Name: tracking infiltration front depth using time-lapse multi-offset gathers collected with array antenna ground penetrating radar
Uploaded: 2018-05-01T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 14 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Tracking Infiltration Front Depth Using Time-lapse Multi-offset Gathers Collected with Array Antenna Ground Penetrating Radar at JoVE.com

이 연구 JSP 선진적인 과학 연구 프로그램 (No. 16 H 02580, 17 H 03885)와 공동 연구 프로그램의 건조 한 땅 연구 센터, 돗토리 대학에 재정적으로 지원 되었다.

이 연구의 주된 목적은 표면 동적 프로세스를 시각화 하는 배열 GPR 시스템을 사용 하는 물 침투, 같은 그것은 또한 어떻게 침투 테스트를 실시 했다 설명 하는 것이 중요.
1. 침투 테스트 결과
<ol><li>맨 손으로 표면 침투 테스트에 대 한 사이트를 선택 합니다. 참고: 이 연구에 대 한 침투 테스트는 건조 한 땅 연구 센터 돗토리에의 대학, 일본의 대형 온실 시설에서 실시 되었다. 자세한 내용은16에 대 한 최근 게시물을 참조 하십시오.</li>
	<li>서로 간에, 균일 한 침투 (그림 2)를 지키기 위하여 15 cm의 거리에서 표면 6 2.5 m 긴 다공성 튜브 병렬에 위치.</li>
	<li>과잉의 물을 제거 하기 위하여 수도 꼭지 또는 물이 저수지에 연결 되어, 밸브 규제 입구에 튜브의 한쪽 끝 및 다른 쪽 끝을 콘센트에 연결 합니다.</li>
	<li>얇은 910 x 1802 m m2 나무 패널 (안테나 배열 보다 약간 큰), 다공성 튜브를 배치 합니다.</li>
	<li>침투 테스트 전에 레이더 신호에 나무 패널의 효과 확인 합니다.</li>
	<li>다양 한 깊이에 토양 수 분 함량 변화를 모니터링 하는 나무 패널 바로 옆 토양 수 분 센서를 설치 합니다. 참고: 이 센서의 목적은 GPR 데이터의 분석에서 얻은 결과 교차 확인 하는 데 사용 하는 참조 데이터를 제공 하는 것입니다. 이 연구에서는 막대 형 토양 수 분 센서 모니터링 10, 20, 30, 40, 60, 및 100 cm 깊이에 토양 유전율을 안테나 옆 설치 되었다 ( 재료의 표참조).</li>
</ol>2. GPR 측정
<ol><li>나무 패널에 배열 GPR 안테나를 놓습니다. 참고: 이 연구에서 안테나 고정 기록 된 신호에서 일관성을 보장 하기 위해 버려졌습니다.</li>
	<li>동축 케이블을 사용 하 여 컨트롤러에 안테나를 연결 합니다.</li>
	<li>이더넷 케이블로 노트북 PC에 컨트롤러를 연결 합니다.</li>
	<li>안테나 조합 및 일반적인 오프셋된 수집 (장부) 및 다중 오프셋된 수집 (MOG) 원활 하 게 수집 되도록 그들의 순서를 결정 합니다. 참고: 이 연구에서 우리의 처분에 배열 GPR에 대 한 모든 가능한 조합이 사용된 (110) 했다. 그것은 1.5 미만 했다 모든 조합을 통해 전체 검색을 수행 하는 s.</li>
	<li>GPR 데이터 데이터 수집 소프트웨어를 사용 하 여 녹음을 시작 합니다. 참고: 그것은 물 다공성 튜브에 주입 하기 전에 데이터 수집을 시작 해야 합니다.</li>
	<li>물 적용 밸브를 엽니다 (즉, 침투 과정을 시작). 참고: 층 토에 물 주입 속도 대상 토양의 유압 속성 (예: 유압 전도도)에서 확인할 수 있습니다. 이 연구에 사용 된 유량이 이었다 7000 cm3/min은 모래 모래의 포화 된 유압 전도도 보다는 더 적은.</li>
	<li>미리 정해진된 양의 물 주입 후 밸브를 닫습니다. 참고: 물 4 h 동안 지속적으로 주입 했다 그리고 총 1680 L 물 테스트를 위해 사용 되었다.</li>
	<li>계속 스캐닝 배열을 GPR는 추가 기간에 대 한 추가 분석을 위해 재분배 과정을 모니터 하기 위해. 참고: GPR 되었습니다 배열 후 밸브를 폐쇄 했다 4 h에 대 한 데이터를 수집 보관. 그럼에도 불구 하 고, 이러한 데이터는 하지 여기 제시 하는 연구에 대 한 분석 되었습니다.</li>
</ol>3. 데이터 분석 속도 추정에 대 한
<ol><li>전체 데이터 큐브에서 상대 Tx Rx 조합을 추출 하 여 장부 및 CMP 데이터를 재구성 합니다. 이 재배열 레이더 프로필 그래서 동일한 오프셋 (장부)와 같은 중간 지점 (CMP)와 사람에서 Tx Rx 쌍을 함께 그룹화 하는 저자에 의해 개발 된 몇 가지 사용자 지정 코드를 통해 달성 되었다. 참고: SFCW GPR 단위는이 연구를 위해 사용 되었다, 때문에 원시 데이터는 주파수 영역; 작업 시간 변환 주파수의 GPR 시스템의 제조업체에서 제공 하는 소프트웨어를 사용 하 여 수행 되었다.</li>
	<li>견적 피팅 하 여 주어진된 경과 시간에 일로 영역에서 최적의 EM 파 속도 계산된 양방향 여행 시간, tc, EM 파의 반영 관찰 된 신호에 침투 앞에. 맞는 최고의 커브 속도 스스로 결정 했다. <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/56847/56847eq1.jpg">(1) 여기서 d0 는 반사 지점, x 깊이 Tx와 Rx, vr 사이의 거리 반사 평면에 루트-의미-스퀘어 속도 이며 t0 0 오프셋에서 양방향 여행 시간 CMP radargram에서 확인 했습니다. 참고: 집 고 양이 사용 하 여 가장 일반적인 속도 추정 법은 유사 분석5,15,17. 유사 분석에서 평균 제곱근 속도 속도 스펙트럼을 사용 하 여 선택 됩니다. GPR 데이터 배열에서 관찰 된 낮은 신호 대 잡음 비율 안정적인 속도 스펙트럼 개발을 허용 하지 않았다 때문에 유사 분석은이 연구에서 속도 추정에 사용 되지 않습니다. 이러한 데이터에서 신뢰할 수 있는 속도 스펙트럼을 생성 하는 적절 한 필터링 방법을 찾기는 다른 진행 하는 연구에서 조사 되 고 있다. 이 연구의 범위에 대 한 메서드를 피팅 곡선 CMP radargrams에 맞게 Eq (1)에 사용 되었다.</li>
	<li>Eq. (1), 계산 일로 앞 깊이 d0 예상된 그들 속도 vr를 사용 하 여 경과 시간을 사용 하 여. 참고: 데이터 분석의이 부분에 대 한 장부 데이터 집합 오프셋된 x 113 mm 크거나에 사용 되었다.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Huisman, J., Hubbard, S., Redman, J. D., Annan, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+soil+water+content+with+ground+penetrating+radar:+A+review.">Measuring soil water content with ground penetrating radar: A review.</a> Vadose Zone Journal. 2 (4), 476-491 (2003).</li><li>Lambot, S., Weiherm&#252;ller, L., Huisman, J., Vereecken, H., Vanclooster, M., Slob, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+air-launched+ground-penetrating+radar+techniques+to+measure+the+soil+surface+water+content.">Analysis of air-launched ground-penetrating radar techniques to measure the soil surface water content.</a> Water Resources Research. 42, 1-12 (2006).</li><li>Binley, A., Hubbard, S., Huisman, J., Revil, A., Robinson, D., Singha, K., Slater, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+emergence+of+hydrogeophysics+for+improved+understanding+of+subsurface+processes+over+multiple+scales.">The emergence of hydrogeophysics for improved understanding of subsurface processes over multiple scales.</a> Water Resources Research. 51, 3837-3866 (2015).</li><li>Vereecken, H., Huisman, J., Hendricks, F. H., Bruggemann, N., Bogena, H., Kollet, S., Javaux, M., Van Der Kruk, J., Vanderborght, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Soil+hydrology:+Recent+methodological+advances,+challenges,+and+perspectives.">Soil hydrology: Recent methodological advances, challenges, and perspectives.