Electromagnetic Vector Sensor Satellite for Detection of Harmful Space Debris
Notice bibliographique
Résumé
The number of satellites launched into low Earth orbit (LEO) is increasing at an exponential rate. Currently, there are about 27,000 known space objects and over 100 million of unknown pieces of space debris. Collision avoidance requires precise knowledge of the positions for all space objects. New techniques are being developed to detect the small, < 10 cm, objects by the plasma waves they generate in space. The bases for these techniques are that all space objects in orbit around the Earth (1) pass through a magnetized plasma, (2) become electrically charged, and thus (3) produce detectable plasma waves. Field aligned irregularities (FAIs) in the path of orbiting space objects are monitored by the HF radar backscatter and by in situ electron density probes. Space debris and satellites moving through these irregularities and can excite plasma emissions such as whistler, compressional Alfven, or lower hybrid waves. Orbital kinetic energy is the source of lower hybrid waves which is converted into an electromagnetic plasma oscillation when a charged space object encounters a field aligned irregularity (FAI). Such compressional Alfven wavs and whistlers propagate undamped at between 400 and 9000 km/s from the source regions and can be detected at ranges up to 50 km.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».