Improving the Magic constant – data-based calibration of phased array radars
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present a method for improved calibration of multi-point electron density measurements from incoherent scatter radars (ISR). It is based on the well-established Flatfield correction method used in imaging and photography, where we exploit the similarity between independent measurements in separate pixels in an image sensor and multi-beam radar measurements. Applying this correction method adds to the current efforts of estimating the magic constant or system constant made for the calibration of multi-point radars, increasing data quality and usability by correcting for variable, unaccounted, and unpredictable variations in system gain. This second-level calibration is especially valuable for studies of plasma patches, irregularities, turbulence, and other research where inter-beam changes and fluctuations of electron density are of interest. The method is strictly based on electron density data measured by the individual radar and requires no external input. This is of particular interest when independent measurements of electron densities for calibration are available only in one pointing direction or not at all. A correction factor is estimated, which is subsequently used to scale the electron density measurements of a multi-beam ISR experiment run on a phased array radar such as RISR-N, RISR-C, PFISR, or the future EISCAT3D radar. This procedure could improve overall data quality if used as part of the data-processing chain for multi-beam ISRs, both for existing data and for future experiments on new multi-beam radars.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle