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Estimation of Tec and Range of EMP Source Using an Improved Ionospheric Correction ModelKim, Y. S., Eng, R. 10 1900 (has links)
International Telemetering Conference Proceedings / October 26-29, 1992 / Town and Country Hotel and Convention Center, San Diego, California / An improved ionospheric delay correction model for a transionospheric electromagnetic pulse (EMP) is used for estimating the total-electron-content (TEC) profile of the path and accurate ranging of the EMP source. For a known pair of time of arrival (TOA) measurements at two frequency channels, the ionospheric TEC information is estimated using a simple numerical technique. This TEC information is then used for computing ionospheric group delay and pulse broadening effect correction to determine the free space range. The model prediction is compared with the experimental test results. The study results show that the model predictions are in good agreement with the test results.
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Detection of Ionospheric Spatial GradientsChen, Chen 20 July 2010 (has links)
No description available.
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Delayed Ionospheric Response to Solar EUV/UV Radiation VariationsVaishnav, Rajesh Ishwardas 24 November 2021 (has links)
The variability of the thermosphere-ionosphere (T-I) system and its complex behavior is strongly dependent on the continuously changing solar extreme ultraviolet (EUV) and ultraviolet (UV) radiation. The ionospheric electron density (or ion density) is mainly controlled by photoionization, loss by recombination, and transport processes. Transport processes play a significant role in the T-I composition and are responsible for the plasma distribution.
The ionospheric response to solar activity has been investigated using total electron content (TEC) and solar EUV observations, as well as various solar proxies. An ionospheric delay of about 1-2 days in the daily TEC on the time scale of 27 days solar rotation period has been reported. It has also been shown that the He-II index is one of the best solar proxies to represent the solar activity at different time scales.
The ionospheric delay in relation to solar radiation variations has attracted less attention in the past, especially with respect to its possible mechanisms. However, such studies, are of great importance for a better understanding of the complex interactions between solar radiation and the ionosphere that affect radio communications and navigation systems such as GNSS. Since the T-I region is affected not only by solar radiation, but also by lower atmospheric forcings, geomagnetic activity, and space weather events. Therefore, numerical modeling provides an opportunity to interpret the possible physical mechanism.
To shed more light on this issue, a global, 3-D, time-dependent, physics-based numerical model was used in this thesis. It is a comprehensive numerical study to investigate the ionospheric response to solar flux changes during the 27 days solar rotation period. Satellite observations were used for comparison with the model simulations. The average delay for the observed (modeled) TEC is about 17 (16) h againest high-resolution solar EUV flux. The study confirms the capabilities of the model to reproduce the delayed ionospheric response with daily and hourly resolution. These results are in close agreement with previous studies.
For the first time, the model simulations were performed to understand the role of eddy diffusion. The study shows that eddy diffusion is an important factor affecting the ionospheric delay and highlights the influence of the lower atmospheric forcing. Eddy diffusion was found to cause a change in thermospheric composition, which induces changes in atomic oxygen by modifying loss and photoionization rates. Atomic oxygen contributes significantly to ionization. Enhanced eddy diffusion leads to a decrease in atomic oxygen ion density and consequently TEC. Therefore, TEC decreases due to enhanced eddy diffusion, showing that the ionospheric delay is reduced. Thus, slow transport leads to maximum ionospheric delay.:Bibliographische Beschreibung
Bibliographic Description
Acronyms
1 General introduction
1.1 Introduction: Ionospheric delayed response
1.2 Objectives and structure of the thesis
1.3 Model description and data
1.3.1 CTIPe model description
1.3.2 Data
2 Paper 1: Ionospheric delayed response: preliminary results
Vaishnav, R., Jacobi, C., Berdermann, J., Schmölter, E., and Codrescu, M.:
Ionospheric response to solar EUV variations: Preliminary results
3 Paper 2: Long term trends of ionospheric response to solar EUV variations
Vaishnav, R., Jacobi, C., and Berdermann, J.: Long-term trends in the iono-
spheric response to solar extreme-ultraviolet variations
4 Paper 3: Comparison between CTIPe model simulations and satellite
measurements
Vaishnav, R., Schmölter, E., Jacobi, C., Berdermann, J., and Codrescu, M.:
Ionospheric response to solar extreme ultraviolet radiation variations: com-
parison based on CTIPe model simulations and satellite measurements
5 Paper 4: Role of eddy diffusion in the ionospheric delayed response
Vaishnav, R., Jacobi, C., Berdermann, J., Codrescu, M., and Schmölter, E.:
Role of eddy diffusion in the delayed ionospheric response to solar flux
changes
6 Conclusions
7 Outlook
References
Acknowledgements
Curriculum Vitae
Affirmation / Die Veränderungen des Thermosphäre-Ionosphäre (T-I) Systems und dessen Komplexität werden entscheidend durch die sich ständig ändernde extreme ultraviolette (EUV) und ultraviolette (UV) Sonnenstrahlung geprägt. Hierbei wird die ionosphärische Elektronendichte (oder Ionendichte) hauptsächlich durch Photoionisation, Rekombination und Transportprozesse gesteuert. Insbesondere Transportprozesse spielen eine wichtige Rolle für die Zusammensetzung des T-I-Systems und sind für die Plasmaverteilung verantwortlich.
Die ionosphärische Reaktion auf Veränderungen der Sonnenaktivität wurde mithilfe des Gesamtelektronengehalts (englisch total electron content, TEC) und Messdaten des solaren EUV-Spektrums sowie solaren Proxys untersucht. Eine ionosphärische Verzögerung von 1 bis 2 Tagen für Tageswerte von TEC wurde für die 27-Tage-Sonnenrotation gefunden. Es wurde auch gezeigt, dass der He-II-Index einer der besten solaren Proxys ist, um die Sonnenaktivität auf verschiedenen Zeitskalen zu beschreiben.
Die ionosphärische Verzögerung in Bezug auf Variationen der Sonnenstrahlung wurde in der Vergangenheit wenig Aufmerksamkeit gewidmet. Insbesondere die zugrundenliegenden Mechanismen wurden nicht untersucht. Solche Studien sind jedoch von entscheidender Bedeutung für ein besseres Verständnis der komplexen Wechselwirkungen zwischen Sonnenstrahlung und Ionosphäre, die unteranderem die Leistung von Radiokommunikation und globalen Navigationssystemen beeinflussen. Das T-I-System wird jedoch nicht nur von der solaren EUV-Strahlung kontrolliert. Prozesse der unteren Atmosphäre, geomagnetische Aktivität und Weltraumwettereignisse haben ebenfalls einen Einfluss auf diese Region. Daher bietet sich numerische Modellierung als Möglichkeit für die Interpretation der physikalischen Prozesse an.
Zur Klärung der offenen Fragen wurde in dieser Arbeit ein globales, dreidimensionales, zeitabhängiges physikalisches Modell verwendet und eine umfangreiche Studie der ionosphärischen Reaktion auf Veränderungen der Sonnenstrahlungen während der 27-Tage-Sonnenrotation wurde durchgeführt. Hierfür wurden Messdaten von Satellitenmissionen mit den Modellsimulationen verglichen. Im Mittel ergibt sich eine Verzögerung von 16 Stunden aus der Analyse der Messdaten und eine Verzögerung von 17 Stunden aus den Modellsimulationen. Die Studie bestätigt demnach die Fähigkeit des Modells, die verzögerte ionosphärische Reaktion in stündlicher und täglicher Auflösung zu simulieren. Diese Ergebnisse stimmen gut mit vorangegangenen Studien überein.
