基于遗传算法斜向探测电离层参数反演研究

斜向探测是电离层探测的主要方式之一,它能够获得电波传播群时延和频率关系的电离图。由于传输信号的媒质是电离层,因此斜测电离图包含了收发站之间电离层状态信息,通过对斜测电离图的反演可以提取电离层的状态信息。利用遗传算法,对斜向探测电离层参数进行了反演,获得了较好的结果,展示了该方法在电离层参数反演研究中的优点和实际应用前景。结果证明该方法具有一定的抗噪能力,具有良好的应用价值。     

返回散射电离图传播模式的自动识别方法

提出了返回散射电离图传播模式的自动识别方法.介绍的方法仅基于返回散射电离图本身,结合电离层传播机理,无须人工干预,自动识别出一幅返回散射电离图存在哪几个反射层(E层、Es层和F层)的回波,根据层数采用不同的算法提取各个层的回波前沿.最后,又提出了利用垂测和斜测电离图辅助判读返回散射电离图的方法,能够提高返回散射电离图模式识别和前沿提取的正确率,具有较好的应用前景.     

斜测电离图反演及其不稳定性研究

在已知固定地面距离的发射站和接收站之间的扫频斜向探测技术能够获得电波传播群时延对频率关系的斜测电离图。由于传输斜测信号的媒质是电离层，因此斜测电离图包含了探测距离上电离层状态的有用信息，可以通过对这种电离图的反演提取电离层的状态信息。采用Rao对返回散射电离图的反演算法和解不稳定问题正则方法的结合对斜测电离图进行了反演。该方法能够克服Rao算法的不稳定性，获得较好的反演结果，展示了在处理实际斜向探测电离图的应用前景。     

基于粒子群优化的斜测电离图反演研究

斜向探测是电离层探测的主要方式之一,它能获得电波传播群时延和频率关系的电离图。斜测电离图包含了探测距离上电离层状态的有用信息,可以通过对这种电离图的反演提取电离层的状态信息。采用粒子群算法对斜测电离图进行了反演,取得了良好的效果。结果证明,该方法能够克服线性求解的不稳定性,获得较好的反演结果,展示了在处理实际斜向探测电离图的应用前景。     

短波单站定位中的准抛物电离层参数实时修正

根据斜向探测获得的电离图数据,基于遗传算法,反演获得了斜测链路反射点处的准抛物模型电离层参数。以国际参考电离层为背景电离层,由反演得到的这一纽参数导出了等效预测指数,再用导出的等效预测指数来预测临近斜测链路反射点处的电离层参数,用得到的该处电离层参数合成斜测电离图与实测的进行比较验证了该方法的可行性。     

电离层斜向传播模式的智能识别

采用数值统计与数字图像处理中形态学算子相结合的方法获得了高质量斜向探测电离图.结合观测描迹统计特性,利用改进的初始局部最大值和约束条件外推方法,实现了斜向探测电离层传播模式的智能识别,利用该方法可以自动提取常规电离图各传播模式对应的频率、群时延及信号能量等信息.     

基于部分反射理论的Es层电离图描迹研究

结合欧洲非相干散射雷达和电离层垂直探测仪的观测数据,利用Es层的部分反射传播机制,研究了无线电波通过Es层时能形成较长电离图附加描迹的物理成因。基于分层媒质电波传播理论,首先计算电波在Es层中的部分反射系数,然后在利用非相干散射雷达实测电子密度合成Es层回波虚高描迹,并与实验观测到的Es层频高图进行比较。研究结果表明:部分反射理论计算的Es层电离图描迹能够与实测数据符合一致。     

斜测电离图F层二跳传播模式估算方法研究

提出了基于斜测电离图F层一跳模式估算二跳传播模式位置的新方法,与精确的短波射线追踪技术仿真结果进行了对比,并利用实测电离图数据进行了验证,分析了估算结果与实际探测结果的误差原因,仿真和试验结果均表明:该估算方法能够较准确地给出F层二跳传播模式的群路径范围和频率范围,有助于识别斜测电离图不同频率传播模式,可作为斜测电离图传播模式智能识别技术的先验和辅助信息。     

