The Effect of Sea State on the Polarization of Reflected Beidou B1 Signals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oceanographic buoys generally employ satellites for positioning and data transmission. However, sea surface conditions can affect these signals. The Signal to Noise Ratio (SNR) of small observation buoys can be improved by exploiting polarization diversity. Methods: This paper discusses the effect of sea surface conditions on the polarization and reflection loss of Beidou B1 reflected signals for the purposes of exploiting polarization diversity. The Rayleigh roughness criterion is used to assess the roughness of the sea surface. The Fresnel reflection coefficients are derived to analyze the polarization and reflection loss of the Beidou B1 reflected signals with different sea surface states. Results: The results obtained show that for the Beidou B1 signals, the sea surface is considered rough for most sea surface states and incident angles. For smooth sea surfaces, the Beidou B1 reflected signals are mainly Left Hand Circularly Polarized (LHCP) waves, but Right Hand Circularly Polarized (RHCP) waves dominate when the incident angles are larger than the Brewster angle. The reflected loss is between -2 dB to -3.4 dB. In rough sea surfaces and the signals propagation is dominated by diffuse reflection. The reflection loss decreases with the incident angle and there is a fluctuation when the incident angle is around 49 degrees. The specular reflection signal has a significant amplitude when the angle of incidence is large. RHCP waves are the main component of the reflected signals, and the reflection loss is relatively small which can be employed for polarization diversity or marine remote sensing. Conclusion: polarization diversity is only useful with good sea conditions, and the corresponding gain decreases with the deterioration of the sea surface conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».