</a> Water Resources Research. 51, 2616-2633 (2015).</li><li>Forte, E., Pipan, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Review+of+multi-offset+GPR+applications:+Data+acquisition,+processing+and+analysis.">Review of multi-offset GPR applications: Data acquisition, processing and analysis.</a> Signal Processing. 132, 1-11 (2017).</li><li>Vellidis, G., Smith, M. S., Thomas, D. L., Asmussen, L. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+wetting+front+movement+in+a+sandy+soil+with+ground-penetrating+radar.">Detecting wetting front movement in a sandy soil with ground-penetrating radar.</a> Transactions of the ASAE. 33 (6), 1867-1874 (1990).</li><li>Trinks, I., Wachsmuth, D., Stumpel, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Monitoring+water+flow+in+the+unsaturated+zone+using+georadar.">Monitoring water flow in the unsaturated zone using georadar.</a> First Break. 19, 679-684 (2001).</li><li>Saintenoy, A., Schneider, S., Tucholka, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+Ground+Penetrating+Radar+Use+for+Water+Infiltration+Monitoring.">Evaluating Ground Penetrating Radar Use for Water Infiltration Monitoring.</a> Vadose Zone Journal. 7 (1), 208-214 (2008).</li><li>L&#233;ger, E., Saintenoy, A., Coquet, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hydrodynamic+parameters+of+a+sandy+soil+determined+by+ground-penetrating+radar+inside+a+single+ring+infiltrometer.">Hydrodynamic parameters of a sandy soil determined by ground-penetrating radar inside a single ring infiltrometer.</a> Water Resources Research. 50 (7), 5459-5474 (2014).</li><li>Eide, E., Valand, P. 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F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+utility+mapping+using+electronically+scanned+antenna+array,+Proceedings+of+GPR+2002.">3D utility mapping using electronically scanned antenna array, Proceedings of GPR 2002.</a> Proceedings of Ninth International Conference on Ground Penetrating Radar. , 192-196 (2002).</li><li>Linford, N., Linford, P., Martin, L., Payne, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stepped+frequency+ground+penetrating+radar+survey+with+a+multi-element+array+antenna:+Results+from+field+application+on+archaeological+sites.">Stepped frequency ground penetrating radar survey with a multi-element array antenna: Results from field application on archaeological sites.</a> Archaeological Prospection. 17, 187-198 (2010).</li><li>Eide, E., Hjelmstad, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=UXO+and+landmine+detection+using+3-dimensional+ground+penetrating+radar+system+in+a+network+centric+environment.">UXO and landmine detection using 3-dimensional ground penetrating radar system in a network centric environment.</a> Proceedings of ISTMP 2004. , (2004).</li><li>Sato, M., Hamada, Y., Feng, X., Kong, F. N., Zeng, Z., Fang, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GPR+using+an+array+antenna+for+landmine+detection.">GPR using an array antenna for landmine detection.</a> Near Surface Geophysics. 2 (1), 7-13 (2004).</li><li>Yi, L., Takahashi, K., Sato, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimation+of+vertical+velocity+profile+by+multistatic+GPR+Yakumo.">Estimation of vertical velocity profile by multistatic GPR Yakumo.</a> Proceedings of 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). , 1060-1063 (2015).</li><li>Iwasaki, T., Kuroda, S., Saito, H., Tobe, Y., Suzuki, K., Fujimaki, H., Inoue, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Monitoring+infiltration+process+seamlessly+using+array+ground+penetrating+radar.">Monitoring infiltration process seamlessly using array ground penetrating radar.</a> Agricultural and Environmental Letters. 1, 160002 (2016).</li><li>Booth, A. D., Clark, R., Murray, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Semblance+response+to+a+ground-penetrating+radar+wavelet+and+resulting+errors+in+velocity+analysis.">Semblance response to a ground-penetrating radar wavelet and resulting errors in velocity analysis.</a> Near Surface Geophysics. 8 (3), 235-246 (2010).</li><li>Saintenoy, A., Hopmans, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ground+Penetrating+Radar:+Water+Table+Detection+Sensitivity+to+Soil+Water+Retention+Properties.">Ground Penetrating Radar: Water Table Detection Sensitivity to Soil Water Retention Properties.</a> IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 4 (4), 748-753 (2011).</li></ol>

