ФГБУН Институт солнечно-земной физики Сибирского отделения Российской академии наук (ИСЗФ СО РАН)
Программа для ЭВМ
Автоматическая обработка и интерпретация ионограмм наклонного зондирования непрерывным ЛЧМ – сигналом
Программа для ЭВМ реализует методики и алгоритмы вторичной обработки и интерпретации ионограмм наклонного зондирования (НЗ) непрерывным линейно частотно модулированным (ЛЧМ) сигналом. Обработка экспериментальных ионограмм НЗ проводится на основе фильтрации исходных данных с последующим сжатием их методом клеточного автомата. Методика интерпретации ионограмм НЗ основана на моделировании частотных зависимостей группового пути распространения сигналов и результатов обработки экспериментальных данных. В результате интерпретации ионограммы НЗ формируется в виде треков дистанционно-частотная характеристика (ДЧХ), по которой проводится оперативное определение модового состава, максимальных применимых частот (МПЧ) каждого мода распространения.
Пояснительная записка
В общем виде ионограмма это матрица \( A(f{i},P{j}) \), где каждый элемент (амплитуда) определяется двумя характеристиками: задержкой (групповой путь) \( P{j} \) и частотой \( f{i} \). Проводится обработка \( A(f{i},P{j}) \), как абстрактного двумерного изображения, с целью удаления шумовых составляющих с изображения и последующего выделения точек со значимой амплитудой. Для удаления шума на изображении и восстановления отсчетов сигнала в промежуточных точках используется медианный фильтр, который позволяет сглаживать помехи и уменьшать размытие границ треков, а также восстанавливать значения в разрывах треков. Для отсева одиночных артефактов, частичного восстановления данных и выявления первичного трека на ионограмме применяется механизм клеточного автомата. В результате получается набор точек со значимыми амплитудами с координатами частота – групповой путь.
Методика интерпретации ионограмм НЗ основана на использовании результатов моделирования ДЧХ на заданной трассе в режиме долгосрочного прогноза, адиабатических инвариантов и результатов обработки экспериментальных ионограмм: матрице точек со значимой амплитудой \( A(f{i},P{j}) \).
На первом этапе проводится разделение мод сигнала. Для этого проводятся расчеты ДЧХ НЗ для заданной трассы в режиме долгосрочного прогноза. Исходя из результатов прогноза, строится модельная маска для мода минимальной кратности слоя F, включающая в себя две полосы шириной \( \bigtriangleup P \)км (по вертикали):
— первая полоса для нижнего луча, протяженностью по частоте от \( \mu f_m^p \) до \( f_m^p \), где \( f_m^p \) – прогнозная МПЧ опорного мода;
— вторая полоса для верхнего луча, протяженностью от \( \nu f_m^p \) до \( f_m^p \). Значения \( \mu \) и \( \nu \) можно варьировать (эмпирически подобранные значения \( \mu \cong 0,8 \), \( \nu \cong 0,7 \)).
Пример построения маски приведен на рисунке 1. Линией с квадратиками нанесены результаты расчета ДЧХ мода распространения 1F2, точками – результаты вторичной обработки ионограммы.
Алгоритм идентификации опорного следа на ионограмме заключается в подсчете числа точек со значимой амплитудой в модельной маске, при движении ее по экспериментальным точкам на относительной сетке частот. Маска движется по точкам матрицы \( A(f{i},P{j}) \) , путем совмещения «носика» с точкой \( A_{ij} \). Значения МПЧ \( f_m^r \) и группового пути \( P_m^r \) соответствуют положению маски, при котором достигается максимум числа точек, попадающих в маску. В случае определения \( f_m^r \) и \( P_m^r \), строится трек для выбранного мода распространения. Выбираются элементы матрицы \( A_{ij} \), попадающие в полосы, шириной \( \bigtriangleup P \) и построенные вдоль модельной ДЧХ, масштабированной множителем \( f_m^r/f_m^p \). Далее проводится линейная интерполяции треков для перехода на равномерную сетку частот. По идентичному алгоритму проводится идентификация модов большей кратности.
Для иллюстрации результатов работы алгоритма в зимних условиях на рисунке 2 приведены ионограмма НЗ, полученная на трассе Хабаровск – Торы 19.02.2014 в 02:00 UT и результаты интерпретации модов распространения 1F2, 2F2 в автоматическом режиме.
Для иллюстрации результатов работы алгоритма в летних условиях на рисунке 3 приведены ионограмма НЗ, полученная на трассе Магадан – Торы 11.08.2014 в 02:20 UT, и результаты интерпретации модов распространения 1F1, 1F2. Здесь же приведены результаты интерпретации сигналов, отраженных от спорадического слоя Es.
Возможные индустриальные партнёры:
АО «НПО Завод «Волна», Санкт-Петербург
Контактные данные разработчиков (ФИО, организация, номер телефона, адрес электронной почты):
Пономарчук Сергей Николаевич – ИСЗФ СО РАН, (3952) 56-45-38, spon@iszf.irk.ru
Грозов Виктор Петрович – ИСЗФ СО РАН, (3952) 56-45-38, grozov@iszf.irk.ru
Котович Галина Васильевна – ИСЗФ СО РАН, (3952) 56-45-38, kotovich@iszf.irk.ru
Куркин Владимир Иванович – ИСЗФ СО РАН, (3952) 56-45-04, kurkin@iszf.irk.ru
Сергеева Людмила Петровна – ИСЗФ СО РАН, (3952) 56-45-40, sergeeva@iszf.irk.ru