Prediction of Atmospheric Refractivity From Clutter Power Images Using a Convolutional Neural Network and a Trilinear Atmospheric Model
Rattachement africain : kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In this paper, we propose a method for predicting atmospheric conditions from clutter power images using a convolutional neural network (CNN). The proposed refractivity from clutter (RFC) method employs a CNN model that utilizes clutter power images as input. These input data, generated by the Advanced Refractive Prediction System (AREPS) EM simulator, using four variables of a theoretical trilinear atmospheric model. The proposed RFC method outputs values for these four variables, which can be used to predict the current atmospheric conditions in a short time. This CNN model is trained on 50,000 data samples, with a training-to-validation data ratio of 4:1. Furthermore, as cross-validation, the trained CNN model is utilized to predict atmospheric conditions using actual data measured in Baengnyeongdo, and the findings show that increasing the number of data samples improves performance. These results demonstrate the capability of the proposed RFC method to predict various atmospheric conditions in real time.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Prediction of Atmospheric Refractivity From Clutter Power Images Using a Convolutional Neural Network and a Trilinear Atmospheric Model
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Hongik University Department of Electronic and Electrical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hanwha Solutions (South Korea) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Yongin Hanwha Systems pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Land Radar Systems Team pays non établi dans la noticeInstitution
Department of Electronic and Electrical Engineering — Hongik University, Hanwha Solutions (South Korea) et Hanwha Systems — Yongin, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.