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Enregistrement W4400290554 · doi:10.5194/epsc2024-626

Fresnel holography for radio characterization of meteoroid fragmentation

2024· preprint· en· W4400290554 sur OpenAlexaffabout
Joachim Balis, Peter Brown, H. Lamy, Emmanuël Jehin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeteoroidHolographyFragmentation (computing)Characterization (materials science)Fresnel zoneOpticsAstronomyPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: It has been argued within the scientific community that meteoroids of all sizes fragment. Observations with the high-resolution optical network CAMO (Canadian Automated Meteor Observatory) have shown obvious fragments for 90% of meteoroids (Subasinghe et al., 2016). The remaining 10% may fragment as well, as Campbell-Brown et al. (2017) showed that even meteors with a very short wake cannot be fitted with a single body model.Fragmentation is essential for a proper characterization of the structure and composition of meteoroids. In turn, the latter determine the dynamics of meteoroids in space, their ablation behavior when they enter the atmosphere and the potential damage that they cause to spacecraft. Ignoring fragmentation leads notably to an overestimation of ablation coefficients, an underestimation of meteoroid densities (Moorhead et al, 2017) and limit the accuracy in the determination of meteoroid orbits (Vida et al, 2018).Direct measurements of fragmentation are particularly important for a better understanding of the underlying phenomenon and for improving the existing ablation models. Although high-resolution observations of meteor trails through optical means at mm-sizes have been done in the recent years (e.g., Campbell-Brown, 2017; Vida et al., 2021), there are few works performing fragmentation characterization through radio observations.An approach that utilizes both the phase and amplitude associated to the radio echo of a meteor was developed by Elford (2001). This technique, called Fresnel Transform (FT), allows to study the structure of the ionized trail immediately behind the head of the meteor. Although it is highly effective for computing the variation of the electron line density along the trail and therefore characterizing fragmentation, to date the FT has been mainly used for the computation of meteoroid velocity (Baggaley & Grant, 2005; Campbell & Elford, 2006; Holdsworth et al., 2007; Roy et al., 2007).We will present progress of a new Python software package which allows the computation of the FT applied to meteor echoes, with a specific aim of statistically examining the process of fragmentation at small meteoroid sizes.With this software, we will apply the FT to meteor echoes detected by the Canadian Meteor Orbit Radar (CMOR) and compare the results with the high-resolution imagery furnished by CAMO as validation. This comparative analysis will validate both the accuracy of the Python tool and the physical interpretation of the scattering amplitudes produced by the FT.This tool will be applicable in an automated mode to both backscatter and forward-scatter data, providing a versatile framework for meteoroid analysis. This project will, for the first time, enable us to examine fragmentation of small meteoroids in a self-contained manner. References: - Subasinghe D., Campbell-Brown M. D., Stokan E. (2016). Physical characteristics of faint meteors by light curve and high-resolution observations, and the implications for parent bodies. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 457(2), 1289–1298. https://doi.org/10.1093/mnras/stw019- Campbell-Brown M. D. (2017). Modelling a short-wake meteor as a single or fragmenting body. Planetary and Space Science, 143, 34-39. https://doi.org/10.1016/j.pss.2017.02.012- Moorhead A. V., Blaauw R. C., Moser D. E, Campbell-Brown M. D., Brown. P.G., Cooke W. J. (2017). A two-population sporadic meteoroid bulk density distribution and its implications for environment models. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 472(4), 3833-3841. https://doi.org/10.1093/mnras/stx2175- Vida D., Brown P. G., Campbell-Brown M. D. (2018). Modelling the measurement accuracy of pre-atmosphere velocities of meteoroids. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 479(4), 4307–4319. https://doi.org/10.1093/mnras/sty1841- Vida D., Brown P. G., Campbell-Brown M. D, Weryk R. J., Stober G., McCormack J. P. (2021). High precision meteor observations with the Canadian automated meteor observatory: Data reduction pipeline and application to meteoroid mechanical strength measurements. Icarus, 354, 114097. https://doi.org/10.1016/j.icarus.2020.114097.- Elford W. G. (2001). Observations of the structure of meteor trails at radio wavelengths using Fresnel holography. ESASP, 495, 405–411. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2001ESASP.495..405E/abstract- Baggaley W. J., Grant J. (2005). Techniques for Measuring Radar Meteor Speeds. In: Hawkes, R., Mann, I., Brown, P. (eds). Modern meteor science: an interdisciplinary view. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/1-4020-5075-5_56- Campbell L. A., Elford W. G. (2006). Accuracy of meteoroid speeds determined using a Fresnel transform procedure. Planetary and Space Science, 54(3), 317–323. https://doi.org/10.1016/j.pss.2005.12.016- Holdsworth D. A., Elford W. G., Vincent R. A., Reid I. M., Murphy D. J., Singer W. (2007). All-sky interferometric meteor radar meteoroid speed estimation using the Fresnel transform. Annales Geophysicae, 25(2), 385–398. https://doi.org/10.5194/angeo-25-385-2007- Roy A., Doherty J. F., Mathews J. D. (2007). Analyzing radar meteor trail echoes using the Fresnel transform technique: a signal processing viewpoint. Earth Moon Planet, 101, 27–39. https://doi.org/10.1007/s11038-007-9147-5

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
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