Москва, Россия
Институт динамики геосфер им. академика М.А. Садовского РАН
Москва, Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Москва, Россия
Москва, Россия
Москва, Россия
Дается общая характеристика современных радиолокационных средств гражданского, оборонного и двойного назначения, функционирующих в декаметровом, метровом, дециметровом и сантиметровом диапазонах длин волн. Поскольку ионосфера существенно влияет на распространение радиоволн указанных диапазонов, при использовании систем радиолокации необходимо учитывать это влияние. Кратко описываются методы учета, базирующиеся на привлечении дополнительных средств диагностики среды и моделей ионосферы различной степени сложности и полноты. В настоящее время проблема учета влияния среды на работу радиолокационных систем требует дальнейших серьезных исследований. Составной частью этой проблемы является разработка ионосферных моделей, соответствующих требованиям систем радиолокации. Предлагается достаточно полная классификация моделей ионосферы, формируются требования к ним с позиций использования в радиолокационных средствах различного назначения.
радиолокационные средства, модели ионосферы
1. Агарышев А.И. Возможности совершенствования прогнозов МПЧ при учете влияния регулярной и случайной неоднородности ионосферы // Исследования по геомагнетизму, аэрономии и физике Солнца. 1995. Вып. 103. С. 186-193.
2. Акимов В.Ф., Калинин Ю.К., Тасенко С.В. Односкачковое распространение радиоволн. Обнинск : ФГБУ «ВНИИГМИ-МЦД», 2014. 260 с.
3. Акимов В.Ф., Калинин Ю.К. Введение в проектирование ионосферных загоризонтных радиолокаторов / Под редакцией Боева С.Ф. М.: Техносфера, 2017. 491 с.
4. Аксенов О.Ю., Беккер С.З., Дюжева М.М. и др. Обоснование необходимости разработки и применения вероятностно-статистических моделей ионосферы в интересах радиолокационных средств РКО // Сб. докладов V Всерос. научно-технич. конф. «РТИ Системы ВКС-2017». 25 мая 2017 г., Москва, Россия. М., 2017а. С. 809-818.
5. Аксенов О.Ю., Вениаминов С.С., Якубовский С.В. Возможности сплошного поля СПРН по наблюдению космических объектов // Экологический вестник. 2017б. Т. 4, вып. 2. С. 12-19.
6. Беккер С.З., Козлов С.И., Ляхов А.Н. Вопросы моделирования ионосферы для расчета распространении радиоволн при решении прикладных задач // Вопросы оборонной техники. Серия 16. 2013. Вып. 3-4. С. 85-88.
7. Благовещенский Д.В., Рогов Д.Д., Улих Т. Вариации горизонтального радиуса корреляции ионосферы во время магнитной суббури // Геомагнетизм и аэрономия. 2013. Т. 53, № 2. С. 176-186. DOI:https://doi.org/10.7868/S001679401302003X.
8. Головин О.В., Простов С.П. Системы и устройства коротковолновой радиосвязи. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. 354 с.
9. Ионосферные возмущения и их влияние на радиосвязь. М.: Наука, 1971. 240 с.
10. Карачевцев А.М. Основные астрометеофизические факторы, определяющие точность координатно-временных измерений средств системы контроля космического пространства. Пути достижения требуемой точности // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 2. С. 34-38.
11. Козлов С.И., Смирнова Н.В. Методы и средства создания искусственных образований в околоземной среде и оценка характеристик возникающих возмущений. I. Методы и средства создания искусственных возмущений // Космич. исслед. 1992а. Т. 30, № 4. С. 495-523.
12. Козлов С.И., Смирнова Н.В. Методы и средства создания искусственных образований в околоземной среде и оценка характеристик возникающих возмущений II. Оценка характеристик искусственных возмущений // Космич. исслед. 1992б. Т. 30, № 5. С. 629-683.
13. Козлов С.И., Власков В.А., Смирнова Н.В. Специализированная аэрономическая модель для исследования искусственной модификации средней атмосферы и нижней ионосферы. I. Требования к модели и основные принципы ее построения // Космич. исслед. 1988. Т. 26, № 3. С. 738-745.
14. Козлов С.И., Власков В.А., Смирнова Н.В. Специализированная аэрономическая модель для исследования искусственной модификации средней атмосферы и нижней ионосферы. II. Сопоставление результатов расчетов с экспериментальными данными // Космич. исслед. 1990. Т. 28, № 1. С. 77-84.
15. Козлов С.И., Ляхов А.Н., Беккер С.З. Основные принципы построения вероятностно-статистических моделей ионосферы для решения задач распространения радиоволн // Геомагнетизм и аэрономия. 2014. Т. 54, № 6. С. 767-779. DOI:https://doi.org/10.7868/S0016794014060121.
16. Козлов С.И., Ляхов А.Н., Якубовский С.В., Беккер С.З., Гаврилов Б.Г., Яким В.В. Обоснование требований к моделям ионосферы, используемым в радиолокационных системах дециметрового и метрового диапазона длин волн // Сб. докладов V Всерос. научно-практич. конф. «Проблемы военной геофизики и контроля состояния природной среды» 23-25 мая 2018 г., Санкт-Петербург, Военно-космич. академия им. А.Ф. Можайского. 2018. С. 455-457.
17. Колосов М.А., Арманд Н.А., Яковлев О.И. Распространение радиоволн при космической связи. М.: Связь, 1969. 156 с.
18. Концептуальные подходы к организации воздушно-космической обороны объектов стратегических ядерных сил / При научном руководстве С.В. Ягольникова. Тверь: ПолиПресс, 2017. 88 с.
19. Куницын В.Е., Падохин А.М. Определение интенсивности ионизирующего излучения солнечных вспышек по данным навигационных систем GPS/ГЛОНАСС // Вестник Московского университета. Серия 3: Физика. Астрономия. 2007. № 5. С. 68-71.
20. Курикша А.А., Липкин А.Л. Исследование эффективности использования модели IRI для внесения поправок в радиолокационные измерения координат спутников // Электромагнитные волны и электронные системы. 2013. Т. 18, № 5. С. 21-26.
21. Ляхов А.Н., Козлов С.И., Беккер С.З. Оценка точности расчетов по международной справочной модели ионосферы IRI-2016. I. Концентрации электронов // Геомагнетизм и аэрономия. 2019. Т. 59, № 1. С. 50-58. DOI:https://doi.org/10.1134/S0016794019010115.
22. Мощные надгоризонтные РЛС дальнего обнаружения. Разработка. Испытания. Функционирование / Под редакцией С.Ф. Боева. М.: Радиотехника, 2013. 168 с.
23. Пронин В.Е., Пилипенко В.А., Захаров В.И., Мюрр Д.Л., Мартинес-Беденко В.А. Отклик полного электронного содержания ионосферы на конвективные вихри // Космические исследования. 2019. Т. 57, № 2. С. 1-10
24. Рекомендации Международного Союза электросвязи. RP.531-10. Женева, 2010. С. 2.
25. Рябова Н.В. Зондирование естественной и искусственно возмущенной ионосферы линейно-частотно-модулированным сигналом: дис. … канд. физ.-мат. наук. Казань, 1994. 172 с.
26. Рябова Н.В. Радиомониторинг и прогнозирование помехоустойчивых декаметровых радиоканалов: дис. … докт. физ.-мат. наук. Йошкар-Ола, 2004. 349 с.
27. Рябова Н.В., Иванов В.А., Урядов В.П., Шумаев В.В. Прогнозирование и экстраполяция параметров КВ-радиоканала по данным наклонного зондирования ионосферы // Радиотехника. 1997. № 7. С. 28-30.
28. Соколов К.С., Трекин В.В., Оводенко В.Б., Патронова Е.С. Метод оперативного учета влияния среды на траекторные измерения // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 2. С. 17-21.
29. Фабрицио Д.А. Высокочастотный загоризонтный радар: основополагающие принципы, обработка сигналов и практическое применение. М.: Техносфера, 2018. 935 с.
