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Enregistrement W4413158252 · doi:10.1109/cisa64343.2025.11091566

3-D Pseudo-Noise Interferometry for a Novel Bistatic Aperture Lidar

2025· article· en· W4413158252 sur OpenAlexaff
Kai-Ting Ting, Kelvin Wagner, Charles G. Garvin, Philip Gatt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBistatic radarInterferometryLidarSynthetic aperture radarRemote sensingNoise (video)Computer scienceOpticsGeologyRadar imagingPhysicsTelecommunicationsArtificial intelligenceRadarImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We reported an unconventional coherent Pseudo-Noise (PN) interferometry with true 3-D lidar imaging capability by recording multiple fast-time acquisition for parallel 2-D ranging while achieving azimuth compression for the third dimension without using a filled aperture. Two transmitters broadcast the same but mutually time-delayed Binary Phase Shift Keyed (BPSK) PN-code riding on shifted RF carrier frequencies to track the quadratic phase trajectory of the target in azimuth using synthetic wavelength. The range/cross-range is obtained while two time-delayed backscattered BPSK signals interfere at the receiver through code-multiplexing of the interferometric PN-modulation that encodes time-difference-of-arrival (TDOA) and time-of-flight (TOF) delay in parallel using the shift-and-add property of the maximum-length (ML) sequences. The simulation and proof-of-concept experiment demonstrate synthetic aperture (SA) imaging in azimuth dimension in addition to the 2-D parallel ranging from the PN interferometry.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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