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Enregistrement W1992189445 · doi:10.1109/ursigass.2014.6929748

Characterization of the ionospheric scintillations at high latitude using GPS signal

2014· article· en· W1992189445 sur OpenAlexaffabout
H. Mezaoui, A. M. Hamza, P. T. Jayachandran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKurtosisScintillationProbability density functionInterplanetary scintillationIonosphereSkewnessPhysicsWaveletIncoherent scatterSpectral densityStatistical physicsComputational physicsMathematicsComputer scienceGeophysicsStatisticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. Transionospheric radio signals experience both amplitude and phase variations as a result of their propagation through a turbulent ionosphere; this phenomenon is known as ionospheric scintillations. As a result of these fluctuations, GPS receivers lose track of signals, and consequently induce position and navigational errors. Therefore, a need to study these scintillations and their causes arises in order to resolve the navigational problem, and at the same time develop analytical and numerical radio propagation models. In order to quantify and qualify the High latitude ionospheric scintillations, we analyze the probability density functions (PDFs) of L1 GPS signals at 50Hz using the Canadian High Arctic Ionospheric Network (CHAIN) measurements. The raw signal is detrended using a wavelet-based technique and the detrended power and phase of the signal are used to construct probability density functions (PDFs) of the scintillating signal. The resulting PDFs are non-Gaussian. From these PDFs higher order moments are estimated. The calculated moments of the Power and phase distribution functions will help to quantify some of the scintillation characteristics and in the process provide a base for forecasting, i.e. develop a scintillation climatology model. The profile of the skewness-kurtosis for the power fluctuation has been found to collapse to a parabolic line. This allows us to draw analogies with other plasma physics experiments and neutral fluid turbulence where such a relation has been observed. The intermittent aspect of the scintillations is investigated by estimating the probability density functions (PDFs) for different fluctuation time scales. The Kurtosis of the PDFs is used to quantify the intermittency of the amplitude and phase fluctuations. This aspect of the signal has been found to be scale dependent, and the dependence is quantified and presented. In order to characterize and model the statistical behavior of the phase and the amplitude fluctuation we proceed to a functional fit of the resulting PDFs using the Castaing distribution function. The latter is a convolution of a Gaussian function with a lognormal distribution of its variance. The resulting fits are presented, and an analysis of the moments of these distributions is discussed. In the scope of providing an estimate for an average spatial scale of the irregularities characterizing the turbulent activities within the scattering layer, we verify the validity of the Taylor hypothesis for the Ionospheric scintillation case. The calculated higher-order moments of the amplitude and phase distribution functions will help provide a base for forecasting, i.e. develop a scintillation climatology model. This statistical analysis, including power spectra, along with a numerical simulation, will constitute the backbone of a high latitude scintillation model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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