基于IRI模型的垂测电离图自动判读算法

提出了一种基于IRI模型背景,模糊理论、约束外推、ARTIST算法相结合的垂测电离图自动判读算法。该算法可以实时、自动给出电离层分层信息及各层参数,对于常规电离图判读正确率接近百分之九十,对于异常电离图也可以给出较合理的判读结果。     

短波单站定位中大圆距离的确定

根据斜向探测获得的电离图数据,基于遗传算法,反演获得了斜测链路反射点处的准抛物模型电离层参数。研究表明遗传反演算法具有很强的全局搜索能力,并具有一定的反演稳定性。利用反演得到的电离层准抛物参数就可以计算出用于短波单站定位的大圆距离。     

斜向探测电离图描迹提取算法研究

电离层斜向探测工作在高频段,密集的外部干扰如短波通信,广播电台以及大气噪声等污染了接收数据,严重影响斜向探测电离图描迹的提取.针对上述问题,本文提出了一种提取斜向探测电离图描迹的算法.该算法由频域去干扰,有序统计量OS-CFAR检测,去虚警点三个步骤构成.对实测数据的处理结果表明这种方法的有效性和实用性.     

A computer-aided system for scaling topside ionograms

A computer-aided data-interpretation system is described that combines the abilities of a human operator for pattern recognition and decision making with those of a digital computer for rapid computation. It is designed for the specific task of converting ionograms to electron density N(h) profiles, but is sufficiently flexible in design and concept to be used, in principle, with any type of complex datum. The system consists of a small computer with an associated cathode-ray tube display, a human operator, and a large main computer. The small computer is used to digitize and store the ionogram tape and maintain the CRT display. The operator scales a trace representing one of the magnetoionic modes of the displayed ionogram, and commands the main computer to calculate the corresponding N(h) profile and the ionogram that would result from the computed profile. The operator then compares the remaining traces of the original and computed ionogram via the display, and either verifies the scaling or rescales the ionogram until the desired agreement has been achieved. The system permits the scaling, for N(h) analysis, of complex ionograms which otherwise could not be used for this purpose without great labor.     

一种改进的电离层参数联合反演方法

文献[1]提出了一种基于HF返回散射和斜向探测联合探测电离层,融合两种探测结果联合反演电离层参数的新方法,该反演方法基于特定的电离层QP模型和均方误差最小准则,采用全局搜索的方法确定QP模型参数。针对该联合反演方法进行了改进,分析了不同采样方式对于反演结果的影响,通过优化频点选择提高了反演的稳定性和准确性,并引入了粒子群优化算法进行搜索,大大缩短了反演的时间。仿真结果显示,这种改进后的联合反演算法具有更高的效率和实用性。     

电离层垂直剖面建模方法改进研究

垂测电离图反演对研究电离层结构、电离层波传播等具有重要意义,受到广泛的重视.模式法是垂测电离图反演较为普遍的方法,基于Reinisch和黄雪钦根据IRI模型建立的电离层垂直剖面模型,Carlo Scotto提出了一种反演电离层剖面的方法.文章基于这种反演方法对Reinisch和黄雪钦模型进行了改进,把高斯模型应用于F₁层模型,使反演后F₁层临频与实测F₁层临频基本吻合,同时应用F₁层模型的反模型——反高斯模型作为连接层以保证F₁层与F₂层剖面连续,并通过仿真分析对算法的有效性进行了验证。     

返回散射电离图处理方法研究

提出了一套完整的返回散射电离图处理方法。该方法首先利用信号与干扰的特性对电离图进行干扰去除,并对去除干扰后的电离图进行内插;其次针对电离图的特点进行噪声去除,并根据电离图的距离和频率相关性进行补偿,最后提取前沿。处理结果表明,该方法实时性好,处理效果明显。