The Spatial Correlation of a Multiple-Input Multiple-Output and Channel Model using Huygens-Fresnel Principle for Underwater Acoustic
Notice bibliographique
Résumé
In this work, the spatial correlation of a multiple-input multiple-output (MIMO) for underwater acoustic (UWA) channel is modelled. To obtain the spatial correlation for such a channel, a mathematical method to model the effect of the surface on the acoustic propagation is studied. The sea surface has a significant impact on the underwater acoustic propagation (UWA) channel since the sound field is scattered, particularly in rough sea conditions. In a situation where the sea surface is calm, the reflection is specular. In contrast, a sea surface subject to high sea states generates scattered waves. In these conditions, more complex mathematical equations are required to model the propagation. Current analytical models have limitations in terms of complexity and are not practical. Therefore, this study aims to consider a specular reflection to model the time-varying sea surface on the UWA channel. It is a simple model with low computationally complexity and can be used to assess the performance of UWA communications. Specifically, the specular reflection and transmission of an acoustic wave at a calm sea surface is studied, using the Huygens-Fresnel principle and the superposition theorem. The analytical model is developed using physical oceanic parameters representing the sea conditions. The results show a good agreement with the experimental analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».