A Motion Compensation Method for Shipborne HFSWR by Using Dual Reference RF Signals Generated Onshore
Notice bibliographique
Résumé
The echo of shipborne high-frequency surface wave radar (HFSWR) is modulated by six-degrees-of-freedom (6-DOF) motion, affecting the detection of the target and the remote sensing of ocean surface dynamics parameters. Commonly, motion compensation methods of shipborne HFSWR describe each aspect of the 6-DOF motion as the superposition of sinusoidal motion, which results in the effect of motion compensation affected by the precision of 6-DOF motion parameters. A motion compensation method based on dual reference radio frequency (RF) signals is proposed in this paper, without depending on a sinusoidal motion model to describe the 6-DOF motion. By using the motion compensation parameters, which are relevant to the motion attitude and calculated from the information of dual reference RF signals located onshore, the method realizes the compensation of shipborne HFSWR echo modulated by platform 6-DOF motion. This paper proposes the extraction of reference RF signals from radar echo and analyzes the influence of the location of the reference RF signals’ emission source on the motion compensation method. The result shows that a good motion compensation effect is achieved in eliminating the influence of 6-DOF motion modulation. In addition, a traversal of different reference RF signals’ emission source locations is conducted, and the simulation results show that the method proposed in this paper has universality.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».