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Enregistrement W3214610121 · doi:10.1017/pasa.2021.56

High spectral resolution multi-tone Spacecraft Doppler tracking software: Algorithms and implementations

2021· article· en· W3214610121 sur OpenAlexaff
Guifré Molera Calvés, S. V. Pogrebenko, Jan Wagner, Giuseppe Cimò, Leonid Gurvits, Tatiana Bocanegra-Bahamón, Dmitry A. Duev, Nelson V. Nunes

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of Australia · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpacecraftPhysicsSoftwareVery-long-baseline interferometryRadio telescopeRemote sensingRadio astronomyDoppler effectOrbit determinationSoftware-defined radioComputer scienceReal-time computingAstronomyTelecommunicationsSatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a software package for single-dish data processing of spacecraft signals observed with VLBI-equipped radio telescopes. The Spacecraft Doppler tracking (SDtracker) software allows one to obtain topocentric frequency detections with a sub-Hz precision and reconstructed and residual phases of the carrier signal of any spacecraft or landing vehicle at any location in the Solar System. These data products are estimated using the ground-based telescope’s highly stable oscillator as a reference, without requiring an a priori model of the spacecraft dynamics nor the downlink transmission carrier frequency. The software has been extensively validated in multiple observing campaigns of various deep space missions and is compatible with the raw sample data acquired by any standard VLBI radio telescope worldwide. In this paper, we report the numerical methodology of SDtracker, the technical operations for deployment and usage, and a summary of use cases and scientific results produced since its initial release.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,536

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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