Im Rahmen dieser Arbeit wurden zum ersten Mal Simulationen zum Einfluss der Eddy-Diffusion durchgeführt. Diese Analyse zeigt, dass die Eddy-Diffusion ein wichtiger Faktor für die Ausprägung der ionosphärischen Verzögerung ist und dass der Einfluss von Prozessen der unteren Atmosphäre eine entscheidende Rolle spielt. Es wurde festgestellt, dass die Eddy-Diffusion eine erhebliche Veränderung der thermosphärischen Zusammensetzung verursacht, was wiederum zu Veränderung der Menge des atomaren Sauerstoffs führt. Dies beeinflusst dann die Ionisations- und Verlustrate. Da der atomare Sauerstoff erheblich zur Ionisierung beiträgt. Zunehmender Eddy-Diffusion folgen damit auch verkleinert der atomarer Sauerstoff Ionendichte und TEC. Daher nimmt TEC mit zunehmender Eddy-Diffusion ab und auch die Verzögerung wird kleiner. Andersherum führt ein langsamer Transport zu einem Maximum der ionosphärischen Verzögerung.
Diese Dissertation gibt eine umfangreiche Zusammenfassung für das Verständnis der ionosphärischen Verzögerung zu Variationen der solaren EUV-Strahlung. Dafür werden TEC-Messungen mit numerischen Simulationen kombiniert. Weiterhin werden durch Vergleich die besten solaren Proxys für die Beschreibung der solaren Aktivität in T-I-Modellen bestimmt. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um den Fokus auf die Verbesserung dieser Modelle zu lenken.:Bibliographische Beschreibung
Bibliographic Description
Acronyms
1 General introduction
1.1 Introduction: Ionospheric delayed response
1.2 Objectives and structure of the thesis
1.3 Model description and data
1.3.1 CTIPe model description
1.3.2 Data
2 Paper 1: Ionospheric delayed response: preliminary results
Vaishnav, R., Jacobi, C., Berdermann, J., Schmölter, E., and Codrescu, M.:
Ionospheric response to solar EUV variations: Preliminary results
3 Paper 2: Long term trends of ionospheric response to solar EUV variations
Vaishnav, R., Jacobi, C., and Berdermann, J.: Long-term trends in the iono-
spheric response to solar extreme-ultraviolet variations
4 Paper 3: Comparison between CTIPe model simulations and satellite
measurements
Vaishnav, R., Schmölter, E., Jacobi, C., Berdermann, J., and Codrescu, M.:
Ionospheric response to solar extreme ultraviolet radiation variations: com-
parison based on CTIPe model simulations and satellite measurements
5 Paper 4: Role of eddy diffusion in the ionospheric delayed response
Vaishnav, R., Jacobi, C., Berdermann, J., Codrescu, M., and Schmölter, E.:
Role of eddy diffusion in the delayed ionospheric response to solar flux
changes
6 Conclusions
7 Outlook
References
Acknowledgements
Curriculum Vitae
Affirmation
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以類神經網路構建區域電離層模型 / Study on Regional Ionospheric Modeling Using Artificial Neural Network李彥廷 Unknown Date (has links)
GPS 單點定位或稱絕對定位,傳統上使用虛擬距離觀測量,容易受到
電離層延遲影響,導致定位精度較差。因此,本文的目的為構建即時的區
域性電離層模型,以便能夠即時減弱電離層延遲量,提高單頻GPS 單點定
位的精度。
構建電離層模型的方法有很多種,而運用類神經網路為可能方法之一, 但是, 國內較少人探討。本研究嘗詴使用倒傳遞類神經網路(Back-propagation Artificial Neural Network),構建即時的區域電離層模型,藉由選擇適當的神經訓練函數及隱藏層神經元,利用過去收集的已知參考站的雙頻GPS 資料,計算電離層延遲量,訓練類神經網路,直到精度合乎要求;再以檢核站GPS 資料,檢驗類神經網路預測電離層延遲的功效。
採用的實驗資料為臺南市政府e-GPS 系統所提供六個測站,2008 年1
月3 日到1 月5 日的GPS 資料,計算測站與GPS 衛星連線中假想的電離層
薄殼交點—電離層穿透點(Ionosphere Pierce Point, IPP)之地理位置(緯度φ、經度λ),及太陽黑子數(sunspot numbers)等當作輸入值,IPP 的垂直電離層延遲當作輸出值,測詴包含單日、兩日以及不同的資料型態(IPP 點、網格點)等情況訓練類神經網路,藉由相對應的驗證資料,檢驗類神經網路的功效,最後將類神經網路的預估成果與全球電離層改正模型、雙頻GPS
資料計算的電離層延遲相比較,並根據改正率與統計特性,評估類神經網
路構建出的區域性電離層模型的成效。
由實驗成果顯示,構建的即時區域性電離層模型的標準差可小於±3TECU,並可改正約80%的電離層延遲誤差,故以類神經網路可有效的構
建出區域性的電離層模型。 / The conventional single point positioning using GPS pseudo rangemeasurements, are vulnerable to ionospheric errors, leading to poor positioningaccuracy. Constructing a real-time ionospheric model is one of the methods that
can reduce the ionospheric errors and improve the single point positioning accuracy.