이 연구에서는 배열 지상 관통 레이더 (GPR) 침투 실험 동안 일로 앞의 깊이 추적 하기 위해 사용 되었다 실험 분야 돗토리 모래 언덕, 일본 근처에서 실시. 10 전달 안테나 (Tx)과 수신 안테나 (Rx) 11이이 연구에 사용 된 GPR 시스템 배열에 의하여 이루어져 있다. 110 다른 Tx Rx 조합까지 사용 하도록 시스템을 구성할 수 있습니다. 침투 실험 기간 동안 모든 110 조합 물 일부 다공성 튜브 표면에 배치를 통해 적용 된 위치에 배열 고정 떠나 1.5 초 간격으로 지속적으로 검사 되었다. 공통-오프셋 수집 (장부) 및 일반적인 중간 지점 데이터 (CMP) 시간 경과 데이터 큐브에서 개축 했다. 그것은 실질적으로 가능한 기존의 bistatic GPR 시스템와 같은 속도로 CMP 데이터를 수집 된 것 합니다. 실험 기간 동안 고정 된 기록에 재현 하 고 의미 있는 시간 경과 데이터를 얻기 위해 안테나를 떠나 매우 중요 하다.
배열 GPR 데이터 EM 파 속도15를 추정 하는 이용 되었다, 비록 과도 프로세스 같은 EM 파 속도 추정 시간 경과 배열 GPR 데이터를 분석 하는 몇 가지 연구 물 침투만. 이 연구에서 전자기 (EM) 파 속도 구조 시간 경과 CMP 데이터에서 추정 되었다. 쌍곡선 곡선 양방향 여행 시간에 대 한 낮은 신호 대 잡음 때문에 일로 영역에서 평균 EM 파 속도 추정 하기 위해 CMP radargrams에서 반사 된 신호를 스스로 장착 했다 유사 분석을 수행 하는 대신 (S / N) 데이터에서 비율입니다. S/N 비 때, 유사 분석 안정적인 속도 스펙트럼을 생성 하기 위해 사용할 수 없습니다. 적절 한 필터링 메서드 유사 분석 메서드를 사용 하 여 개발 되어야 할 것 이다. 침투 실험; 동안에 토양 수 분 함량 변화를 측정 하는 GPR 안테나 옆 막대 형 토양 수 분 센서 설치 센서 10, 20, 30, 40, 및 60 cm의 깊이에 전치 하 고 독립적으로 일 했다.
예상된 EM 파 속도 사용 하 여, 일로 앞의 깊이 침투 과정의 1 분 간격으로 계산 했다. 예상된 일로 앞의 시간에 진화 아래 20cm 깊이에 토양 수 분 센서에서 관측 함께 잘 동의합니다. 얕은 깊이에서 일로 앞 깊이의 GPR 견적 토양 수 분 센서에서 수치와 불일치를 보여 줍니다.
전반적으로,이 연구에서는 배열 GPR 시스템은 시간 경과 일반적인 중간 지점 (CMP) 데이터를 수집 하 여 흙으로 물 침투 동안 일로 전면 깊이의 진화를 추적 수 보여 줍니다. 이 유형의 데이터는 쉽게 하기 전에 기존의 표면 GPR에서 수집 하지,이 연구에서 얻은 데이터 들입니다 첫 하 층 토에 일로 앞 시간이 지남에 진화 하는 방법을 보여. 미래의 일이이 실험 중에 가져온 데이터에서 토양의 유압 매개 변수 추정 데이터 반전 사용의 가능성을 모색할 것입니다.

