Underwater channel characterization for shallow water multi-domain communications
Notice bibliographique
Résumé
The underwater acoustic channel is a difficult communication medium due to its variable link quality which depends on location, time and the environment.This paper reports on underwater channel characterization for shallow water (< 100 m) in the Atlantic offshore of Halifax, Canada. The underwater channel characteristics drives the level of multi-domain robot collaboration possible to characterize a floating target both above- and below-water. RF communications is used between the topside unmanned surface vehicle and unmanned aerial vehicle. Underwater, acoustic modems are used between the submerged part of the unmanned surface vehicle and the unmanned underwater vehicles. The outcome is a multi-domain picture of the floating target from the sensors on these collaborating robots.Before deployment, simulations were performed with a tool that integrates BELLHOP and newly developed complementary analysis capabilities in a MATLAB framework to determine operational ranges from range-dependent attenuation. The main contributions are an underwater acoustic environment-informed approach to placing mobile communicating nodes in a network, the network’s range predictions, channel analysis and a user-friendly GUI to manage the BELLHOP inputs and outputs. The approach and tools are validated in simulations and verified in-water. Transmission losses (TL) and underwater channel characteristics for illustrative cases are presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».