GPS-Based Ionospheric Tomography From the Combination of PolSAR and E-CHAIM
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of Global Positioning System (GPS) for three-dimensional ionospheric electron density reconstruction, i.e., computerized ionospheric tomography (CIT), provides significant importance in investigating the internal structure, variations, and disturbances within the ionosphere. However, the ill-posed problem caused by insufficient observational data or uneven distribution will rely heavily on the selection of initial values, which are typically derived from empirical models with low precision. Aiming at this issue, this paper uses the TEC obtained by the spaceborne full polarization synthetic aperture radar (PolSAR) to correct the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E-CHAIM), thus improving the authenticity of the initial value. This study makes full use of the advantages of low frequency full PolSAR in ionospheric sounding, including high precision and resolution, as well as all-day and all-weather operation without a ground receiver. Therefore, the precision of GPS-based tomography can be enhanced, particularly for small-scale anomalies, and it is also simple and easy to achieve. Numerical and measured experiments using GPS, incoherent scatter radar, PolSAR, and E-CHAIM data in Alaska demonstrate that the reconstruction accuracy of the proposed CIT is significantly improved than that of the tomography results using only empirical model. In addition, the effects of PolSAR system errors and voxel size on CIT are analyzed to demonstrate the robustness of the method proposed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».