이해 질량 및 에너지 전송 프로세스 vadose 지역에서 농업 및 환경 분야에 많은 응용 프로그램에 대 한 중요 하다. 이러한 프로세스 중 변함없이 포화 물 흐름 물리, 지구 화학, 생물학, 및 심지어 기계적 프로세스와 같은 다른 공정의 만큼 필수적인 과정은, 일반적으로 물 흐름으로 결합 된. 지구 물리학 기술에서 최근 개발 하나 비 접촉 vadose 지역에서 hydrological 프로세스를 모니터링할 수 있다. 기법으로 많은 지구 물리학, 지상 관통 레이다 (GPR) 모니터링 하 고 전자기 (EM) 파 방출 하 고 받은 GPR 안테나의 전파 때문에 토양 물 역학 특성을 가장 널리 사용 되는 기술 중 하나는 토양 수 분 콘텐츠1,2,,34특징. 사용할 수 있는 시스템 중 지상에 표면 (표면 GPR 원고의 나머지에서 라고도 함) 하는 GPR 필드에서 사용 하는 가장 일반적인입니다. 하나의 송신기와 하나의 수신기 (bistatic 레이다 시스템) 전통적인 표면 GPR 시스템 일반적으로 상수 송수신 분리 (오프셋) 표면 스캔 하는 데 사용 됩니다. 이 구성에서 수집 하는 데이터 집합 일반적인 오프셋 수집 (장부)로 알려져 있습니다. 레이더 데이터 송신기, 최종 반사판 사이 및 수신기 등을 맞댄 총 여행 시간을 기준 시간으로 표시 됩니다. 위하여 깊이 정보, 표면 필요가 있는 예상할 수 있는 EM 파 속도에 여행 시간을 변환 합니다. 예를 들어이 다중 오프셋된 수집 (MOG) 데이터 세트5의 분석을 통해 수행할 수 있습니다.
다양 한 표면 침투 프로세스6,7,,89모니터 GPR을 사용 하 여 연구 되어, 비록 그들 중 누구도 직접 일로 앞 또는 EM 파의 위치 결정 침투 하는 동안 시간과 함께 변화 하는 속도 구조. 일반적인 방법은 평균 EM 파 속도 결정 하기 위해 참조 반사판으로 알려진된 깊이에 매장 되 고 전면 깊이 일로 개체를 사용 하는 것입니다. 일로 앞 침투 하는 동안 동적으로 변경, 이후 경과 MOG 참조 개체를 사용 하지 않고 EM 파 속도 구조에 변화를 악용 하려면 짧은 시간 간격으로 수집 해야 합니다. 일반적인 bistatic 표면 GPR 안테나, 서로 간의 짧은 간격 시간 경과 집 고 양이의 컬렉션으로 다양 한 오프셋된 구성 설정 하는 안테나를 수동으로 이동 하는 데 필요한 어렵거나 불가능입니다. 최근, 안테나 배열 GPR (이라고 배열 GPR이)의 가족은 표면 빠르고 정확 하 게10이미지를 광범위 하 게 사용 되었습니다. 배열의 기본 개념 GPR 전자 단일 프레임에 여러 개의 안테나를 전환 하 여 최소의 노력으로 밀도 swaths을 제공 하는. 배열 GPR 시스템 넓은 분야의 3D 표면 이미지를 신속 하 게 생성을 주로 사용 되었습니다. 이러한 시스템에 대 한 일반적인 응용 프로그램의 몇 가지 예는도 다리 검사11, 고고학 탐사12 , UXO과 지뢰 탐지13,14있습니다. 이러한 목적을 위해 배열 GPR 장부 수집 일정 안테나 분리 구성으로 표면 스캔을 주로 사용 된다. MOG GPR 속도 추정15사용 될 수 있는 배열 수집으로 입증 되었습니다, 하지만이 방법론의 실용화 단지 몇 가지 경우로 제한 되었습니다. 안테나 배열 고정된 위치에 배치, 시간 타락 한 MOG은 쉽게 수집할 수 있습니다. 우리의 최근 게시16에서처럼 시간 경과 radargrams 배열 GPR 시스템 수집 묘사 오히려 명확 하 게 젖 음 정면에서 반사 신호 점차적으로 수직 침투 실험 중 아래쪽으로 이동 모래 언덕에서 실시. 종이의 주요 목적은 배열 GPR을 사용 하 여 침투 테스트 하는 동안 시간 경과 MOG를 수집 하는 방법과 일로 앞의 깊이 추적 하기 위한 데이터를 분석 하는 방법을 설명 했다.
이 연구에서 우리가 사용 안테나 배열 10 전송의 구성 (Tx0-Tx9) 및 수신 (Rx0-Rx10) 11 나비-넥타이 monopole 안테나. 안테나 요소는 배열 내에서 변위는 그림 1 에 표시 됩니다 ( 재료의 표참조). 안테나 배열 3000 mhz 주파수 범위 100 MHz에서 작동 하는 단계 주파수 연속 파형 (SFCW) 레이더 장치에 의해 제어 됩니다. 안테나 배열10무선 주파수 (RF) 멀티플렉서를 사용 하 여 Rx Tx 쌍의 사용자 정의 순서를 통해 배열 GPR 전환 합니다. Tx Rx 조합이 특정 시스템에 대 한 최대 수 110 이다. 이 실험에 대 한 우리 배열 모든 110 조합, 사용 하는 GPR Tx9에 Tx0에서 각 송신기 Rx10 하 Rx0에서 모든 11 수신기 순차적으로 대응 했다 검색 순서를 프로그래밍 구성. 모든 110 조합을 통해 검색을 수행 하는 데 필요한 시간은 1.5 초 미만입니다. 송신기와 수신기 간의 오프셋 어디 세로 오프셋은 85 m m를 그림 1에서 보듯이 안테나 요소의 피드 포인트 사이의 거리에 따라 계산 했다.

<table><tbody><tr><td>GeoScope Radar Unit</td><td>3D Radar AS</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DXG1820 antenna</td><td>3D Radar AS</td><td></td><td></td></tr><tr><td>PR2/6 Profile Probe&amp;nbsp;</td><td>Delta-T</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

tracking infiltration front depth using time-lapse multi-offset gathers collected with array antenna ground penetrating radar

지상 결합, 밀도가 안테나 배열에 따라 지상 관통 레이더 (GPR) 시스템 침투 실험 테스트 사이트 돗토리 모래 언덕, 일본 근처에서 실시 하는 동안 데이터를 수집 하도록 사용 되었다. 10 전달 안테나 (Tx)과 수신 안테나 (Rx) 11이이 연구에 사용 된 안테나 배열에 의하여 이루어져 있다. 이 실험에 대 한 시스템에는 멀티 오프셋 수집 (MOG) 110 Tx Rx 조합으로 구성 된 결과 모든 가능한 Tx Rx 쌍을 사용 하도록 구성 되었습니다. 배열 침투 지역 바로 위에 위치에 고정 남아 고 데이터가 시간 기반 트리거를 사용 하 여 1.5 초 마다 모였다. 공통-오프셋 수집 (장부) 및 일반적인 중간 지점 (CMP) 데이터 큐브 사후 처리 하는 동안 MOG 데이터에서 재건 되었다. 전파의 속도에 변화를 추정 시간 경과 CMP 데이터를 사용 하는 몇 가지 연구 되었습니다. 이 연구에서 전자기 (EM) 파 속도 피팅, 쌍곡선의 방정식을 사용 하 여 곡선을 통해 재건된 CMP 데이터에서 1 분 간격으로 스스로 견적 되었다. 우리는 다음 일로 앞의 깊이 계산 하였다. 시간이 지남에 따라 일로 앞의 진화가 통해 얻을 방법은 깊이 20cm 아래에 두었다는 토양 수 분 센서에서 관측으로 일관 된. 이 연구에서 얻은 결과 처럼 정확 하 고 양적 침투 물 표면 동적 프로세스를 모니터링 하는 데 이러한 배열 GPR 시스템의 능력을 보여 줍니다.

