Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
В работе представлена математическая модель сигнала обратного рассеяния и предложена методика решения обратной задачи определения температур ионосферной плазмы по данным Иркутского радара некогерентного рассеяния (ИРНР). Проверка решения обратной задачи осуществляется путем постановки прямой задачи рассеяния сигнала и ее моделирования с помощью метода Монте-Карло. В построенную модель рассея-ния сигнала можно вводить известные источники систематической погрешности, что позволяет оценить, в каких приближениях возможно корректное восстановление температур. Поиск и мето-дическое устранение таких погрешностей, которые искажают получаемые профили температур, являются главной задачей данного исследования. Представлены также результаты апробации разработанного метода восстановления температур на экспериментальных данных ИРНР. Данная модель сигнала обратного рассеяния совместно с экспериментальными данными ИРНР может быть использована для валидации методов определения других параметров ионосферной плазмы.
ионные и электронные температуры, метод некогерентного рассеяния, некорректные обратные задачи
ВВЕДЕНИЕ
Одним из наиболее информативных инструментов наземной диагностики ионосферы над Сибирским регионом является Иркутский радар некогерентного рассеяния (ИРНР). История ИРНР началась в 1993 г., когда радиолокационная станция «Днепр» была переоборудована для выполнения научных задач. К 2014 г. была проведена глубокая модернизация приемного, регистрирующего, обрабатывающего и управляющего оборудования радара, что значительно увеличило его диагностические возможности [Potekhin et al., 2009; Медведев, 2014]. Модернизация не проводилась только на антенной системе, представляюшей собой H-секториальный рупор, который запитывается волноводно-щелевой системой с ребристо-замедляющей структурой [Жеребцов и др., 2002]. Такая система позволяет излучать сигнал одной строго линейной поляризации в диапазоне рабочих частот 152–162 МГц, что не является вполне традиционным для метода НР и создает дополнительные сложности при определении параметров ионосферной плазмы.
Метод некогерентного рассеяния (НР) заключается в регистрации и последующей обработке обратного сигнала, рассеянного в среде при излучении заданной последовательности коротких импульсов. В отличие от традиционной радиолокации, где предметом исследования является дальность до сосредоточенного объекта, радар НР изучает ионосферу — пространственно-распределенный объект, охватывающий практически всю область видимости радара. Поэтому при обработке сигнала необходимо учитывать пространственно-временную конфигурацию рассеяния (рис. 1). Исследование статистических характеристик сигнала обратного рассеяния позволяет получить информацию о физическом состоянии плазмы ионосферы: высотное распределение концентрации, ионных и электронных температур, ионного дрейфа и т. д.
Физически сигнал обратного рассеяния формируется в результате интерференции сигналов, рассеянных на тепловых флуктуациях диэлектрической проницаемости плазмы. Такие флуктуации принято считать стохастическими, а распределение тепловых скоростей электронов — максвелловским. На основе этих допущений построена теория метода НР [Evans, 1969], а знание функции распределения скоростей электронов позволяет аналитически получить выражение для спектра рассеяния сигнала в плазме [Шеффилд, 1978]. Однако в действительности движения электронов ионосферной плазмы могут не быть полностью независимыми, т. е. их траектории частично коррелируют, при этом масштабы корреляции зависят от соотношения длины волны радара и радиуса Дебая, ионных и электронных температур, а также от внешнего магнитного поля ионосферной плазмы. Существуют так называемые «коллективные эффекты» — проявления пространственной и временной корреляции между частицами ионосферной плазмы, которые могут искажать форму спектра сигнала обратного рассеяния когерентной составляющей, увеличивая систематическую погрешность метода. Несмотря на это, сложности, возникающие в результате таких коллективных эффектов и отраженные в доплеровском спектре «не вполне некогерентного рассеяния», могут дать большое количество дополнительной информации об ионосфере при наличии корректной модели прямой задачи [Kudeki, Milla, 2012].
Ввиду случайного характера тепловых флуктуаций плазмы спектр или автокорреляционную функцию (АКФ) принятого сигнала необходимо усреднить в промежутке времени, в течение которого ионосферу при-нято считать неизменной. На практике для получения спектра сигнала с приемлемой дисперсией необходимо усреднение (в зависимости от отношения сигнал/шум) более 2000 реализаций (циклов излучение—прием сигнала). Для ИРНР длительность зондирующего импульса составляет от 200 до 900 мкс, а время регистрации сигнала — около 8 мс, что соответствует дальности 1200 км. При частоте повторения импульсов 24.4 Гц и коэффициенте заполняемости ~20 % требуется около 5 мин, чтобы накопить 3–4 тысячи реализаций. Как видно из рис. 1, пространственное разрешение восстанавливаемых профилей определяется длительностью излученного импульса.
Главная цель представленного исследования — разработка алгоритма поиска и устранения систематических погрешностей метода НР. Алгоритм должен учитывать конструктивные особенности ИРНР, а именно — наличие только одной линейной поляризации сигнала. В основе предложенного алгоритма лежит математическая модель сигнала обратного рассеяния, которая уже применялась для исследования возможности применения кодовых импульсных последовательностей на ИРНР для получения профиля электронной концентрации [Alsatkin et al., 2009]. В данной работе основное внимание уделено простой импульсной форме излученного сигнала — только в этом режиме ИРНР на данный момент воз-можно восстановление профилей ионных и электронных температур. Предложенный нами метод можно развивать применительно к оценке других параметров ионосферной плазмы: например ионного состава, направления и величины скоростей дрейфа и электрических полей плазмы. Он также перспективен с точки зрения исследований неоднородностей ионосферы, поскольку вызываемые ими коллективные эффекты достаточно просто интерпретировать в модели сигнала обратного рассеяния.
