СОДЕРЖАНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПЭС 5
1.1. Ионосфера 5
1.2. Возмущения ионосферы 6
1.3. Метод измерения ПЭС при помощи радиопросвечивания со спутников ГНСС 8
ГЛАВА 2. ЭМПИРИЧЕСКАЯ МОДОВАЯ ДЕКОМПОЗИЦИЯ 11
2.1. Преобразование Г ильберта 12
2.2. Метод эмпирической модовой декомпозиции сигналов 16
2.3. Алгоритм данного метода 18
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА 24
3.1. Результаты за 17 марта 2010г 24
3.2. Результаты за 29 августа 2016г 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 31
ПРИЛОЖЕНИЕ 34
В настоящее время с помощью измерений полного электронного содержания (ПЭС) методом радиозондирования сигналами различных спутников, можно зарегистрировать неоднородности электронной концентрации в возмущенной области ионосферы. Исследования неоднородностей в ионосфере очень актуальны на сегодняшний день, так как возмущения ионосферной плазмы могут влиять на распространение радиоволн и значительно понижать надежность и помехоустойчивость радиосистем наземного и космического базирования. Но для того чтобы получить сведения об этих неоднородностях и о масштабах этих неоднородностей необходимо, в первую очередь, удалить из данных по ПЭС естественный тренд, зависящий от изменения зенитного угла спутника и, соответственно, связанный с дистанцией от данного спутника до пункта наблюдения.
Для этого сегодня используется достаточно большой арсенал методов, из которых метод модовой декомпозиции сигналов является относительно новым, но не менее надежным. Данный метод идеально подходит для обработки данных по ПЭС, так как он может работать с нелинейными и нестационарными сигналами, что не могут позволить себе классические методы.
Целью дипломной работы является удаление тренда, связанного с движением навигационного спутника по небосводу относительно измерительного пункта, из данных по ПЭС методом эмпирической модовой декомпозиции.
Для выполнения данной цели необходимо решить несколько задач приведенных ниже:
а) по данным, полученным от приемника глобальной навигационной спутниковой системы (ГНСС), построить графики зависимости ПЭС от времени;
б) создать программу для эмпирической модовой декомпозиции сигналов в среде MatLab;
в) с помощью созданной программы удалить естественный тренд из графика ПЭС и проиллюстрировать получившиеся вариации ПЭС, вызванные всевозможными неоднородностями;
г) разложить найденные вариации ПЭС на эмпирические моды, из которых они состоят, используя написанную мной программу.
В ходе выполнения данной работы:
а) построены графики зависимости ПЭС от времени по экспериментальным данным за 17 марта 2010 года и 29 августа 2016 года, полученных со спутников, проходивших над городом Васильсурск, G28 и R08 соответственно.
б) написана программа, позволяющая осуществить метод эмпирической модовой декомпозиции, в среде MatLab.
в) проверен метод модовой декомпозиции сигнала в действии. В результате разложения ПЭС, полученного путем радиозондирования возмущенной области ионосферы сигналом спутника R08, было выделено четыре эмпирические моды и остаточный тренд. График ПЭС, построенный по данным со спутника G28, был разложен на 11 мод и остаточный тренд.
г) показана универсальность данного подхода, позволяющего удалять тренд из графика ПЭС даже в том случае, если данные имеют разрывы.
д) остаточный тренд, полученный в ходе эмпирической модовой декомпозиции сигнала в различных примерах, полностью повторяет форму графика ПЭС, что только подтверждает корректность работы данного метода.
1. Алсаткин, С. С. Суточно-сезонные вариации электронной концентрации во внешней ионосфере по данным иркутского радара некогерентного рассеяния / С. С. Алсаткин, А. В. Медведев, К. Г. Ратовский // БШФФ. Секция B, Физика околоземного космического пространства. - 2015. - С. 92-95.
2. Ляшенко, М. В. Суточные и сезонные вариации параметров ионосферной плазмы в период спада солнечной активности / М. В. Ляшенко, И. Б. Скляров, Д. Ф. Черногор, Ю. В. Черняк // Космическая наука и технология. - 2006. - Т.12. - № 2-3. - С. 45-58.
3. Черный, Ф. Б. Распространение радиоволн / Ф. Б. Черный. - 2-е изд., доп. и перераб. - М.: Советское радио, 1972. - 464 с.