그림 3 은 시간 경과 패널 110 Tx Rx 조합의 다이어그램 인수 모든 1.5 s 침투 실험 주파수에서 시간 도메인 데이터를 변환한 후의 첫 번째 60 분 동안. 깊이에서 반사를 강화 하기 위하여 대역 통과 필터 뒤에 이득 보상 적용 했다. 패널 다이어그램 각 섹션에 해당 하는 특정 Tx 10 섹션으로 나눌 수 있습니다. Tx의 위치 흰색 삼각형으로 표시 되 고 각 슬라이스는 Rx에 대 한 기록 시간 경과 신호에 해당. 수직 축 양방향 여행 시간 또는 TWT, 즉 최종 반사판을 다시 수신기는 송신기에서 여행을 EM 파에 시간 필요한 표시 됩니다. 프로필은 회색조 색 지도에서 신호 진폭을 표시합니다. 색상에 큰 대비 기록 된 레이더 신호에 높은 진폭을 나타냅니다. EM 파 반사; 주위 매체 보다 다른 전기 특성을 가진 개체 또는 다른 유전율에서 레이어 사이의 인터페이스에서 생산 됩니다. 유 전체 고대비 높은 진폭의 반사를 결정 합니다. 물 침투 과정 물 콘텐츠 물 처음 건조 한 토양에 침투 하는 곳은 그 일로 영역의 가장자리에서 점차 증가 하는 전이 영역 이라고 하는 영역입니다. EM 파 물 표 탐지18의 연구 관찰로 매우 가장자리에 아닙니다 그러나 전환 영역 내에서 반영 될 것입니다. 원고의 나머지 부분에서이 반사 영역 일로 앞 라고 합니다. 그림 3, 높은 진폭 신호 표시 하 고 시간 발전 실험 기간 동안 꾸준히 아래쪽으로 이동 합니다. 이 반사 실제로 일로 전면에 의해 생산 물 표면에서 서서히 아래쪽으로 침투. 이 다이어그램에서 장부 및 CMP 개축 될 수 있다 이와사키 외 의 그림 2 와 같이 16
속도 분석 모든 1 분 얻은 CMP 데이터에서 수행 되었다. CMP 데이터의 모든 집합에 대 한 식 (1)에 의해 주어진 양방향 여행 시간 t0 와 vr, 젖은 영역에서 유니폼 레이어 가정 조정 하 여 젖 음 정면에서 반사에 장착 했다. 시간 0는 0.3 m/ns의 속도와 공기 웨이브를 피팅 하 여 수정 되었습니다. 그림 4 는 CMP 데이터 경과 시간 te 에서 5 분 간격 te 5 분 = = 최적된 곡선 (실선 반사 파에 대 한) 및 공기 웨이브에 대 한 파선 백색 선으로 표시와 함께 50 분. 공기 파 반사 파 하지만 직접 신호 송신기와 수신기 사이의 아니다, 이후 여행 시간이 오프셋으로 선형으로 증가 합니다. 모든 곡선 반사 파의 (흰색)에 긍정적인 봉우리에 장착 했다. 모든 곡선 t0 와 vr 에 대 한 예상된 값은 좋은 의미에서 모든 오프셋, CMP radargrams에 표시 된 관찰된 반사 곡선에 잘 장착. 침투 실험에 대 한 건조 나무 패널 안테나와 다공성 튜브 사이 배치 했다. 패널은 젖은 토양의 그것 보다 훨씬 낮은 유 전체 상수, 때문에 EM 파동 전파에 미치는 영향 수 있습니다, 비록 그것이 얇은. 2 층 모델 상위 5 cm의 유전율에 대 한 3의 값을 가정 하 고 상기 유니폼 레이어 모델 뿐만 아니라 다음 고려 되었다. 또한이 두 번째 모델에 대 한 EM 파 속도 vr 곡선 맞춤 제작한 일로 전면 반사에 의해 추정 되었다.
에서 그림 5, 추정 일로 앞 깊이 단일 및 2 계층 모델에 대 한 te 의 기능으로 그려집니다. 그것은 일로 앞 아래쪽으로 이동 인정 될 수 있다 거의 선형으로 두 모델에 대 한 시간, te 사이 감속이 제외 = 10 분 및 te 20 분 = 두 모델 간의 차이 처음 중요 한, 하지만 시간이 경과 유니폼 모델에 대 한 견적 2 계층 모델에 비해 약간 더 빠르게 이동 합니다. 그림 5에서 다이아몬드 기호 수 분 센서에서 신호 증가 하기 시작 했다 그리고 그들은 나중에 꾸준한; 된 시간을 표시 하는 데 사용 됩니다. 이 모든 센서 깊이 실선으로 연결 됩니다. 위에서 설명 했 듯이, EM 파의 반사 발생 하지 않습니다 반드시 젖은 영역;의 매우 가장자리에 즉, 특정 깊이 고려 하나이 반사 센서에서 신호를 증가 시작 하는 때 시간에 포인트를 일치 수를 기대할 수 없다. 이런이 의미에서 반사 영역 바로 아래에 비해 어디 특정 수 채도 도달 했습니다, 침투 앞에 깊이 수준에 기인 이다. 30, 40, 그리고 깊이 60 cm에서 센서, 고려 GPR 데이터에서 가져온 일로 앞 깊이의 예상 시간 표시 막대에 실선으로 표시 된 범위에서 잘 떨어진다. 때는 GPR 20cm 깊이에서 도착 전면 일로 추정 시간 때 센서 판독값에 급격 한 증가, GPR 예상 수 분 센서에 의해 제작 되었다 무엇 보다 훨씬 더 빨리 10 cm의 깊이 도달 하는 동안 관찰 되었다 시간에 해당 비록 젖 음 정면에서 반사 신호는 명확 하 게 te 후 관찰 = 5 분 (그림 4). 또한, 그것은 GPR의 추정 곡선 원점을 통과 하지 않는다 추정 하는 것을 언급 되어야 한다. 얕은 깊이에이 불일치 원인 확실 하지 않습니다, 비록 몇 가지 가능한 설명이 있을 수 있습니다. 그것은 토양 속성에 표시 될 수 있습니다 또는 비-균일 물 응용 프로그램에서 때문일 수도 있습니다. 실제로 있는 경우이 큰 효과 했 보다 침투 과정 이전 나중 단계에서. 또 다른 설명은 표면 거칠기 시간 0의 결정에 영향을 수 있습니다. 나무 패널 및 다공성 튜브의 효과 뿐만 아니라 계정에 표면 거칠기의 효과 고려 해야한다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig1.jpg"> 그림 1 : 배열의 스키마 지상 관통 레이다 안테나 구성이이 연구에 사용 된. V 자형 구조 bowtie monopole 안테나는. 10 전달 안테나 (Tx)과 수신 안테나 (Rx) 가로로 정렬 하는 11이 있다. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig2.jpg"> 그림 2: 침투 실험의 스키마. (A) 평면도 (B) 측면 보기 배열 안테나 6 250 cm 다공성 튜브 위에 배치 했다 15 c m 간격 정렬. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig3.jpg"> 그림 3 : 침투 실험의 첫 번째 60 분 동안 얻은 시간 경과 radargram. 110 안테나 조합에 대 한 기록 된 신호 데이터에 의하여 이루어져 있다. 한 조각 한 Tx Rx 조합으로 수집한 시간 경과 데이터에 해당 합니다. 다른 색 신호 진폭에 사용 됩니다. 검은 세로줄이 각 Tx. 화이트 삼각형에 대 한 별도 데이터 나타냅니다 Tx. 위치 <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig3large.jpg" target="_blank">를이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig4.jpg"> 그림 4 : Te 에서 CMP의 Radargrams = t e 5 분 5 분 간격 = 55 분. 흰색 실선은 수동으로 나타냅니다 흰색 파선 대표 공기 웨이브의 여행 시간 동안 젖 음 정면에서 반사의 양방향 여행 시간 장착. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56847/56847fig5.jpg"> 그림 5 : 전면 깊이 흐른다. 시간 경과 여러 오프셋에서 GPR 수집 모두 유니폼 (삼각형)과 2 층 (광장) 모델에 대 한 경과 시간의 함수로 배열에서 추정 전면 깊이 흐른다. 양쪽 끝에 다이아몬드 블랙 라인 읽기 및 이러한 각 센서 깊이 (전이 영역 즉, 기간)에 대 한 꾸준한 수준에 도달 하면 초기 증가 사이의 시간을 보여줍니다. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56847/56847fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

