基于卫星原位观测的低纬电离层闪烁监测与预报

来源 :桂林电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:junyan04
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
无线电波信号穿过电子密度不规则体时,无线电波信号的相位、强度和偏振方式等发生不规则变化,即电离层闪烁。电离层闪烁现象严重威胁着卫星通信、导航定位、雷达监测等无线电系统性能。全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,简称GNSS)广泛应用于社会生产生活中,人们对GNSS的依赖日益增长。因此,GNSS电离层闪烁预报成为了空间天气研究的热点。低纬地区GNSS电离层闪烁频繁,且逐日变化特征非常显著。对低纬地区GNSS电离层闪烁进行监测,探索电离层闪烁预报的方法,有利于推动电离层闪烁预报的研究,有助于减小电离层闪烁对无线电系统性能的威胁。三亚(地理坐标:18.3°N,109.6°E;地磁纬度:8.27°N)和桂林(地理坐标:25.29°N,110.33°E;地磁纬度:15.04°N)位于电离层闪烁发生频繁、影响严重的低纬地区。本文利用太阳活动高年(即2011年10月和2012年至2015年)的C/NOFS(Communications/Navigation Outage Forecasting System,即通信/导航中断预报系统)卫星原位观测数据、三亚和桂林两地的GNSS电离层闪烁观测数据以及全球VTEC(Vertical Total Electron Content,即垂直总电子含量)数据,开展了如下工作。一、开发了C/NOFS卫星原位观测数据的分析处理程序,并验证了该程序的正确性。二、利用C/NOFS卫星原位观测的离子漂移速度数据和低纬地区(即三亚和桂林两地)的GNSS电离层闪烁观测数据,研究了日落期间磁赤道上空电离层F层等离子体垂直漂移速度对低纬地区GNSS电离层闪烁逐日变化的影响。分析结果表明,闪烁日日落期间磁赤道上空电离层F层等离子体垂直漂移速度较非闪烁日更大,甚至为非闪烁日日落期间磁赤道上空电离层F层等离子体垂直漂移速度的数倍,即闪烁日日落期间磁赤道上空电离层F层电场的PRE(pre-reversal enhancement,即反向前增强)更强。三、由于日落期间磁赤道上空电离层F层等离子体垂直漂移速度的大小对日落后电子密度沿纬度的分布有重要影响,本文利用三亚和桂林两地的GNSS电离层闪烁观测数据和全球VTEC数据,通过分析三亚和桂林(两地的地理经度约为110°E)的闪烁日和非闪烁日当天的地理经度110°E地区日落后的VTEC随纬度变化的特征,验证了日落期间磁赤道上空电离层F层等离子体垂直漂移速度对低纬地区GNSS电离层闪烁逐日变化的影响。分析结果表明,日落期间磁赤道上空的等离子体垂直漂移速度在三亚和桂林都发生闪烁的日期最大,在三亚发生闪烁、桂林未发生闪烁的日期次之,在三亚和桂林都未发生闪烁的日期最小。四、利用C/NOFS卫星原位观测的离子密度数据和低纬地区(即三亚和桂林两地)的GNSS电离层闪烁观测数据,研究利用卫星在磁赤道上空电离层F层原位观测的等离子体不规则体预报低纬地区GNSS电离层闪烁发生这一方法的可行性。分析结果表明,对于日落后至次日日出前期间发生的三亚GNSS电离层闪烁,该方法的预报成功率为67.03%。对于日落后至午夜期间发生的三亚GNSS电离层闪烁,该方法的预报成功率为81.22%。对于日落后至次日日出前期间发生的桂林GNSS电离层闪烁,该方法的预报成功率为29.03%。对于日落后至午夜期间发生的桂林GNSS电离层闪烁,该方法的预报成功率为34.27%。本文分析结果表明,利用卫星在磁赤道上空电离层F层原位观测的等离子体不规则体预报低纬地区(即三亚和桂林两地)GNSS电离层闪烁发生这一方法只适用于较低纬度地区(即三亚),且该方法预报日落后至午夜期间发生的GNSS电离层闪烁的成功率比预报日落后至次日日出前期间发生的GNSS电离层闪烁的成功率更高。
其他文献
基于机器学习方法的数字信号调制解调,可以在不进行载波恢复、滤波处理的情况下,实现在同一个网络模型下对多种数字调制信号进行解调,有助于提高通信系统中信息传输的效率,缓解日益复杂通信环境下硬件电路设计的压力。另外基于机器学习方法的数字信号调制解调,可以在不进行信道估计的情况下,直接将符号序列从衰落信号中恢复处理,有利提高通信系统的频率利用效率。因此,基于机器学习方法的数字信号调制的解调成为近年来研究的
