Motion Parameter Identification and Motion Compensation for Shipborne HFSWR by Using the Reference RF Signal Generated at the Shore
Notice bibliographique
Résumé
The shipborne high-frequency surface wave radar (HFSWR) platform produces six degrees of freedom (DOF) motion at sea, which affects the performance of radar target detection and remote sensing of ocean surface dynamics parameters. Motion compensation can mitigate the effect of six-DOF motion, but motion parameters (including amplitude and angular frequency) need to be known. Motion parameters obtained by using high precision sensors are affected by the precision error and time delay, thus affecting the effect of motion compensation. To obtain the motion parameters accurately and in real time, a method of identifying the motion parameters by using an artificially transmitted reference radio frequency (RF) signal generated at the shore is proposed. Based on the results of the parameter identification, the reference RF signal and the first-order radar cross-sections (RCSs) modulated by six-DOF motion of the shipborne HFSWR platform can be compensated. The identification of angular frequency is divided into two steps: (1) Preliminary identification results are obtained by using the reference RF signal; (2) the pattern search method is used to further improve the identification accuracy of angular frequency. The amplitude of translation (including surge and sway) can be identified accurately through the reference RF signal. Due to the small amplitude of rotation (including roll, pitch, and yaw), it needs to be identified by the reference RF signal and pattern search method. After identifying the motion parameters, division in the time domain is used for motion compensation. Through the simulation results, both translation and rotation have good motion compensation effects. In addition, the method of using high precision sensors to obtain motion parameters and compensation is compared with the method in this paper, the simulation results of motion compensation show that the latter is better.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».