4. Солнечные пятна [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://studbooks.net/1826024/matematika himiya fizika/solnechnye py atna
5. Крональный выброс массы [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://cosmos.mirtesen.ru/blog/43028111069/Solnechnoe-volokno- wizvalo-koronalnyiv-vvibros-massvi?nr=1
6. Хижняк, В. В. Ионосферные возмущения перед сильными землетрясениями на Гаити (M = 7.2) и в Японии (M = 9.0) по данным спутниковых радионавигационных систем / В. В. Хижняк, В. П. Деденок, А. А. Ткаченко // Космическая наука и технология. - 2012. - Т.18. - № 6. - С. 35-42.
7. Захаренкова, И. Е. Анализ ионосферных предвестников Алжирских землетрясений в мае 2003 года / И. Е. Захаренкова, А.Ф. Лаговский, И. И. Шагимуратов // Вестник КГУ. Сер. Информатика и телекоммуникации. - 2005. - вып. 1-2. - С. 115-126.
8. Липеровская, Е. В. О возмущениях foF2 в среднеширотной ионосфере перед сильными землетрясениями / Е. В. Липеровская,
М. Парро, В. В. Богданов и др. // Солнечно-земные связи и предвестники землетрясений: сб. докладов IV междунар. конф. с. Паратунка Камч. обл., 14-17 авг. 2007 г. - Петропавловск- Камчатский: ИКИР ДВО РАН, 2007. - С.367-372.
9. Смирнов, В. Ф. Ионосферный контроль сильных землетрясений в Якутии / В. Ф. Смирнов, К. П. Борисов, А. Е. Степанов, Л. Д. Филиппов // Наука и образование. - 2009. - № 1. - С. 70-73.
10. Шагимуратов, И. И. Интернет-сервис по созданию gps/глонасс карт полного электронного содержания ионосферы для европейского региона / И. И. Шагимуратов, Ю. В. Черняк, И. Е. Захаренкова и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2016. - Т. 13. - № 1. - С. 197-209.
11. Рябов, А. В. Исследование характеристик крупномасштабных неоднородностей ионосферы, вызванных воздействием на неё мощного коротковолнового радиоизлучения, с помощью сигналов GPS / А. В. Рябов, С. М. Грач, А. В. Шиндин, Д. С. Котик // Известия вузов. Радиофизика. - 2011. -Т. 54. - вып. 7. - С. 485-596.
12. Шиндин, А. В. Пространственная корреляция крупномасштабных неоднородностей плотности (по данным анализа GPS-сигналов) и искусственного оптического свечения в линии 630 нм в ионосфере, возмущенной мощной радиоволной / А. В. Шиндин, С.М. Грач, Е.Н. Сергеев, А.В. Рябов // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. - 2012. -№ 4 (1). - С. 105-113.
13. Нагорнов, О.В. Вейвлет-анализ в примерах: Учебное пособие / О. В. Нагорнов, В. Г. Никитаев, В. М. Простокишин и др. - М.: НИЯУ МИФИ, 2010. - 120 с.
14. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов / А. Б. Сергиенко - СПб.: Питер, 2003. - 604 с.
15. Дюк, В.А. Исследование метода эмпирической модовой декомпозиции в задаче анализа сигналов акустической эмиссии /
В.А. Дюк, В.И. Комашинский, И.Г. Малыгин и др. // Информация и космос. - 2018. - № 4. - С. 50-55.
16. Кривоногов, Л. Ю., Тычков А. Ю. Перспективы применения
преобразования Г ильберта-Хуанга для автоматизированной
обработки электрокардиосигналов / Л. Ю. Кривоногов, А. Ю. Тычков // Биотехносфера. - 2011. - № 5-6 (17-18). - С. 41-48.
17. Долгаль, А.С. Применение эмпирической модовой декомпозиции при обработке геофизических данных / А.С. Долгаль, Л.А. Христенко // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2017. - Т. 328. - № 1. - С. 100-108.
18.Знайко, Г.Г. Мультимодальный анализ биомедицинской
информации / Г.Г. Знайко, А.А. Голенко // Вопросы радиоэлектроники. - 2016. - № 3. - С. 88-95.
19.Давыдов, А. В. Цифровая обработка сигналов / А. В. Давыдов. - Режим доступа: https://studfiles.net/preview/5830081/page:3/