Investigating the Impacts of a G4-Level Geomagnetic Storm on Airborne GNSS Performance Using Mass ADS-B Data in Southern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Geomagnetic storms can significantly degrade global navigation satellite system (GNSS) performance, threatening aviation navigation systems that rely on it. The raw observations and performance metrics output by airborne GNSS receivers directly reflect of the geomagnetic storm impacts. However, acquiring extensive airborne GNSS observations from actual flights remains challenging, thereby limiting comprehensive analyses. By contrast, automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) data, which derives aircraft locations from airborne GNSS receivers, is more readily accessible. This study thoroughly analyzes the effects of a G4-level geomagnetic storm occurred in April 2023 on airborne GNSS performance by exploiting over 30 million ADS-B messages collected from southern Canada. The ground-based GNSS observations from seven monitoring stations and geomagnetic field data from ten ground magnetometers are also processed. A parameter estimation method is proposed to derive the average navigation accuracy of airborne GNSS receivers using ADS-B parameters. The results reveal that although the geomagnetic storm has a negligible effect on GNSS continuity and integrity, it significantly decreases accuracy. Specifically, the estimated horizontal figures of merit (HFOM) increased by 219% during the storm. Correlation and causality analyses indicate that the ground GNSS positioning errors and the ionospheric index are moderately correlated with airborne GNSS accuracy, with correlation coefficients reaching 0.64 and 0.40, respectively. Furthermore, geomagnetic and ionospheric variations are found to have causal relationships with airborne GNSS accuracy. This study validates the feasibility of using ADS-B data to assess airborne GNSS receiver performance under geomagnetic storms and enhances better understanding ionospheric and geomagnetic disturbance impacts on aviation navigation.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».