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Enregistrement W4388661306 · doi:10.22541/essoar.170000383.35959868/v1

Full field-of-view imaging and multistatic operations for SuperDARN Borealis radars

2023· preprint· en· W4388661306 sur OpenAlexafffund
Remington Rohel, P. V. Ponomarenko, K. A. McWilliams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyInnovation Saskatchewan
Mots-clésIonosphereRadarRemote sensingBistatic radarMultistatic radarComputer scienceGeologyRadar imagingTelecommunicationsGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN) consists of more than 30 monostatic high-frequency (HF, 10-18~MHz) radars which utilise signals scattered from decameter-scale ionospheric irregularities for studying dynamic processes in the ionosphere. By combining line-of-sight velocity measurements of ionospheric scatter echoes from radars with overlapping fields of view, SuperDARN provides maps of ionospheric plasma drift velocity over mid and high latitudes. The conventional SuperDARN radars consecutively scan through sixteen beam directions with dwelling time of 3.5 s/beam, which places a lower limit of one minute to sample the entire field of view. In this work we remove this limitation by utilizing advanced capabilities of the recently developed Borealis digital SuperDARN radar system. Combining a wide transmission beam with multiple narrow reception beams allows us to sample all conventional beam directions simultaneously and to increase the sampling rate of the entire field of view by up to sixteen times without noticeable deterioration of the data quality. The wide-beam emission also enabled the implementation of multistatic operations, where ionospheric scatter signals from one radar are received by other radars with overlapping viewing areas. These novel operations required the development of a new model to determine the geographic location of the source of the multistatic radar echoes. Our preliminary studies showed that, in comparison with the conventional monostatic operations, the multistatic operations provide a significant increase in geographic coverage, in some cases nearly doubling it. The multistatic data also provide additional velocity vector components increasing the likelihood of reconstructing full plasma drift velocity vectors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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