Determination of the Azimuthal Extent of Coherent E‐Region Scatter Using the ICEBEAR Linear Receiver Array
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Ionospheric Continuous‐wave E‐region Bistatic Experimental Auroral Radar (ICEBEAR) is a VHF coherent scatter radar that operates with a field‐of‐view centered on 58°N, 106°W and measures characteristics of ionospheric E‐region plasma density irregularities. The initial operations of ICEBEAR utilized a wavelength‐spaced linear receiving array to determine the angle of arrival of the ionospheric scatter at the receiver site. Initially only the shortest baselines were used to determine the angle of arrival of the scatter. This publication uses this linear antenna array configuration and expands on the initial angle of arrival determination by including all the cross‐spectra available from the antenna array to determine both the azimuthal angle of arrival and the azimuthal extent of the incoming ionospheric scatter. This is accomplished by fitting Gaussian distributions to the complex coherence of the signal between different antennas and deriving the azimuthal angle and extent based on the best fit. Fourteen hours of data during an active ionospheric period (March 10, 2018, 0–14 UT) were analyzed to investigate the Gaussian fitting procedure and determine its feasibility for implementation with ICEBEAR. A comparison between mapped scatter, both neglecting azimuthal extent and including azimuthal extent is presented. It demonstrates that the azimuthal extent of the ionospheric E‐region scatter is very important for accurately portraying and analyzing the ICEBEAR measurements.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».