1. Васильев Р.В., Артамонов М.Ф., Белецкий А.Б. и др. Регистрация параметров верхней атмосферы Восточной Сибири при помощи интерферометра Фабри-Перо KEO Scientific “Arinae” // Солнечно-земная физика. 2017. Т. 3, № 3. С. 70-87. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-33201707.
2. Жеребцов Г.А., Заворин A.B., Медведев A.B. и др. Иркутский радар некогерентного рассеяния // Радиотехника и электроника. 2002. Т. 47, № 11. С. 1339-1345.
3. Медведев А.В. Развитие методов и аппаратных средств радиофизических исследований верхней атмосферы Земли на Иркутском радаре некогерентного рассеяния: дисс. докт. физ.-мат. наук: 01.04.03. Иркутск, 2014. 225 с.
4. Рогожкин E.B. Измерение параметров ионосферной плазмы по корреляционной функции сигнала некогерентного рассеяния // Ионосферные иссл. 1979. Т. 27. С. 46-59.
5. Шеффилд Дж. Рассеяние электромагнитного излучения в плазме. Атомиздат, 1978. 279 с.
6. Alsatkin S.S., Medvedev A.V., Kushnarev D.S. Analyzing the characteristics of phase shift keyed signals applied to the measurement of an electron concentration profile using the radiophysical model of the ionosphere // Geomagnetism and Aeronomy. 2009. V. 49, N 7 (Special Iss. 1). P. 1022-1027. DOI:https://doi.org/10.1134/S0016793209070305.
7. Berngardt O.I., Kushnarev D.S. Effective subtraction technique at the Irkutsk Incoherent Scatter Radar: Theory and experiment // J. Atmosph. Solar-Terr. Phys. 2013. V. 105-106. P. 293-298. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jastp.2013.03.023.
8. Berngardt O.I., Potekhin A.P. Radar equations in the radio wave backscattering problem // Radiophysics and quantum electronics. 2000. V. 43, iss. 6. P. 484-492. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02677176.
9. Dougherty J.P., Farley D.T. A theory of incoherent scatter of radio waves by a plasma // J. Geophys. Res. 1963. V. 66, N 19. P. 5473-5486.
10. Evans J.V. Theory and practice of Ionosphere study by Thomson scatter radar // Proc. IEEE. 1969. V. 57, N 4. P. 496-530. DOI:https://doi.org/10.1109/PROC.1969.7005.
11. Farley D.T. Incoherent scatter correlation function measurements // Radio Sci. 1969. V. 4, N 10. P. 935-953. DOI:https://doi.org/10.1029/RS004i010p00935.
12. Holt J.M., Rhoda D.A., Tetenbaum D., van Eyken A.P. Optimal analysis of incoherent scatter radar data // Radio Sci. 1992. V. 27, N 3. P. 435-447. DOI:https://doi.org/10.1029/91RS02922.
13. Hysell D.L., Rodrigues F.S., Chau J.L., Huba J.D. Full profile incoherent scatter analysis at Jicamarca // Annales Geo-physicae. 2008. V. 26, iss. 1. P. 59-75. DOI:https://doi.org/10.5194/angeo-26-59-2008.
14. Kudeki E., Milla M.A. Incoherent scatter radar - spectral signal model and ionospheric applications. Doppler Radar Ob-servations - Weather Radar, Wind Profiler, Ionospheric Radar, and Other Advanced Applications. InTech, 2012, Chap. 16, pp. 377-406. DOI:https://doi.org/10.5772/2036.
15. Lehtinen M.S. Statistical theory of incoherent scatter radar measurements: Ph.D. Thesis. University of Helsinki, 1986, pp. 25-28.
16. Potekhin A.P., Medvedev A.V., Zavorin A.V., et al. Recording and control digital systems of the Irkutsk Incoherent Scatter Radar // Geomagnetism and Aeronomy. 2009. V. 49, iss. 7. P. 1011-1021. DOI:https://doi.org/10.1134/S0016793209070299.
17. Ratovsky K.G., Dmitriev A.V., Suvorova A.V., Shcherbakov A.A., Alsatkin S.S., Oinats A.V. Comparative study of COSMIC/FORMOSAT-3, Irkutsk Incoherent Scatter Radar, Irkutsk Digisonde and IRI model electron density vertical profiles // Adv. Space Res. 2017. V. 60. P. 452-460. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.asr.2016.12.026.
18. Shpynev B.G. Incoherent scatter Faraday rotation measurements on a radar with single linear polarization // Radio Sci. 2004. V. 39, N 3. P. 1-8. DOI:https://doi.org/10.1029/2001RS002523.
19. Tarantola A. Inverse Problem Theory. 1st Edition. New York, Elseiver Science, 1987, 644 p.
20. URL: http://hpc.icc.ru (дата обращения 22 мая 2018 г.).
21. URL: http://ckp-rf.ru/usu/77733/ (дата обращения 22 мая 2018 г.).