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Tracking Infiltration Front Depth Using Time-lapse Multi-offset Gathers Collected with Array Antenna Ground Penetrating Radar

배열 안테나 지상 레이더를 관통 된 침투 시간 경과 멀티 오프셋을 사용 하 여 전면 깊이 수집 추적

여기 선물이 표면 물 침투의 역동적인 과정을 모니터링 하기 위한 지상 결합, 밀도가 안테나 배열에 따라 지상 관통 레이더 (GPR) 시스템. 침투 프로세스의 시간 경과 레이더 이미지가 침투 과정 과정 일로 앞의 깊이 추정 허용.

A Ground Penetrating Radar (GPR) system based on a ground-coupled, densely populated antenna array was used to collect data during an infiltration ...

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7.7K 조회수.  Tokyo University of Agriculture and Technology. 여기 선물이 표면 물 침투의 역동적인 과정을 모니터링 하기 위한 지상 결합, 밀도가 안테나 배열에 따라 지상 관통 레이더 (GPR) 시스템. 침투 프로세스의 시간 경과 레이더 이미지가 침투 과정 과정 일로 앞의 깊이 추정 허용.

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Time Multiplexing Super Resolving Technique for Imaging from a Moving Platform

We propose a method for increasing the resolution of an object and overcoming the diffraction limit of an optical system installed on top of a moving imaging system, such as an airborne platform or satellite. The resolution improvement is obtained in a two-step process. First, three low resolution differently defocused images are being captured and the optical phase is retrieved using an improved iterative Gerchberg-Saxton based algorithm. The phase retrieval allows to numerically back propagate the field to the aperture plane. Second, the imaging system is shifted and the first step is repeated. The obtained optical fields at the aperture plane are combined and a synthetically increased lens aperture is generated along the direction of movement, yielding higher imaging resolution. The method resembles a well-known approach from the microwave regime called the Synthetic Aperture Radar (SAR) in which the antenna size is synthetically increased along the platform propagation direction. The proposed method is demonstrated through laboratory experiment.

A method for overcoming the optical diffraction limit is presented. The method includes a two-step process: optical phase retrieval using iterative Gerchberg-Saxton algorithm, and imaging system shifting followed by repetition of the first step. A synthetically increased lens aperture is generated along the direction of movement, yielding higher imaging resolution.

이동 플랫폼에서 이미징 시간 다중화 슈퍼 해결 기법

We propose a method for increasing the resolution of an object and overcoming the diffraction limit of an optical system installed on top of a moving ...

연구

공학

Measuring and Mapping Patterns of Soil Erosion and Deposition Related to Soil Carbonate Concentrations Under Agricultural Management

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes in elevation are related to changes in near-surface soil carbonate (CaCO3) profiles. The objective is to describe a simple conceptual model and detailed protocol for repeatable field and laboratory measurements of these quantities. Here, accurate elevation is measured using a ground-based differential global positioning system (GPS); other data acquisition methods could be applied to the same basic method. Soil samples are collected from prescribed depth intervals and analyzed in the lab using an efficient and precise modified pressure-calcimeter method for quantitative analysis of inorganic carbon concentration. Standard statistical methods are applied to point data, and representative results show significant correlations between changes in soil surface layer CaCO3 and changes in elevation consistent with the conceptual model; CaCO3 generally decreased in depositional areas and increased in erosional areas. Maps are derived from point measurements of elevation and soil CaCO3 to aid analyses. A map of erosional and depositional patterns at the study site, a rain-fed winter wheat field cropped in alternating wheat-fallow strips, shows the interacting effects of water and wind erosion affected by management and topography. Alternative sampling methods and depth intervals are discussed and recommended for future work relating soil erosion and deposition to soil CaCO3.

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes in elevation are related to changes in near-surface soil carbonates. Repeatable methods for field and laboratory measurements of these quantities and data analysis methods are described here.

측정 및 토양 침식과 토양 탄산 농도 농업 관리에 관련 된 증 착 패턴 매핑

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes ...

