Doppler effects on acoustic ranging uncertainties on autonomous underwater vehicles in the Beaufort Sea
Notice bibliographique
Résumé
Moving and depth-varying receivers, such as autonomous underwater vehicles (AUVs), provide a great tool for acoustic remote sensing applications. An array of acoustic sources can be used to provide long-range acoustic positioning for AUVs, but there are challenges in the form of subsea position uncertainties that can be exacerbated by Doppler delay shifts. During the Canada Basin Acoustic Propagation Experiment (CANAPE) two M1 Seagliders equipped with WHOI micromodem acoustic receivers were deployed during August 2017. Acting as moving receivers, the Seagliders navigated the Beaufort Sea in and around the CANAPE array, recording transmissions from the broadband acoustic sources at varying ranges and depths of 2–530 km and surface to 750 m, respectively. The sources transmitted 135-second linear frequency modulated signals with a bandwidth of 100 Hz centered around 250 Hz. This work focuses on the Doppler delay shift effects on acoustic ranging uncertainties using these signals. Using vehicle attitude measurements over the duration of the signal receptions, it was found that 91 percent of the acoustic receptions included ranging uncertainties of 10 m or more due to Doppler, with particular impact at closer ranges of 50 km or less.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».