THE PROCESSING AND INTERPRETATION OF VERTICAL AND OBLIQUE SOUNDING IONOGRAMS FOR IONOSPHERE DIAGNOSTICS ON THE BASE OF CHIRP-IONOSONDE

Full Text

Ионосферные линии связи являются составной является высокоэффективное программное обеспечастью радиотехнических систем передачи инфор- чение, использующее современные модели среды, мации, использующих для своей работы радиоволны усовершенствованные методы расчета характеридекаметрового диапазона. Одним из эффективных стик сигналов и анализа экспериментальных данных средств исследования диагностических возможно- в режиме, близком к реальному времени. Принципистей КВ-радиосредств и влияния космической пого- альным является автоматизация процесса обработки, ды на условия распространения радиоволн является которая может быть решена при условии эффектив- ЛЧМ-ионозонд [1]. Необходимым элементом систе- ного обнаружения сигнала на фоне помех и выделемы диагностики и прогнозирования ионосферы ние его на ионограмме с последующей идентифии условий распространения радиоволн КВ-диапазона кацией. Выделим основные моменты вторичной обработки. По результатам спектрального анализа формируется ионограмма. На ионограмме можно выделить три основных типа объектов: полезный сигнал, фоновый шум, сосредоточенные помехи, одиночные выбросы. Основной проблемой при решении задачи автоматической обработки ионограмм является выделение следов на ионограмме, удовлетворяющих некоторым критериям, с последующим определением точек со значимой амплитудой. Рассматривая ионограмму как сложное изображение, можно воспользоваться методами теории обработки изображений. Вторичная обработка ионограмм сводится к решению двух самостоятельных задач: а) проведению предобработки ионограмм для удаления шума с изображения и улучшения амплитудных характеристик; б) сжатию данных, позволяющих провести существенное сокращение их объема без существенной потери полезной информации. Предобработка ионограмм заключается в ее очистке от шумовых составляющих [2], т. е. необходимо выделить полезный сигнал на фоне шума и станционных помех, а также удалить одиночные выбросы, которые имеют интенсивность, сравнимую с полезным сигналом и могут приводить к сбоям в работе алгоритмов определения параметров ионосферы. Анализ фильтров, используемых при обработке ионограмм, показал, что для удаления шума на изображении и восстановления отсчетов сигнала на этапе предобработки можно использовать локальные фильтры, построенных на порядковых и аддитивных статистиках, значения которых связаны с характеристиками обрабатываемого фрагмента. Методика сжатия данных [2] применяется для выделения точек с значимой амплитудой, физически соответствующих величинам - моментам прихода сигнала по переднему фронту сигнала или максимуму амплитудного рельефа. Для отсева одиночных артефактов, частичного восстановления данных и выявления первичного трека на ионограмме эффективен механизм клеточного автомата. Клеточные автоматы -это дискретные динамические системы, поведение которых полностью определяется локальными взаимными связями элементов этих систем. Все пространство данных делится на элементарные ячейки, которые затем эволюционируют при дискретно идущем времени. Закон динамики такой системы выражается некоторым набором правил, по которым каждая клетка изменяет свое состояние в зависимости от состояния соседних, входящих в некоторую локальную область. Реализованный в программном комплексе алгоритм позволил достигнуть сжатия исходной информации до 5-10 раз в зависимости от уровня шума и диффузности [3]. Методика интерпретации ионограмм ВЗ. Методика интерпретации ионограмм ВЗ основана на использовании результатов моделирования высотно-частот ной характеристики (ВЧХ) в режиме долгосрочного прогноза (ДП) и результатов обработки экспериментальных ионограмм. Используя модели ионосферы, например, IRI как стандартный вариант модели ионосферы [4] или полуэмпирическую модель ПЭМИ [5], рассчитывается ВЧХ вертикального распространения. Полученная вчх накладывается на экспериментальную ионограмму и используется для построения модельной маски. Далее, путем сканирования модельной маски по ионограмме, строится гистограмма совпадений модельных и реальных треков. Затем меняется наклон модельных треков и процесс сканирования повторяется. После завершения процесса, выбирается гистограмма с максимальным значением точек со значимой амплитудой, попадающих в модельную маску. В результате интерпретации ионо-граммы ВЗ формируется в виде треков высотночастотная характеристика, по которой рассчитывается профиль электронной концентрации. Реализован вариант восстановления профиля n(h) посредством развития метода Джексона численного решения интегральных уравнений с повышением точности метода в областях максимумов слоев (для критических частот отражения) и долин [6]. Результаты автоматической интерпретации ионограммы ВЗ показаны на рис. 1. Методика интерпретации ионограмм НЗ. Методика основана на использовании результатов моделирования дистанционной частотной характеристики (ДЧХ) на заданной трассе в режиме долгосрочного прогноза, адиабатических