MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2999516989 · doi:10.1109/cwtm43797.2019.8955280

Time-Domain Motion Compensation of HF-Radar Doppler Spectra for an Antenna on a Moving Platform

2019· article· en· W2999516989 sur OpenAlexaff
Reza Shahidi, Eric W. Gill

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadar cross-sectionRadarBistatic radarFrequency domainTime domainDoppler effectComputer scienceAntenna (radio)PhysicsAcousticsRadar imagingTelecommunicationsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of sinusoidal platform motion on the first- and second-order high-frequency radar cross-sections per unit area was derived for the monostatic case in the works of Walsh et al. [1]-[2], and more recently for a dual-frequency platform motion model, as well as for a bistatic configuration, in the works of Ma et al. [3]-[4] In all these works, the cross-sections on a floating platform were expressed as a Doppler-domain convolution of the fixed radar cross-section with an infinite weighted sum of Bessel functions of the first kind. Herein, the effect of platform motion is more easily expressed as the product of the time-domain radar cross-section per unit area and a single zeroth-order Bessel function of the first kind for each frequency component of the platform motion. A representative result using this new expression, shows that motion compensation may be performed exactly up to numerical error in the time domain by performing division on the autocorrelation of the received electric field by a known function in the time-domain dependent on the periodic platform motion.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOcean Waves and Remote SensingTravaux en français237 207