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Enregistrement W4392057264 · doi:10.5515/kjkiees.2024.35.1.59

Study on the High Range Resolution for Over-the-Horizon Radar

2024· article· en· W4392057264 sur OpenAlexaff
Hyoung-soo Kim, Sung-Hwan Sohn, Hyun-Wook Moon, Ki‐Won Lee, Jun Hyeok Choi, Eun Hee Kim

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced SAR Imaging Techniques
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOver-the-horizon radarRadarRange (aeronautics)Remote sensingHorizonComputer scienceGeologyGeodesyAerospace engineeringTelecommunicationsPhysicsEngineeringAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over-the-horizon (OTH) radar is a technology that propagates radar signals beyond the Earth's curvature along the horizon to detect and track a wide range of distant targets. This technology is crucial in addressing potential threats from neighboring countries; however, it has not been implemented domestically for practical use. The OTH radar system utilizes high frequencies (3~30 MHz) to detect distant targets, resulting in a limited bandwidth and, consequently, reduced range resolution. To overcome these limitations, this study focused on enhancing the range resolution of narrow-bandwidth transmission pulse waveforms by constructing a hybrid least-squares reception filter. This filter combines the outputs processed using matched filters and the least-squares method to effectively maintain a high resolution while controlling noise. Finally, simulation results confirmed the improvement in the range resolution of the OTH radar through the application of this hybrid reception filter.

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)0,001
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 enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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