환경과학

Ground-level Unmanned Aerial System Imagery Coupled with Spatially Balanced Sampling and Route Optimization to Monitor Rangeland Vegetation

Rangeland ecosystems cover 3.6 billion hectares globally with 239 million hectares located in the United States. These ecosystems are critical for maintaining global ecosystem services. Monitoring vegetation in these ecosystems is required to assess rangeland health, to gauge habitat suitability for wildlife and domestic livestock, to combat invasive weeds, and to elucidate temporal environmental changes. Although rangeland ecosystems cover vast areas, traditional monitoring techniques are often time-consuming and cost-inefficient, subject to high observer bias, and often lack adequate spatial information. Image-based vegetation monitoring is faster, produces permanent records (i.e., images), may result in reduced observer bias, and inherently includes adequate spatial information. Spatially balanced sampling designs are beneficial in monitoring natural resources. A protocol is presented for implementing a spatially balanced sampling design known as balanced acceptance sampling (BAS), with imagery acquired from ground-level cameras and unmanned aerial systems (UAS). A route optimization algorithm is used in addition to solve the &#8216;travelling salesperson problem&#8217; (TSP) to increase time and cost efficiency. While UAS images can be acquired 2&#8211;3x faster than handheld images, both types of images are similar to each other in terms of accuracy and precision. Lastly, the pros and cons of each method are discussed and examples of potential applications for these methods in other ecosystems are provided.

<meta charset="utf8"></head><body>방목장 식생을 모니터링하기 위해 공간적으로 균형 잡힌 샘플링 및 경로 최적화와 결합된 지상 무인 항공 시스템 이미지

The protocol presented in this paper utilizes route optimization, balanced acceptance sampling, and ground-level and unmanned aircraft system (UAS) imagery to efficiently monitor vegetation in rangeland ecosystems. Results from images obtained from ground-level and UAS methods are compared.

방목장 식생을 모니터링하기 위해 공간적으로 균형 잡힌 샘플링 및 경로 최적화와 결합된 지상 무인 항공 시스템 이미지

Rangeland ecosystems cover 3.6 billion hectares globally with 239 million hectares located in the United States. These ecosystems are critical for ...

In Situ Soil Moisture Sensors in Undisturbed Soils

Soil moisture directly affects operational hydrology, food security, ecosystem services, and the climate system. However, the adoption of soil moisture data has been slow due to inconsistent data collection, poor standardization, and typically short record duration. Soil moisture, or quantitatively volumetric soil water content (SWC), is measured using buried, in situ sensors that infer SWC from an electromagnetic response. This signal can vary considerably with local site conditions such as clay content and mineralogy, soil salinity or bulk electrical conductivity, and soil temperature; each of these can have varying impacts depending on the sensor technology.
Furthermore, poor soil contact and sensor degradation can affect the quality of these readings over time. Unlike more traditional environmental sensors, there are no accepted standards, maintenance practices, or quality controls for SWC data. As such, SWC is a challenging measurement for many environmental monitoring networks to implement. Here, we attempt to establish a community-based standard of practice for in situ SWC sensors so that future research and applications have consistent guidance on site selection, sensor installation, data interpretation, and long-term maintenance of monitoring stations.
The videography focuses on a multi-agency consensus of best-practices and recommendations for the installation of in situ SWC sensors. This paper presents an overview of this protocol along with the various steps essential for high-quality and long-term SWC data collection. This protocol will be of use to scientists and engineers hoping to deploy a single station or an entire network.

In Situ Soil Moisture Sensors in Undisturbed Soils

The determination of soil water content is a critical mission requirement for many state and federal agencies. This protocol synthesizes multi-agency efforts to measure soil water content using buried in situ sensors.

현장 방해받지 않는 토양의 토양 수분 센서

Soil moisture directly affects operational hydrology, food security, ecosystem services, and the climate system. However, the adoption of soil moisture ...

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-area Imaging

Digital imaging and processing technology have evolved to facilitate the expansion of large-area imaging surveys, which increase our capacity to study the status, trends, and dynamics of organisms living in subtidal habitats. By creating photo-realistic digital twins for ex situ analyses, these approaches allow small field teams to collect substantially more data than was previously possible. Here we present a four-step, large-area imaging survey pipeline and analysis methodology, including image collection, model construction, ecological analysis, and data curation, that has been developed and refined through experimentation over the past decade. Each step described has a consistent focus on the unique value of the original source imagery. While types of data extracted from large-area image surveys are vast, we include here workflows to extract ecological data for structural complexity, community composition, and demographic analyses valuable for monitoring and hypothesis-driven efforts. We additionally include recommendations for metadata standards, which complement the collection of large-area imaging data and support archival efforts facilitating transparency and collaboration between research groups.

This protocol covers a four-step large-area imaging survey methodology used to extract metrics of structural complexity, community composition, and population demographics for coral reef communities. The quality of imagery collected and integrated access to the source imagery are prioritized within each step of the protocol.

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-Area Imaging(대면적 이미징을 통한 수중 환경의 구조, 구성 및 변화 측정)

Digital imaging and processing technology have evolved to facilitate the expansion of large-area imaging surveys, which increase our capacity to study the ...

Evaluation of an Exclusive Spur Dike U-Turn Design with Radar-Collected Data and Simulation

Traditional U-turn designs can improve operational features obviously, while U-turn diversions and merge segments still cause traffic congestion, conflicts, and delays. An exclusive spur dike U-turn lane design (ESUL) is proposed here to solve the disadvantages of traditional U-turn designs. To evaluate the operation performance of ESUL, a traffic simulation protocol is needed. The whole simulation process includes five steps: data collection, data analysis, simulation model build, simulation calibration, and sensitive analysis. Data collection and simulation model build are two critical steps and are described later in greater detail. Three indexes (travel time, delay, and number of stops) are commonly used in the evaluation, and other parameters can be measured from the simulation according to experimental needs. The results show that the ESUL significantly diminishes the disadvantages of traditional U-turn designs. The simulation can be applied to solve microscopic traffic problems, such as in single or several adjacent intersections or short segments. This method is not suitable for larger scale road networks or evaluations without data collection.

This protocol describes the process of solving a microscopic traffic problem with simulation. The whole process contains a detailed description of data collection, data analysis, simulation model build, simulation calibration, and sensitive analysis. Modifications and troubleshooting of the method are also discussed.

