RFI Detection and Correction on Cold Target of FY-3D/MWRI
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.
Notice bibliographique
Résumé
Microwave Radiation Imager (MWRI) on-board FengYun-3D (FY-3D) meteorological satellite is a total power, 10 channel conic scan microwave imager. Observing land/ocean surface and atmosphere from 10GHz to 89GHz, V and H polarization. During the on-orbit test of FY-3D/MWRI, RFI effect was found in some area for 10GHz and 18GHz separately. Both calibration data, including warm target and cold target, and earth environment observing data was consider to cause the RFI noise. 1 month data was used to find out the error source, result show that most of the RFI noise comes from cold target. Different from other conic scan microwave imager on-orbit, such as AMSR2, SSMIS and GMI, FY-3D/MWRI using an end to end calibration mechanism. A big cold-target reflector (1 m in diameter) was used on the top of the platform. In some specific locations of the orbit, emission of different source was reflected by the cold-target reflector and then reflected by the main reflector to the receiver. Detail results show that for 10V channel and 10H channel, most of the RFI effect was found during the platform flying pass the west Europe (south of France), while for 18V channel and 18H channel, most of the RFI effect was found during the platform flying pass the west of North America (west part of Canada/US border). Compared with Geostationary satellite that in-orbit operation, we found that this result shows a good agreement with television transmission satellite, including location and operational frequency. Based on this result, a new filter algorithm was designed to do the correction. Result show that most of the RFI effect in the former area was corrected.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle