Technique for Automatic Profiling of Underlying Surface Electric Parameters on the Very Low Frequencies Radio Path

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. Information about the electrical characteristics of the underlying surface has a significant impact on the calculations results of the radio tracks energy parameters in the very low frequency band. Currently, various versions of developed digital maps can potentially improve the accuracy of calculations and simplify the operator's activities in the initial data input. However, the capabilities of digital cartography are not integrated into existing forecasting techniques. The purpose of the study is to reduce the number of manual operations during the forecasting of the radio tracks energy parameters in the very low frequency band by developing a technique that allows to automate the input of the underlying surface electrical parameters. Methods. In this study we used methods of mathematical statistics to choose the quantization levels of radio tracks electrical parameters rationally. We used an interpolation method with a given decimation coefficient to obtain an electrical characteristics profile that meets the requirements of the forecasting methodology. Result. We selected the levels and quantization intervals of the underlying surface electrical characteristics which are needed to obtain the horizontal profiles, using statistical estimates. Further, we performed interpolation with the «nearest neighbor» method with a given decimation coefficient to exclude areas with frequent changes in the profiling parameters values. The decimation coefficient relies on the condition that the smallest length of a homogeneous section should not be less than the wavelength. The developed technique is implemented in the Matlab modeling environment as a combination of scripts and auxiliary functions. We provided an example of the technique application as the forecasting the ground wave field strength on a heterogeneous track. The novelty lies in the development of an original technique that provides rational profiling of the underlying surface electrical conductivity and dielectric permittivity for the subsequent usage of the obtained data in the forecasting the radio tracks energy parameters in the very low frequency band. Practical significance. The developed technique makes it possible to reduce the operator load during the initial data input and increases the accuracy of presenting this data. The technique can be used in a wavehop method for the predicting the radio tracks energy parameters to determine the vector sum of spatial and ground waves at the receiver.

About the authors

A. A. Tipikin

Navy Development of the Military Research and Educational Center of the Navy “Naval Academy named after Admiral of the Fleet of the Soviet Union N.G. Kuznetsov”

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

V. A. Pakhotin

Navy Development of the Military Research and Educational Center of the Navy “Naval Academy named after Admiral of the Fleet of the Soviet Union N.G. Kuznetsov”

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

D. S. Potapov

Navy Development of the Military Research and Educational Center of the Navy “Naval Academy named after Admiral of the Fleet of the Soviet Union N.G. Kuznetsov”

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

References

  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

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».