레이더 수집 데이터 및 시뮬레이션을 통해 독점적인 스퍼 다이크 유턴 설계 평가

Traditional U-turn designs can improve operational features obviously, while U-turn diversions and merge segments still cause traffic congestion, ...

Simulating Imaging of Large Scale Radio Arrays on the Lunar Surface

In recent years there has been a renewed interest in returning to the Moon for reasons both scientific and exploratory in nature. The Moon provides the perfect training ground for building large scale bases that one may apply to other planets like Mars. The existence of a radio quiet zone on the lunar far side has promise for early universe studies and exoplanet searches, while the near side provides a stable base that may be used to observe low frequency emissions from Earth&#8217;s magnetosphere that may help gauge its response to incoming space weather. The construction of a large-scale radio array would provide large scientific returns as well as acting as a test of humanity&#8217;s ability to build structures on other planets. This work focuses on simulating the response of small to large-scale radio arrays on the Moon consisting of hundreds or thousands of antennas. The response of the array is dependent on the structure of the emission along with the configuration and sensitivity of the array. A set of locations are selected for the simulated radio receivers, using Digital Elevation Models from the Lunar Orbiter Laser Altimeter instrument on Lunar Reconnaissance Orbiter to characterize the elevation of the receiver locations. A custom Common Astronomy Software Applications code is described and used to process the data from the simulated receivers, aligning the lunar and sky coordinate frames using SPICE to ensure the proper projections are used for imaging. This simulation framework is useful for iterating array design for imaging any given scientific target in a small field of view. This framework does not currently support all sky imaging.

A simulation framework for testing the imaging capabilities of large-scale radio arrays on the lunar surface is presented. Major noise components are discussed, and a software pipeline is walked through with details on how to customize it for novel scientific uses.

달 표면에 대규모 무선 어레이의 이미징 시뮬레이션

In recent years there has been a renewed interest in returning to the Moon for reasons both scientific and exploratory in nature. The Moon provides the ...

Continuous-Wave Propagation Channel-Sounding Measurement System - Testing, Verification, and Measurements

Channel sounders are used to measure channel characteristics for radio systems. There are several types of channel sounders used today: continuous-wave (CW), direct pulse, frequency domain using a vector network analyzer (VNA), correlation-based, and swept-time delay cross-correlator. Each of these has unique advantages and disadvantages. CW systems have a larger dynamic range than other systems with a signal that can propagate further into the environment. As the audio sampling rates allow smaller file sizes than other systems, data collection can be continuous and last for several hours. This article discusses a CW-channel sounder system, which has been used to make numerous propagation loss measurements in various cities in the United States of America. Such propagation measurements should be accurate, reproducible, and free of artifacts or biases. This article shows how to set up the measurement, how to validate and verify that the system is making reliable measurements, and finally, it shows results from some of the measurement campaigns such as repeatability measurements, clutter loss measurements (where clutter loss is defined as the excess loss from free-space transmission loss), and reciprocity measurements.

This report describes the setup, validation and verification, and results from propagation measurements using a continuous-wave, radio frequency channel-sounding measurement system.

Channel sounders are used to measure channel characteristics for radio systems. There are several types of channel sounders used today: continuous-wave ...

A Protocol for Real-time 3D Single Particle Tracking

Real-time three-dimensional single particle tracking (RT-3D-SPT) has the potential to shed light on fast, 3D processes in cellular systems. Although various RT-3D-SPT methods have been put forward in recent years, tracking high speed 3D diffusing particles at low photon count rates remains a challenge. Moreover, RT-3D-SPT setups are generally complex and difficult to implement, limiting their widespread application to biological problems. This protocol presents a RT-3D-SPT system named 3D Dynamic Photon Localization Tracking (3D-DyPLoT), which can track particles with high diffusive speed (up to 20 &#181;m2/s) at low photon count rates (down to 10 kHz). 3D-DyPLoT employs a 2D electro-optic deflector (2D-EOD) and a tunable acoustic gradient (TAG) lens to drive a single focused laser spot dynamically in 3D. Combined with an optimized position estimation algorithm, 3D-DyPLoT can lock onto single particles with high tracking speed and high localization precision. Owing to the single excitation and single detection path layout, 3D-DyPLoT is robust and easy to set up. This protocol discusses how to build 3D-DyPLoT step by step. First, the optical layout is described. Next, the system is calibrated and optimized by raster scanning a 190 nm fluorescent bead with the piezoelectric nanopositioner. Finally, to demonstrate real-time 3D tracking ability, 110 nm fluorescent beads are tracked in water.

This protocol details the construction and operation of a real-time 3D single particle tracking microscope capable of tracking nanoscale fluorescent probes at high diffusive speeds and low photon count rates.

실시간 3D 단일 입자 추적에 대 한 프로토콜

Real-time three-dimensional single particle tracking (RT-3D-SPT) has the potential to shed light on fast, 3D processes in cellular systems. Although ...

배열 안테나 지상 레이더를 관통 된 침투 시간 경과 멀티 오프셋을 사용 하 여 전면 깊이 수집 추적

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이동 플랫폼에서 이미징 시간 다중화 슈퍼 해결 기법

측정 및 토양 침식과 토양 탄산 농도 농업 관리에 관련 된 증 착 패턴 매핑

방목장 식생을 모니터링하기 위해 공간적으로 균형 잡힌 샘플링 및 경로 최적화와 결합된 지상 무인 항공 시스템 이미지

방목장 식생을 모니터링하기 위해 공간적으로 균형 잡힌 샘플링 및 경로 최적화와 결합된 지상 무인 항공 시스템 이미지

현장 방해받지 않는 토양의 토양 수분 센서

Measuring the Structure, Composition, and Change of Underwater Environments with Large-Area Imaging(대면적 이미징을 통한 수중 환경의 구조, 구성 및 변화 측정)

레이더 수집 데이터 및 시뮬레이션을 통해 독점적인 스퍼 다이크 유턴 설계 평가

달 표면에 대규모 무선 어레이의 이미징 시뮬레이션

Continuous-Wave Propagation Channel-Sounding Measurement System - Testing, Verification, and Measurements

실시간 3D 단일 입자 추적에 대 한 프로토콜