深度相机的低成本化,加上有限的室内场景范围,极大地推动了基于RGB-D图像的室内视觉SLAM的发展。闭环检测与场景地图构建是RGB-D SLAM能够实现定位导航并保持全局一致的重要模块。闭环检测用于识别曾经到过的地方;地图构建用于将观测信息生成点云地图。目前的RGB-D SLAM存在两个方面的问题:一方面,传统的地图构建充分利用场景的几何信息,但忽略了语义信息,限制了机器人的任务能力;另一方面,常
目标检测是计算机视觉领域热点话题之一,它广泛应用在智能驾驶、智慧城市等方面。将目标检测技术应用到安全生产方面,是近年来国家倡导的跨领域结合,检测安全护具的佩戴情况具有重要的意义。传统方法使用图像处理和机器学习进行安全帽佩戴检测,存在检测准确率低、检测速度慢等问题,无法满足使用需求。安全帽佩戴检测使用深度学习技术使检测准确率大幅提升,但现有网络模型在复杂工作场景下仍存在错检漏检现象。本文基于YOLO
近年来,随着深度学习的快速发展,基于深度学习的单目标跟踪在算法性能方面也得到大幅度提升,而这一部分的提升很大程度上源于使用深度神经网络提取到的深度特征具有良好的分辨能力。目标跟踪在实际应用中存在以下问题,首先,小样本数据量不足、样本多样性低,导致网络提取到的特征数量有限。其次,在遮挡、形变和快速移动等因素的干扰下,目标跟踪精度低。针对上述问题,提出一种小样本目标跟踪算法,主要研究方向和创新点概括为
随着移动互联网、地图测绘和室内导航技术发展,基于位置的服务受到了极大地关注。据统计人们平均80%的时间是在室内,数据连接应用平均80%也在室内,在室外广泛使用的卫星定位技术全球定位系统和北斗定位系统仅仅支持室外定位,在室内复杂环境中无法进行精确地位置服务。随着数字化时代的到来,无线技术的迅猛发展,移动技术得到了广泛的应用,人们开始了对室内定位技术的研究和探索。由于单一定位技术存在精度有限、稳定性不
人脸检测是一种通过计算机算法对输入图像进行人脸目标查找的技术,人脸检测技术在智能安防、人流统计和刑侦破案等场景具有广泛应用。近年来人脸检测借助卷积神经网络技术使得检测精度取得了巨大提升。在实际运用场景中,由于图像背景物体复杂,人脸特征与背景高度融合和人脸目标尺度过小,使得人脸检测精度降低,因此需要对复杂背景下的小尺度人脸检测进一步的研究。论文基于YOLOv3和YOLOv4目标检测模型,研究复杂背景
我国高校教育扶贫工作是国家精准扶贫政策中一项重要的内容。目前,国家教育扶贫工作主要包括贫困生的资格认定和贫困生贫困等级的划分。信息化管理系统的应用为贫困生数据信息的采集提供了很大便利,但由于这些贫困生数据未经有效处理,导致了大量的数据堆积,同时也存在着诸如数据缺失、数据噪声及数据冗余等质量问题。对贫困生数据进行科学高效管理,进一步利用数据挖掘方法提高贫困生认定及贫困等级划分的准确率,从而更有针对性
在信息化时代,网络信息安全技术在云环境下得到广泛应用及普及,同时,错综复杂的云环境体系结构也为客户端提供多样的云计算服务,在为人们生活、工作、学习带来诸多便利的同时,也给人们带来多方面的信息被泄漏、攻击、窃取等网络安全风险。因此如何利用网络安全技术去解决云计算应用中遇到的隐私安全、身份认证问题已经成为安全人员研究关注的焦点,本文主要在不同的安全认证体系之中面向云环境跨体系访问资源认证合法身份问题,
近年来,在各种工程和生物应用的推动下,垂直圆管内外壁的粘性流体覆膜成为了研究热点,尤其在管壁保护层的涂覆,光纤、导线电缆表面的覆膜等方面受到了广泛的应用。目前已有的对流体薄膜厚度的测量方法多数为接触式测量,然而接触式测量结果的可靠性和测量精度等级不高。本文为了深入研究圆管内壁覆膜动力学特性,设计了一套非接触式测量圆管内壁覆膜的实验装置,以及开发了一款数字化提取覆膜过程与瞬时流态的图像处理GUI界面
孔加工作为机械加工的基本工艺之一,在机械制造过程及加工工艺中具有无可替代的重要地位,其中小深孔加工是孔加工中重要分支,也是孔加工技术的难点。在小深孔加工过程中,钻头需要在封闭的环境中进行钻削,该加工技术是涉及断裂力学、热力学、材料力学等诸多理论的复杂动态变形过程,难以建立该过程的精确数学模型,从而导致经典的控制方法很难控制复杂多变的钻削状态,因此研究小深孔钻削过程的状态检测方法及自适应控制策略具有