論文の概要: Real-time Ionospheric Imaging of S4 Scintillation from Limited Data with
Parallel Kalman Filters and Smoothness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05360v1
- Date: Tue, 11 May 2021 23:09:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 00:04:39.107771
- Title: Real-time Ionospheric Imaging of S4 Scintillation from Limited Data with
Parallel Kalman Filters and Smoothness
- Title（参考訳）: 並列カルマンフィルタによるS4シンチレーションのリアルタイム電離層イメージングと平滑化
- Authors: Alexandra Koulouri
- Abstract要約: 南アメリカ上空350kmでS4振幅シンチレーションの2次元電離層像を時間分解能1分で作成する。
その結果, 地上受信機のネットワークが比較的良好なエリアでは, 生成画像が信頼性の高いリアルタイム結果を提供できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a Bayesian framework to create two dimensional
ionospheric images of high spatio-temporal resolution to monitor ionospheric
irregularities as measured by the S4 index. Here, we recast the standard
Bayesian recursive filtering for a linear Gaussian state-space model, also
referred to as the Kalman filter, first by augmenting the (pierce point)
observation model with connectivity information stemming from the insight and
assumptions/standard modeling about the spatial distribution of the
scintillation activity on the ionospheric shell at 350 km altitude. Thus, we
achieve to handle the limited spatio-temporal observations. Then, by
introducing a set of Kalman filters running in parallel, we mitigate the
uncertainty related to a tuning parameter of the proposed augmented model. The
output images are a weighted average of the state estimates of the individual
filters. We demonstrate our approach by rendering two dimensional real-time
ionospheric images of S4 amplitude scintillation at 350 km over South America
with temporal resolution of one minute. Furthermore, we employ extra S4 data
that was not used in producing these ionospheric images, to check and verify
the ability of our images to predict this extra data in particular ionospheric
pierce points. Our results show that in areas with a network of ground
receivers with a relatively good coverage (e.g. within a couple of kilometers
distance) the produced images can provide reliable real-time results. Our
proposed algorithmic framework can be readily used to visualize real-time
ionospheric images taking as inputs the available scintillation data provided
from freely available web-servers.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,s4指数で測定した電離層不規則性を監視するために,高時空間分解能の2次元電離層像を作成するベイズ的枠組みを提案する。
ここでは,線状ガウス状態空間モデル(カルマンフィルタとも呼ばれる)に対する標準ベイズ再帰フィルタを,電離層におけるシンチレーション活性の空間分布に関する洞察・仮定・標準モデルから導かれる接続情報を用いた(ピアス点)観測モデルを350km高度で拡張することによって再送する。
したがって,時空間観測の時間的制限に対処できる。
そして,並列に動作するカルマンフィルタを導入することにより,提案した拡張モデルのチューニングパラメータに関する不確実性を緩和する。
出力画像は、個々のフィルタの状態推定の重み付き平均である。
南アメリカ上空350kmでs4振幅シンチレーションの2次元実時間電離層像を1分間の時間分解能で描画し,本手法を実証した。
さらに、これらの電離球画像の生成に使われなかった余分なS4データを用いて、この余分なデータを特に電離球のピアス点で予測する能力を確認し検証する。
その結果, 地上受信機網が比較的良好なエリア(例えば, 地上受信機網)では,
数km以内で)生成した画像は、信頼できるリアルタイム結果を提供することができる。
提案手法は, 利用可能なWebサーバから提供されるシンチレーションデータを入力として, リアルタイムな電離球画像の可視化に利用することができる。
関連論文リスト
- bit2bit: 1-bit quanta video reconstruction via self-supervised photon prediction [57.199618102578576]
疎二分量時間画像データから高画質の画像スタックを元の解像度で再構成する新しい方法であるbit2bitを提案する。
Poisson denoisingの最近の研究に触発されて、スパースバイナリ光子データから高密度な画像列を生成するアルゴリズムを開発した。
本研究では,様々な課題の画像条件下でのSPADの高速映像を多種多種に含む新しいデータセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-30T17:30:35Z) - Weighted Spectral Filters for Kernel Interpolation on Spheres: Estimates
of Prediction Accuracy for Noisy Data [21.67168506689593]
我々は、カーネル行列の条件数を減らし、カーネルを安定化するための重み付きスペクトルフィルタ手法を提案する。
球面データ解析のために最近開発された積分作用素アプローチを用いて,提案した重み付きスペクトルフィルタアプローチがカーネルのボトルネックを突破することに成功したことを理論的に証明した。
提案手法は,予測精度を損なわないことを示すため,新しい手法の最適近似速度を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-16T13:46:10Z) - GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [70.24111297192057]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。
提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:59:55Z) - Few-shot Non-line-of-sight Imaging with Signal-surface Collaborative
Regularization [18.466941045530408]
非視線イメージング技術は、多重反射光からターゲットを再構成することを目的としている。
最小限の測定回数でノイズロバストを再現する信号表面の協調正規化フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、救助活動や自律運転といったリアルタイム非視線画像アプリケーションにおいて大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-21T11:19:20Z) - Improving trajectory calculations using deep learning inspired single
image superresolution [0.0]
低分解能ERA5リアナリシスデータに基づいて、超解像のための最先端の深層残留ネットワークの様々なバージョンを訓練する。
得られた風速は, 線形空間推定により得られた風の約半分の根平均2乗であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T14:28:05Z) - Beyond Cross-view Image Retrieval: Highly Accurate Vehicle Localization
Using Satellite Image [91.29546868637911]
本稿では,地上画像と架空衛星地図とをマッチングすることにより,車載カメラのローカライゼーションの問題に対処する。
鍵となる考え方は、タスクをポーズ推定として定式化し、ニューラルネットベースの最適化によってそれを解くことである。
標準自動運転車のローカライゼーションデータセットの実験により,提案手法の優位性が確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-10T19:16:58Z) - Connect the Dots: In Situ 4D Seismic Monitoring of CO$_2$ Storage with
Spatio-temporal CNNs [16.596385405707977]
4次元地震イメージングは、井戸で採取されていない体積領域の流動をモニタリングするために、CO$$セシエーションプロジェクトで広く利用されている。
我々は,高忠実度補間画像を効果的かつ効率的に生成できるニューラルネットワークベースのモデルを開発した。
我々のモデルはオートエンコーダ上に構築され、新しい損失関数正規化光フローを持つ長短期記憶(LSTM)構造が組み込まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-25T02:38:22Z) - Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian
Photometric Stereo [61.6260594326246]
空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。
分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-22T18:06:58Z) - Predicting Landsat Reflectance with Deep Generative Fusion [2.867517731896504]
公共の衛星ミッションは一般に、空間分解能と時間分解能のトレードオフに結びついている。
これにより、植生の監視や人道的行動を支援する能力が損なわれる。
空間的・時間的特性の異なる製品を融合させて高解像度の光学画像を生成するための深部生成モデルの可能性を探る。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-09T21:06:04Z) - 4D Spatio-Temporal Convolutional Networks for Object Position Estimation
in OCT Volumes [69.62333053044712]
3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、単一のOCT画像を用いたマーカーオブジェクトのポーズ推定に有望な性能を示した。
我々は3次元CNNを4次元時間CNNに拡張し、マーカーオブジェクト追跡のための追加の時間情報の影響を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T12:02:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。