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Enregistrement W4387951345 · doi:10.1109/ccece58730.2023.10288845

Analysis of Experimental Data Fusion Schemes for Underwater Communication over a Hydrophone Array

2023· article· en· W4387951345 sur OpenAlexaffabout
Ahmad Traboulsi, Michel Barbeau, Stéphane Blouin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderwater acoustic communicationUnderwaterHydrophoneComputer scienceProjectorDistortion (music)Channel (broadcasting)SIGNAL (programming language)AcousticsNoise (video)Frame (networking)Energy (signal processing)Sea trialTelecommunicationsRemote sensingGeologyEngineeringArtificial intelligencePhysicsMarine engineeringBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underwater communication across long distances remains a challenging task, primarily due to factors such as noise, geometric spreading, and multi-path propagation. These causes of signal distortion often result in significant condtion variations, making reliable communication difficult. In an effort to address this challenge, Defence Research and Development Canada (DRDC) participated in a sea-trial experiment during the summer of 2021 to test the effectiveness of UWSPR, a communication scheme designed for achieving reliable and narrow band communication. The experiment involved transmitting 16 UWSPR one-minute frames near a marginal ice zone, while an array of hydrophones placed 2.3 kilometers away from the projector recorded the transmissions. In this paper, the results of the analysis of the recordings are presented. The recordings were demodulated using a novel multi-frame and multichannel strategy that combines energy from several channels, where each hydrophone and acoustic frequency pair defines a channel. A performance assessment of the demodulated signals is provided, demonstrating the effectiveness of the enhanced UWSPR scheme in achieving reliable communication in the challenging underwater 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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