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Enregistrement W3156315956

Estimation of the Bistatic Echolocation from Underwater Target Using Ship Noise based on Normal-Mode Model

2021· article· en· W3156315956 sur OpenAlexaffabout
Mojgan Mirzaei Hotkani, Seyed Alireza Seyedin, Jean‐François Bousquet

Notice bibliographique

RevueSignal Processing and Renewable Energy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderwaterSonarUnderwater acoustic communicationAcousticsBroadbandComputer scienceEstimatorBistatic radarNoise (video)Human echolocationUnderwater acousticsEcho (communications protocol)Mode (computer interface)Sonar signal processingGeologyRadarTelecommunicationsArtificial intelligenceSignal processingPhysicsMathematicsStatisticsOceanographyRadar imaging
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a novel application that uses the broadband noise from a ship-of-opportunity to estimate the scattering from underwater objects is reported. The propagation is based on the normal-mode model. The source localization (location of propeller) is initially realized using incoherent broadband matched-field processing. Then, by utilizing an estimator that relies on Normal-Modes, the target echo below the sea surface is calculated to evaluate the location of the target. The proposed idea is illustrated using simulation and then verified using the acoustic data from a 2019 underwater communication trial in Grand Passage, Nova Scotia in Canada. Experimental results show that the proposed technique can be a reliable signaling method and environmentally friendly that can be applied to the fields of underwater communication and ocean monitoring for a shallow water environment.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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