соотношений и результатах обработки экспериментальных ионограмм: матрице точек со значимой амплитудой. A( f, Pj ). Для задачи интерпретации ионограмм НЗ можно сформулировать следующие основополагающие предположения [7]. При вариациях параметров ионосферы в пределах погрешности долгосрочного прогноза сохраняются: - отношение группового пути Pm в точке смыкания нижнего и верхнего лучей какого-либо мода к длине трассы; - отношение максимальной применимой частоты (МПЧ) модов различных кратностей, распространяющихся в одном из волноводных каналов (нижней стенкой их является поверхность Земли, а верхней слой E, F1 или F2); - ДЧХ одного мода, кратности l, на относительной сетке частот β = f / fmI, где fmI - МПЧ мода для рассматриваемой дальности. Алгоритм интерпретации ионограмм НЗ в автоматическом режиме строится следующим образом. Проводятся расчеты ДЧХ НЗ для данной трассы в режиме ДП. Исходя из этого, строится модельная маска для мода минимальной кратности слоя F, включающая в себя две полосы шириной AP км (по вертикали) и протяженностью по частоте от μ ff до fp, где f,p прогнозная МПЧ опорного мода, для нижнего луча, и протяженностью от V fm до fmp - для верхнего луча. 164 Вестник СибГАУ. № 5 (51). 2013 0 2 4 6 8 10 12 f, Мгц а Иркутск Н, км 16 ноября 2012.07:14 UT т50 187 93 ' S •1 .А . · Tl I І,.. - 1 ■ 1 •f '.· - I·. L ' , w··. I 2? > t · * » — - Ii [I i-ι * 0 2 4 6 8 10 12 f, Мгц б Иркутск Н, км 16 ноября 2012.07:14 UT '50 3"5 281 1ST 93 I !|11 • .•-•I ' I ' ł,. .K . ■ 1 'f , 'i ' · . , j" Î r 1 K A * > Іч — - [і ч і ? > ' I 0 2 4 6 8 10 12 f. Mru в Рис. 1. Ионограмма ВЗ (а) и результаты вторичной обработки (б) и интерпретации (в), 16 ноября 2012 г., 07:14 UT б Рис. 2. Ионограмма наклонного зондирования и результаты интерпретации,17 ноября 2005г.,02:50 UT Алгоритм идентификации опорного следа на ио-нограмме заключается в подсчете числа точек моментов прихода сигналов при движении модельной маски по экспериментальным точкам на относительной сетке частот. Маска движется по точкам матрицы А(f, Pj ), путем совмещения «носика» с точкой Aij-. При передвижении маски подсчитывается число точек А( f, Pj ), попадающих в маску в пределах прямоугольника [ Af x ΔΡ ], где Af и ΔΡ подбираются, исходя из разрешимости ионозонда по дальности и частоте. Максимальное значение количества экспериментальных точек Hi, запоминаются. В случае определения ff и Pfn оставшиеся экспериментальные точки, соответствующие моду первой кратности, идентифицируются путем удлинения по лос маски в область низких частот вдоль модельной ДЧХ, масштабированной множителем ff / ff , и поиском элементов Pj , попадающих в эти полосы. Далее проводится линейная интерполяции треков для перехода на равномерную сетку частот. По вышеописанной процедуре проводится идентификация модов большей кратности. Результаты прогноза и результат автоматической интерпретации ионограммы НЗ, полученной 17 ноября 2005 г. в 02:50 UT на трассе Магадан-Иркутск, показаны на рис. 2. Статистическая оценка точности автоматической обработки ионограмм ВЗ была проведена по экспериментальным данным вертикального зондирования за 2012-2013 гг. на базе цифрового многофункционального ЛЧМ-ионозонда, разработанного в ИСЗФ СО РАН. а 165 Раздел 2. Радиофизические методы диагностики окружающей среды. Алгоритмы, инструменты и результаты Проверка показала, что количественные характеристики качества методики интерпретации ионограмм ВЗ и НЗ не уступают лучшим мировым образцам подобных программ. Рассмотренные методы и алгоритмы вторичной обработки ионограмм и интерпретации сигналов вертикального и наклонного зондирования ионосферы реализованы в виде программного комплекса, позволяющего в автоматическом режиме выделять треки на ионограммах и проводить их идентификацию. Для вертикального зондирования по трекам производится отсчет ионосферных параметров и по ВЧХ рассчитывается профиль электронной концентрации N(h). Для наклонного зондирования разработанные методы анализа ионограмм позволяют проводить оперативное определение модового состава, МПЧ каждого мода, строить ДЧХ сигнала и проводить идентификацию модов распространения. Апробация разработанных методик на большом массиве экспериментальных данных показала, что он способен работать в автоматическом режиме. При этом количественные характеристики качества его работы не уступают лучшим мировым образцам подобных программ.

About the authors

S. N. Ponomarchuk

Institute of Solar-Terrestrial of Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: spon@iszf.irk.ru
P/O Box 291, Irkutsk, 664033, Russia

V. P. Grozov

Institute of Solar-Terrestrial of Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: grozov@iszf.irk.ru
P/O Box 291, Irkutsk, 664033, Russia

G. V. Kotovich

Institute of Solar-Terrestrial of Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: kotovich@iszf.irk.ru
P/O Box 291, Irkutsk, 664033, Russia

S. Ya. Mikhailov

Institute of Solar-Terrestrial of Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: mikh@iszf.irk.ru
P/O Box 291, Irkutsk, 664033, Russia

References

Supplementary files