30. Физика ядерного взрыва. М.: Наука; Физматгиз, 1997. Т. 1. 528 с.; Т. 2. 256 с.
31. Чернов Ю.А. О пространственной корреляции поля коротких волн при наклонном отражении от ионосферы // Известия вузов. Радиофизика. 2002. Т. XLV, № 5. С. 392-402.
32. Шпынев Б.Г., Черниговская М.А., Куркин В.И. и др. Пространственные вариации параметров ионосферы Северного полушария ионосферы над зимними струйными течениями // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13, № 4. С. 204-215. DOI:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2016-13-4-204-215.
33. Щит России. Системы противоракетной обороны. М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. 502 с.
34. Яким В.В., Беккер С.З., Козлов С.И., Ляхов А.Н. Сравнение результатов расчетов по модели IRI-2016 и модели ионосферы, представленной в качестве нового государственного стандарта России (ГОСТ 25645.146). Предварительные результаты // Тезисы докладов на 14-й ежегодной конференции «Физика плазмы в Солнечной системе», 11-15 февраля 2019 г., ИКИ РАН. С. 132.
35. Ясюкевич Ю.В., Астафьева Э.И., Живетьев И.В., Максиков А.П. Глобальное распределение срывов сопровождения фазы GPS и сбоев измерения полного электронного содержания во время магнитных бурь 15 мая 2005 г. и 20 ноября 2003 г. // Солнечно-земная физика. 2015. Т. 1, № 4. С. 58-65. DOI:https://doi.org/10.12737/13459.
36. Allen R., Donatelli D., Picardi M. Correction for ionospheric refraction for COBRA DANE. Air Force Surveys in Geophysics Air Force Geophysics Laboratory, Hanscom AFB, MA, 1977. AFGL-TR-77-0257. 18 p.
37. Boulch A., Cherrier N., Castaings T. Ionospheric activity prediction using convolutional recurrent neural networks // arXiv:1810.13273v2[cs.CV]. 6 Nov. 2018. (дата обращения 30 сентября 2019 г.).
38. Cander L.R. Artificial neural network application in ionosphere studies // Annals of Geophysics. 1998. V. 5-6. P. 757-766. DOI:https://doi.org/10.4401/ag-3817.
39. Dulong D.D. Reduction of the uncertainty of radar range correction. AFGL-TR-77-0125. 1977. URL: http://www.dtic. mil/docs/citations/ADA046166 (дата обращения 30 сентября 2019 г.).
40. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. New York, Macmillan College Publishing Company, 1994. 696 p.
41. Huang Z., Yuan H. Ionospheric single-station TEC short-term forecast using RBF neural network // Radio Sci. 2014. V. 49. P. 283-292. DOI:https://doi.org/10.1002/2013RS005247.
42. Hunt S.M., Close S., Coster A.J., Stevens E., Schuett L.M., Vardaro A. Equatorial atmospheric and ionospheric modeling at Kwajalein Missile Range // Lincoln Laboratory Journal. 2000. V. 12, N. 1. P. 45-64.
43. Liu D.-D., Yu Tao, Wang J.-S., et al. Using the radial basis function neural network to predict ionospheric critical frequency of F2 layer over Wuhan // Adv. Space Res. 2009. V. 43, iss. 11. P. 1780-1785. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2008.05.015.
44. Nakamura M.I., Maruyama T., Shidama Y. Using a neural network to make operational forecasts of ionospheric variations and storms at Kokubunji, Japan // J. Nat. Inst. Inform. Commun. Techn. 2009. V. 56, N. 1-4. P. 391-406.
45. Wintoft P., Cander L.R. Ionospheric foF2 storm forecasting using neural networks // Physics and Chemistry of the Earth. Part C: Solar, Terrestial & Planetary Science. 2000. V. 25, iss. 4. P. 267-273. DOI:https://doi.org/10.1016/S1464-1917(00)00015-5.
46. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Solid_State_Phased_ Array_Radar_System (дата обращения 30 сентября 2019 г.).
