Real‐time compensation of magnetic data acquired by a single‐rotor unmanned aircraft system
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Two methods for low‐altitude calibration of a single‐rotor unmanned aircraft system using a real‐time compensator are tested: (1) a stationary calibration where the unmanned aircraft system executes manoeuvres while hovering in order to minimize ambient field changes due to the local geology; and (2) an adapted box calibration flown in four orthogonal directions. Both methods use two compensator‐specific limits derived from established methods for manned airborne calibration: the lowest frequency used by the compensator for the calibration algorithm and the maximum variation of the ambient magnetic intensity experienced by the unmanned aircraft system during calibration. Prior to flying, the unmanned aircraft system was magnetically characterized using the heading error and fourth difference. Magnetic interference was mitigated by extending the magnetometer‐unmanned aircraft system separation distance to 1.7 m, shielding, and demagnetization. The stationary calibration yielded an improvement ratio of 8.595 and a standard deviation of the compensated total magnetic intensity of 0.075 nT (estimated Figure‐of‐Merit of 3.8 nT). The box calibration also yielded an improvement ratio of 3.989 and a standard deviation of the compensated total magnetic intensity of 0.083 nT (estimated Figure‐of‐Merit of 4.2 nT). The stationary and box calibration solutions were robust with low cross‐correlation indexes (1.090 and 1.048, respectively) when applied to a non‐native data set.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».