Although there are many methods to construct regional ionosphere model,using artificial neural network (ANN) to construct a real-time ionospheric model is less to be mentioned. This study used back-propagation artificial neural network to estimate a regional real-time ionospheric model by selecting the appropriate training functions and the number of hidden layers and its’ nodes. The neural network had to be ‘trained’ by the computed TECs from reference stations’ duel-frequency GPS data until the required accuracy was achieved.
The experimental data are collected from 6 e-GPS stations of Tainan city government on January 3 to January 5, 2008. The input values for the ANN includ the geographical location of the ionosphere pierce point (IPP) and solar activity (sunspot number). The output value are those IPPs’ vertical total electron content (VTEC). Different times range and data types (IPPs’ or raster
data) for the impact of the ANN are tested. And then compared to Klobuchar model and global ionopheric model, according to the correct rate and the ΔTEC statistic table decide the effectiveness of ANN.
According to the test results, the regional ionopheric model constructed by ANN can corrected 80% of the ionospheric errors, the standard deviation of ΔTEC is less than ±3TECU.
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利用GPS觀測量構建台灣南部地區網格式電離層模型 / A Study on Grid-Based Ionosphere Modeling of Southern Taiwan Region Using GPS Measurements吳相忠, Wu,Shiang Chung Unknown Date (has links)
電離層延遲為精密GPS定位及導航的主要誤差來源之一,為了減弱電離層延遲對GPS定位及導航的影響,可以利用雙頻GPS觀測量構建即時的區域電離層模型,以提供即時的電離層延遲誤差改正參數,修正因電離層延遲效應造成的定位及導航誤差。
本研究以台灣地區雙頻GPS觀測量,採用相位水準技術估算全電子含量(TEC)、修正的單站演算法估計各GPS衛星及接收儀之L1/L2差分延遲及以UNSW網格式演算法構建區域的電離層模型。並進而求得適合台灣南部地區網格式電離層模型之較佳網格大小及探討使用那些內政部衛星追蹤站的觀測資料,便可有效建立台灣地區的電離層模型。 / The ionospheric delay is one of the main sources of error in precise GPS positioning and navigation. The magnitude of the ionospheric delay is related to the Total Electron Content (TEC) along the radio wave path from a GPS satellite to the ground receiver. The TEC is a function of many variables, including long and short term changes in solar ionising flux, magnetic activity, season of the year, time of day, user location and viewing direction. A dual-frequency GPS receiver can eliminate (to the first order) the ionospheric delay through a linear combination of L1 and L2 observables. However, the majority of civilians use low-cost single-frequency GPS receivers that cannot use this option. Consequently, it is beneficial to estimate ionospheric delays over the region of interest, in real-time, in support of single-frequency GPS positioning and navigation applications.
In order to improve real-time regional ionosphere modelling performance, a grid-based algorithm is proposed. Data from the southern Taiwan region GPS network were used to test the ionosphere modelling algorithms. From the test results described here, it is shown that the performance of real-time regional ionosphere modelling is improved significantly when the proposed algorithm is used.
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