地球的电离层模型更准确

电离层——地球空间的地区从地球上空60 - 1000公里-损害无线电信号的传播全球导航卫星系统(GNSS)带电粒子。这是一个问题,这些系统所需的更高的精度,在研究和应用,如自主驾驶或卫星精密定轨。电离层模型及其不均匀、动态电荷分布有助于正确信号电离层延迟,这是在GNSS应用程序的主要误差源之一。研究Artem斯米尔诺夫,尤里Shprits德国地球科学研究中心的地质模型提出了一种新的电离层的杂志自然科学报告,开发了基于神经网络和卫星测量数据从19年。特别是,它可以重建上部电离层,上部、富电离层比以前更精确的一部分。因此还在电离层研究进展的一个重要基础,在研究电磁波的传播与应用程序或某些空间天气事件的分析,例如。

背景:电离层的重要性和复杂性

地球的上层大气电离层是该地区延伸大约60到1000公里的高度。这里,带电粒子如电子和正离子占主导地位,由辐射引起的太阳活动,因此得名。电离层对许多科学和工业应用程序很重要,因为带电粒子等影响电磁波传播的无线电信号。所谓的电离层无线电信号传播延迟是最重要的一个来源的干扰卫星导航。这是穿越空间的电子密度成正比。因此,一个好的电子密度的知识可以帮助纠正的信号。特别是,电离层的上游地区,600公里以上,是感兴趣的,因为80%的电子聚集在这个所谓的上部电离层。

问题是,电子密度变化很大,根据地球上的经度和纬度,一天的时间,一年,和太阳活动。这使得很难重建和预测,例如,纠正无线电信号的基础。

先前的模型

有各种造型电离层电子密度的方法,其中,国际参考电离层模型IRI,自2014年以来已认可。它是一个经验模型,建立了输入和输出变量之间的关系基于观测数据的统计分析。然而,它仍然有弱点的重要领域上部电离层的有限覆盖以前收集的观察。

然而最近,大量数据成为可用于这一领域。因此,机器学习(ML)方法能产生规律,尤其是对复杂的非线性关系。

使用机器学习和神经网络的新方法

德国地球科学研究中心的一个小组对周围地质Artem斯米尔诺夫,博士生和这项研究的第一作者,尤里Shprits,“空间物理和空间天气”的部分和波茨坦大学教授,新的ML-based实证方法。为此,他们使用了卫星任务的数据从19年,特别是冠军,优雅与GRACE-FO,由地球科学和明显合作,和宇宙。卫星测量-其他-电离层电子密度在不同高度范围和覆盖不同年度和当地时间以及太阳周期。

在神经网络的帮助下,研究人员开发了一个模型的上部电离层电子密度,也就是他们所称的网络模型。他们用所谓的MLP方法(多层感知器),网络权值的迭代学习复制数据分布具有很高的准确性。

研究人员测试了模型与其他三个独立测量卫星任务。

评价的新模型

“我们的模型与测量:非凡的协议可以很好地重建电子密度在所有上部电离层的高度范围,在全球范围内,在任何时候,一天,在不同级别的太阳活动,这大大超过了IRI的国际参考电离层模型精度。此外,它涵盖了空间不断,”第一作者Artem斯米尔诺夫总结。

尤里Shprits补充说:“这项研究代表了一个在电离层研究范式转变,因为它表明,电离层密度可以重建具有很高的准确性。网络模型再现了许多物理过程的影响,控制上部电离层的动态,可以广泛应用于电离层研究。”

在电离层研究中可能的应用

研究人员看到可能的应用,例如,在波传播的研究中,对校准新电子密度的数据集通常与未知的基线偏移量,对层析重建的形式背景模型,分析特定空间天气事件和执行长期电离层重建。此外,开发模型可以连接到plasmaspheric高度,因此可以成为一本小说上部IRI的选项。

开发框架允许无缝整合新数据和新数据源。模型的培训可以做在一个标准的电脑,可以定期执行。总的来说,网络模型代表一个显著改善传统方法,强调了潜在的神经网络模型来提供一个更准确的表示电离层依靠GNSS的通信和导航系统。

参考:斯米尔诺夫,Shprits Y, Prol F,等。一种新的神经网络模型地球上部的电离层。Sci代表。2023;13 (1):1303。doi:10.1038 / s41598 - 023 - 28034 - z

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