Автоматическая обработка и интерпретация ионограмм наклонного зондирования непрерывным ЛЧМ – сигналом

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.

Рисунок 1 – Экспериментальная ионограмма НЗ и результаты долгосрочного прогноза на относительной сетке

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.

Рисунок 2 – Ионограмма НЗ и результаты интерпретации. Хабаровск – Торы
Рисунок 3 – Ионограмма НЗ и результаты интерпретации. Магадан – Торы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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