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Enregistrement W7160966952 · doi:10.1121/10.0040417

Low-cost orientation and positioning method for ocean communication experiments

2025· article· en· W7160966952 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Hall, Yahong R. Zheng

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemInertial measurement unitAzimuthOrientation (vector space)UnderwaterElevation (ballistics)Assisted GPSPrecise Point PositioningPrecision Lightweight GPS Receiver

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A low-cost experimental procedure is proposed for measuring the orientation and positioning of an underwater platform with respect to surface platforms using an Inertial Measurement Unit (IMU), a depth sensor, and one or two Global Positioning System (GPS) receivers. The underwater platform is equipped with the IMU and depth sensor, while the surface platform is equipped with a GPS receiver as a rover. The second GPS receiver is mounted on a fixed location as a base station within 10 km of the mobile rover. The IMU and GPS measurements are fused after the experiment to compute the surface platform locations relative to the underwater platform. Four GPS location estimation methods are considered, including the Post-Processing Kinematic, Canadian Spatial Reference System (CSRS) Precision Point Positioning (PPP), Satellite-Based Augmentation System (SBAS), and standalone non-correction method. Errors of the IMU sensor and four GPS methods are analyzed and tested in field experiments. The field test results show that the PPK method is required to achieve azimuth and elevation errors within 1°–2°.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,141

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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