Newswise — Традиционные методы обнаружения основаны на дорогих и специализированных приемниках мониторинга ионосферных мерцаний (ISMR). Однако с ростом использования ГНСС в различных приложениях существует острая потребность в более доступном и экономически эффективном методе обнаружения. Из-за этих проблем существует необходимость в углубленных исследованиях по использованию обычных приемников ГНСС для обнаружения ионосферных мерцаний.

Исследование, проведенное группой исследователей из Гонконгского политехнического университета (DOI: 10.1186/s43020-024-00136-7), было опубликовано в журнале. Спутниковая навигация 3 июня 2024 г. В исследовании представлена ​​новая стратегия, которая использует обычные геодезические приемники GNSS для определения событий ионосферных амплитудных мерцаний с поразительной точностью, что потенциально может изменить GNSS-мониторинг.

Исследование сосредоточено на использовании обширной сети геодезических приемников GNSS для обнаружения событий ионосферных мерцаний, которые обычно идентифицируются специализированными ISMR. Предлагаемый метод использует предварительно обученный алгоритм дерева решений машинного обучения, который обрабатывает отношение несущей к шуму (С/Н0 ) и данные угла места, собранные с интервалом 1 Гц. Уменьшая эффекты многолучевого распространения посредством детального анализа моделей многолучевого распространения, исследование эффективно снижает шум и ложные срабатывания, обеспечивая точность обнаружения сцинтилляций. Методика предполагает вычисление альтернативного индекса мерцаний (С_4с ) на основе С/Н 0 измерений с геодезических приемников ГНСС. Этот индекс показывает высокую корреляцию с традиционным индексом S4, используемым ISMR, несмотря на более высокую восприимчивость геодезических приемников к шуму и многолучевым помехам. Алгоритм машинного обучения повышает точность обнаружения за счет использования периодического характера эффектов многолучевости, которые отличаются от неравномерностей сцинтилляции. Экспериментальные результаты показывают, что алгоритм дерева решений достигает замечательной точности обнаружения 99,9%, превосходя традиционные жесткие и полужесткие пороговые методы.

Доктор Ипин Цзян, ведущий исследователь, заявил: «Наше исследование демонстрирует потенциал интеграции машинного обучения с широко доступными приемниками GNSS, чтобы произвести революцию в обнаружении ионосферных мерцаний. Этот метод не только обеспечивает экономичную альтернативу специализированному оборудованию, но и повышает точность и надежность мониторинга космической погоды».

Последствия этого исследования имеют далеко идущие последствия: они предлагают масштабируемое решение для пользователей ГНСС по всему миру. Улучшая обнаружение мерцаний, он способствует разработке более точных алгоритмов и методов навигации. Это достижение имеет решающее значение для различных приложений, включая авиацию, морской и наземный транспорт, где надежность GNSS имеет первостепенное значение.

###

Рекомендации

DOI

10.1186/s43020-024-00136-7

Исходный URL-адрес источника

https://doi.org/10.1186/s43020-024-00136-7

Информация о финансировании

Работа, описанная в этой статье, была поддержана грантами Совета по исследовательским грантам Специального административного района Гонконг, Китай (проект № 25202520; 15214523) и Национального фонда естественных наук Китая (грант № 42004029).

О Спутниковая навигация

Спутниковая навигация (E-ISSN: 2662-1363; ISSN: 2662-9291) — официальный журнал Научно-исследовательского института аэрокосмической информации Китайской академии наук. Целью журнала является сообщение об инновационных идеях, новых результатах или прогрессе в области теоретических методов и приложений спутниковой навигации. В журнале приветствуются оригинальные статьи, обзоры и комментарии.