Методика автоматического профилирования электрических характеристик подстилающей поверхности на трассе распространения радиоволн диапазона очень низких частот

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Сведения об электрических характеристиках подстилающей поверхности оказывают существенное влияние на результаты расчетов энергетических параметров радиотрасс диапазона очень низких частот. В настоящее время разработаны различные варианты цифровых карт, которые потенциально способны повысить точность расчетов и упростить действия оператора по вводу исходных данных, однако возможности цифровой картографии не внедрены в существующие методики прогнозирования. Целью исследования является снижение количества ручных операций в ходе прогнозирования энергетических параметров радиотрасс диапазона очень низких частот путем разработки методики, позволяющей автоматизировать ввод электрических характеристик подстилающей поверхности. Методы. Для рационального обоснования выбора уровней квантования электрических параметров радиотрасс в работе использованы методы математической статистики. Для получения профиля электрических характеристик, отвечающего требованиям методики прогнозирования, использован метод интерполяции с заданным коэффициентом децимации. Результаты. С помощью статистических оценок выбраны уровни и интервалы квантования электрических характеристик подстилающей поверхности, которые используются при формировании горизонтальных профилей. Далее для исключения участков с частым изменением значений характеристик выполняется интерполяция методом «ближайшего соседа» с заданным коэффициентом децимации, который выбирается исходя из того, что наименьшая длина однородного участка не должна быть меньше длины волны. Разработанная методика реализована в среде моделирования Matlab и представляет собой совокупность скриптов и вспомогательных функций. Приведен пример использования методики в рамках прогнозирования напряженности поля земной волны на разнородной трассе. Новизна заключается в разработке оригинальной методики, обеспечивающей рациональное профилирование электрической проводимости и диэлектрической проницаемости земной поверхности для последующего использования полученных данных в задачах прогнозирования энергетических параметров радиотрасс диапазона очень низких частот. Практическая значимость. Разработанная методика позволяет снизить нагрузку на оператора при вводе исходных данных и повысить точность представления этих данных. Методика может быть использована в скачковом методе прогнозирования энергетических параметров радиотрасс для определения векторной суммы пространственной и земной волн в точке приема.

Об авторах

А. А. Типикин

Научно-исследовательский институт оперативно-стратегических исследований строительства ВМФ ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия имени Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова»

Email: alextip@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0940-4285
SPIN-код: 2114-7517

В. А. Пахотин

Научно-исследовательский институт оперативно-стратегических исследований строительства ВМФ ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия имени Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова»

Email: v.pakhotin@mail.ioffe.ru
ORCID iD: 0000-0002-8499-8650
SPIN-код: 3285-1248

Д. С. Потапов

Научно-исследовательский институт оперативно-стратегических исследований строительства ВМФ ВУНЦ ВМФ «Военно-морская академия имени Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова»

Email: denpotapow@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0008-2289-1576
SPIN-код: 8687-9288

Список литературы

  1. Coleman C. Analysis and Modeling of Radio Wave Propagation. Cambridge: Cambridge University Press, 2017. 296 p. doi: 10.1017/9781316798607
  2. Gonzalez G. Advanced Electromagnetic Wave Propagation Methods. Boca Raton: CRC Press, 2022. 708 p.
  3. Bilitza D. IRI the international Standard for the ionosphere // Advances in Radio Science. 2018. Vol. 16. PP. 1‒11. doi: 10.5194/ars-16-1-2018
  4. Froń A., Galkin I., Krankowski A., Bilitza D., Hernández-Pajares M., Reinisch B., et al. Towards Cooperative Global Mapping of the Ionosphere: Fusion Feasibility for IGS and IRI with Global Climate VTEC Maps // Remote Sensing. 2020. Vol. 12. Iss. 21. P. 3531. doi: 10.3390/rs12213531
  5. Galkin I., Fron A., Reinisch B., Hernández-Pajares M., Krankowski A., Nava B., et al. Global Monitoring of Ionospheric Weather by GIRO and GNSS Data Fusion // Atmosphere. 2022. Vol. 13. Iss. 3. P. 371. doi: 10.3390/atmos13030371
  6. Типикин А.А., Потапов Д.С. Методика оценки электрических характеристик почвы на трассе распространения земных радиоволн // Техника радиосвязи. 2022. № 1(52). С. 19‒29. doi: 10.33286/2075-8693-2022-52-19-29
  7. Типикин А.А. Методика формирования глобальных цифровых карт электрических характеристик подстилающей поверхности в диапазоне очень низких частот // Информатика, телекоммуникации и управление. 2022. Т. 15. № 1. С. 7‒18. doi: 10.18721/JCSTCS.15101
  8. Типикин А.А., Парафейник Д.В., Потапов Д.С. Результаты исследований по формированию цифровых картографических данных электрических характеристик подстилающей поверхности в диапазоне СДВ // Морской вестник. 2023. № S1(16). С. 27–29. EDN:JDEEVY
  9. Morgan R.R. World-wide VLF effective conductivity map. Report 8013F-1 Westinghouse Electric Corporation, 1968. 62 р.
  10. Рекомендация МСЭ-R P.832-4 (07/2015) Мировой атлас проводимости почвы.
  11. Башкуев Ю.Б., Ангархаева Л.Х., Буянова Д.Г., Адвокатов В.Р. Прогнозная карта геоэлектрических разрезов континентов земного шара // V Международная научно-техническая конференция «Радиотехника, электроника и связь» (Омск, Российская Федерация, 07–09 октября 2019). Омск: Омский научно-исследовательский институт приборостроения, 2019. С. 17–24. doi: 10.33286/978-5-6041917-2-9.17-24. EDN:DKVXOV
  12. Типикин А.А. Методика расчета напряженности поля ионосферной волны в диапазоне очень низких частот на основе скачкового метода // Информационно-управляющие системы. 2023. № 5. С. 12–21. doi: 10.31799/1684-8853-2023-5-12-21. EDN:FTXMCY
  13. Кучмин Н.А., Никитин О.Р. Квантователи речевого сигнала // The Scientific Heritage. 2021. № 81-1(81). С. 46–50. doi: 10.24412/9215-0365-2021-81-1-46-50. EDN:WBHCVJ
  14. Трубаков А.О., Селейкович М.О. Сравнение интерполяционных методов масштабирования растровых изображений // Научно-технический сборник Брянского государственного университета. 2017. № 1. С. 92–97. DOI:10.22281/ 2413-9920-2017-03-01-92-98. EDN:YHFCGF
  15. Типикин А.А. Обобщённая методика расчёта напряжённости поля земной волны диапазона очень низких частот для трассы с произвольным количеством однородных участков // Вестник Рязанского государственного радио-технического университета. 2023. № 87. С. 21–28. doi: 10.21667/1995-4565-2024-87-21-28. EDN:NRQFAG
  16. Дембелов М.Г., Башкуев Ю.Б., Мельчинов В.П. Поле земной волны над протяженными неоднородными радиотрассами // Журнал радиоэлектроники. 2019. № 11. doi: 10.30898/1684-1719.2019.11.11. EDN:NASWEE
  17. Рекомендация МСЭ-R P.368-9 (2007) Кривые распространения земной волны для частот между 10 кГц и 30 МГц.
  18. Pal S., Basak T., Chakrabarti S.K. Results of Computing Amplitude and Phase of the VLF Wave Using Wave Hop Theo-ry // Advances in Geosciences. 2011. Vol. 27. PP. 1–11. doi: 10.1142/9789814355414_0001
  19. Gasdia F., Marshall R.A. A New Longwave Mode Propagator for the Earth-Ionosphere Waveguide // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2021. Vol. 69. Iss. 12. PP. 8675‒8688. doi: 10.1109/TAP.2021.3083753
  20. Marshall R.A., Wallace T., Turbe M. Finite-difference modeling of very-low-frequency propagation in the Earth-ionosphere waveguide // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2017. Vol. 65. Iss. 12. PP. 7185–7197. doi: 10.1109/TAP. 2017.2758392

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».