Calibrating HF Radar Elevation Angle Measurements Using <i>E</i> Layer Backscatter Echoes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most important observed parameters of the ionospheric radar returns in the high‐frequency range is the vertical arrival angle (elevation angle), which provides information about ionospheric conditions along the propagation path, as well as characterizes the propagation mode of the radio signals. The most advanced network of ionospheric high‐frequency (HF) radars, SuperDARN (Super Dual Auroral Radar Network) utilizes two‐array interferometry to estimate this parameter. However, due to the intrinsic technical difficulties with direct (instrumental) calibration of a time offset between measurements made by the two arrays, td, the SuperDARN elevation angle data have been rarely used in the past. The present work is a further development of the calibration technique recently proposed by Ponomarenko et al. (2015, https://doi.org/10.1186/s40623-015-0310-3 ), which was based on the well‐defined propagation properties of the F layer ground scatter echoes. The main disadvantage of the original technique is that the F layer propagation conditions may vary considerably, even on a day‐to‐day basis, so its application requires visual analysis of data records. In order to address this issue, the new method utilizes the E layer ionospheric scatter whose range and altitude coverage are much more constrained. This allowed to quantify calibration criteria and to develop an automated procedure for td estimation. The improved technique has been applied to 1 year of data records from the Rankin Inlet SuperDARN radar and has demonstrated the capability for reliable td monitoring on a daily basis. Importantly, the proposed technique does not require access to the radar hardware and allows for calibrating historic data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».