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Enregistrement W2942480517 · doi:10.1049/iet-rsn.2018.5655

Fully digital multi‐frequency compact high‐frequency radar system for sea surface remote sensing

2019· article· en· W2942480517 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Radar Sonar & Navigation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadar Systems and Signal Processing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRemote sensingRadarRadio spectrumGeologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared with single‐frequency high frequency surface wave radar (HFSWR), a multi‐frequency (MF) system provides more feasibility in sea surface dynamic parameters measurement and target detection. In this study, a novel multi‐frequency compact HFSWR based on a fully digital architecture is developed. This system employs a flexible signal processing procedure with low hardware complexity. Without changing the circuit, it can realise two typical multi‐frequency schemes, including time‐division MF (TDMF) and frequency‐division MF (FDMF). Furthermore, a waveform selection criterion is proposed by analysing the difference between the TDMF and FDMF schemes in frequency‐modulated interrupted continuous wave (FMICW). The system performance is preliminarily validated in two frequencies by both close‐loop test and field experiment. It is shown that the range processing of two frequencies are coherent with an amplitude variation <0.005 dB and a phase variation <0.02° over a coherent integration time of ∼8.5 min. Moreover, the sea surface radial current speed measured by two radar frequencies agree (well) with each other with a root‐mean‐square difference of ∼10 cm/s. The accuracy of current speed is verified by buoy data, with an overall correlation coefficient >0.93 and a root‐mean‐square error between 11.0 and 13.0 cm/s.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle