Forecasting Radio Path Energy Parameters in the Very Low Frequency Band Using Earth's Geomagnetic Field Models

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The advancement of contemporary geophysical models prompts the need to incorporate them into established methodologies for forecasting the energy parameters of very low-frequency radio paths. The aim of the work. The variation in structure and data format among different software implementations of geophysical models and automated calculation techniques necessitates the development of a specific methodology for utilizing Earth's geomagnetic field models in calculating energy parameters via the wave method for radio paths. The observed disparity between the considered and forecasted geomagnetic field parameters is supported by quantitative assessments of geomagnetic azimuth, geomagnetic inclination, and geomagnetic field strength. For the year 2020, the average absolute differences were 5.81°,1.55°, and 2.75 µT, respectively. Technique. To address this issue, a specialized technique comprising scripts and functions within the Matlab modeling environment has been devised. This methodology incorporates new data on geomagnetic inclination, geomagnetic azimuth, and geomagnetic field strength obtained from models such as WMM or IGRF for each homogeneous segment. We generated the input files for the LWPM calculation program and an operating system script for automating calculations with the updated input data. Findings. Calculation results for multiple radio paths were compared, yielding quantitative assessments of the impact of utilizing geophysical models. The average difference obtained was 0.6 dB for a range of 10-11 thousand km. Statistical analysis suggests that the resulting differences are likely insignificant and may be disregarded, although this aspect requires further investigation. Practical significance. The developed technique enables the automated integration of data from geophysical models into the calculation of energy parameters for radio tracks in the very low-frequency range. This streamlines the process, reduces operator workload, and shortens calculation times using a geophysical magnetic field model.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Aleksey A. Tipikin

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

Author for correspondence.
Email: alextip@mail.ru

Candidate of Engineering Sciences, Head of department of the Research Institute for Operational and Strategic Research of the Navy Development

Russian Federation, 17, Razvodnaya St., Peterhof, Saint-Petersburg,19851

References

  1. Makarov GI, Novikov VV, Rybachek ST. Propagation of radio waves in the Earth-ionosphere waveguide channel and in the ionosphere. Moscow, Nauka; 1994. 152 p. (In Russ.).
  2. Lynn K. VLF Waveguide Propagation: The Basics. Proceedings of the 1st International Conference on Science with Very Low Frequency Radio Waves: Theory and Observations: AIP Conference Proceedings. 2010;3–44. https://doi.org/10.1063/1.3512893
  3. ITU-R Recommendation P.684-7. Prediction of field strength at frequencies below about 150 kHz. Geneva, ITU; 2016 39 p. (In Russ.).
  4. Budden KG. The propagation of radio waves: The theory of radio waves of low power in the ionosphere and magnetosphere. Cambridge University Press; 1988. 688 p.
  5. Ratcliffe J.A. The magneto-ionic theory & its applications to the ionosphere. Cambridge University Press; 1959. 206 p.
  6. Tipikin AA. Method of Obtaining Global Digital Maps of Underlying Surface Electric Characteristics in The Very Low Frequency Band. Computing, Telecommunications and Control. 2022;15(1):7–18. (In Russ.) https://doi.org/10.18721/JCSTCS.15101
  7. Tipikin AA, Potapov DS, Parafejnik DV. The Research Results on the Development of Digital Cartographic Data of the Electrical Characteristics of the Underlying Surface in the Very Low Frequency Band. Morskoy Vestnik. 2023;S1(16);27-29. (In Russ.).
  8. Bilitza D. IRI the international standard for the ionosphere. Advances in Radio Science. 2018;(16):1‒11. https://doi.org/10.5194/ars-16-1-2018
  9. Fron A, Galkin I, Krankowski A et al. Towards cooperative global mapping of the ionosphere: fusion feasibility for IGS and IRI with global climate VTEC maps. MDIP Remote Sens. 2020;(12):3531. https://doi.org/10.3390/rs12213531
  10. Galkin I, Fron A, Reinisch B. et al. Global monitoring of ionospheric weather by GIRO and GNSS data fusion. Atmosphere. 2022;(13):371. https://doi.org/10.3390/atmos13030371
  11. Friedrich M., Pock C., Torkar K. FIRI-2018, an updated empirical model of the lower ionosphere. Journal of Geophysical Research. 2018;(123):6737–6751. https://doi.org/10.1029/2018JA025437
  12. Tipikin AA. The technique of calculating the field strength of the ionospheric wave in the very low frequency band based on the wavehop method. Information and Control Systems. 2023;5;12–21. (In Russ.) https://doi.org/10.31799/1684-8853-2023-5-12-21
  13. Chulliat A, Brown W, Alken P et al.The US/UK World Magnetic Model for 2020–2025: Technical Report. National Ocean and Atmosphere Administration. 2020;113. https://doi.org/10.25923/ytk1-yx35
  14. Alken P, Thébault E, Beggan CD et al. International Geomagnetic Reference Field: the thirteenth generation. Earth, Planets and Space. 2021;(73): https://doi.org/10.1186/s40623-020-01288-x
  15. 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; 65(12):7185–7197. https://doi.org/10.1109/TAP.2017.2758392
  16. LWPC: version 2.1 of the U.S. Navy Long Wave Propagation Capability with alterations for running as a MATLAB function. Available from: https://github.com/mlhutchins/LWPC (accessed: 05.10.2023).
  17. SPAWAR LWPC longwave propagation code v. 2.1. Available from: https://github.com/space-physics/LWPC (accessed: 05.10.2023).
  18. Gasdia F., Marshall R.A. A new longwave mode propagator for the Earth-ionosphere waveguide. IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2021. https://doi.org/10.1109/TAP.2021.3083753
  19. Androsova NK, Baranova TI, Semykina DV. Geological Past and Present of Earth’s Magnetic Poles. Colloqium-journal. 2020;(5-1);14-16. (In Russ.) https://doi.org/10.24411/2520-6990-2020-11388
  20. Morfitt D.G., Shellman C.H. «MODESRCH». An Improved Computer Program for Obtaining ELF/VLF/LF Mode Constants in an Earth-Ionosphere Waveguide. Interim Report 77T. Defence Nuclear Agency; 1979. 235 p.
  21. Ferguson J.A., Snyder F.P. Approximate VLF/LF Waveguide Convertion Model Computer Applications: FASTMC and BUMP. TD 400. San Diego: Naval Ocean Systems Center; 1980. 107 p.
  22. Mode conversion program for an inhomogeneous anisotropic ionosphere. NELC-IR-722. San Diego: Naval Electronics Laboratory Center; 1972. 62 c.
  23. Gnatyuk VI. The Law of optimal construction of technocenosis. Kaliningrad, Kaliningrad innovation center "TECHNOCENOSE"; 2019. 940 p. (In Russ.).
  24. Lapshov DYa, Kognovitskiy OS. Statistical features of the communication channel with moving marine object. Proceedings of International conference on advanced infotelecommunications (February,2014, Saint-Petersburg). Saint-Petersburg: The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications,2014. P. 264-268. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig.1 Drift of the northern magnetic pole from 1900 to 2020 and forecast for 2025

Download (124KB)
3. Fig 2. Profiles of geomagnetic azimuth along the radio path and geomagnetic field strength for different calculation models

Download (158KB)
4. Fig. 3. Flowchart illustrating the methodology for calculating energy parameters of radio paths using LWPM and geomagnetic models IGRF and WMM

Download (312KB)
5. Fig. 4. Electric field intensity along the radio path

Download (97KB)
6. Fig. 5. Variation in forecasting based on radio path length

Download (100KB)
7. Fig. 6. Histograms of standardized samples obtained using geomagnetic models (variants No. 1 and No. 2)

Download (106KB)

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».