Прогнозирование появления спорадического слоя
при помощи дерева решений
Номер: 48 Год: 2025 Страницы: 112-129
при помощи дерева решений
Номер: 48 Год: 2025 Страницы: 112-129
УДК: 621.075.8+550.388.8
EDN:
Автор(ы):
Потоцкая Т. А.1
Донченко Д. В.1
Киргизов В. В.1
Колосов Максим Александрович1, e-mail: maxim-saint@mail.ru
Учреждения:
1 - ВУНЦ ВМФ «Военно-Морская академия», Санкт-Петербург, Россия
Аннотация:
Главная сложность организации ДКМВ-радиосвязи заключается в нестабильности параметров ионосферы Земли, выражающаяся в непостоянстве оптимальной рабочей частоты. Одним из факторов, влияющим на нее, является спорадический слой Es, механизмы образования которого изучены, но оперативные прогнозы крайне нестабильны. Исследование посвящено построению бинарного классификатора, позволяющему получать оперативные прогнозы образования или исчезновения этого слоя в следующий час, с возможностью интерпретации полученных результатов. Полученная модель требует доработки, и в последующем усовершенствованная версия может быть использована в адаптивных радиолиниях, а с помощью интерпретации полученных результатов могут выдаваться рекомендации по установлению и ведению ДКМВ-радиосвязи.
Ключевые слова: ИОНОСФЕРА ЗЕМЛИ, СПОРАДИЧЕСКИЙ СЛОЙ ES, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ, ТАБЛИЦА НАБЛЮДЕНИЙ
Сведения об источниках финансирования: -
1 - ВУНЦ ВМФ «Военно-Морская академия», Санкт-Петербург, Россия
Аннотация:
Главная сложность организации ДКМВ-радиосвязи заключается в нестабильности параметров ионосферы Земли, выражающаяся в непостоянстве оптимальной рабочей частоты. Одним из факторов, влияющим на нее, является спорадический слой Es, механизмы образования которого изучены, но оперативные прогнозы крайне нестабильны. Исследование посвящено построению бинарного классификатора, позволяющему получать оперативные прогнозы образования или исчезновения этого слоя в следующий час, с возможностью интерпретации полученных результатов. Полученная модель требует доработки, и в последующем усовершенствованная версия может быть использована в адаптивных радиолиниях, а с помощью интерпретации полученных результатов могут выдаваться рекомендации по установлению и ведению ДКМВ-радиосвязи.
Ключевые слова: ИОНОСФЕРА ЗЕМЛИ, СПОРАДИЧЕСКИЙ СЛОЙ ES, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ, ТАБЛИЦА НАБЛЮДЕНИЙ
Сведения об источниках финансирования: -
Sporadic E-region forecasting by design tree
Number: 48 Year: 2025 Pages: 112-129
Number: 48 Year: 2025 Pages: 112-129
Potockaya T. A.1
Donchenko D. V.1
Kirgizov V. V.1
Maxim Aleksandrovich Kolosov1, e-mail: maxim-saint@mail.ru
Institutions:
1 - VUNC Navy "Naval Academy", St. Petersburg, Russia
Abstract
The main challenge in organizing HF radio communication lies in the instability of the Earth’s ionosphere parameters, which is reflected in the variability of the optimal operating frequency. One of the factors influencing this is sporadic Es layer, the formation mechanism of which is studied, but operational forecasts are highly unstable. The research is dedicated to building a binary classifier that allow obtaining operational forecasts of the formation or disappearance of this layer within the next hour, with the possibility of interpreting the results. The obtained model requires refinement, and an improved version could be used in adaptive radio links, and through the interpretation of the results – for providing recommendations on establishing and maintaining HF radio communication.
Keywords: EARTH’S IONOSPHERE, SPORADIC ES LAYER, MACHINE LEARNING, DECISION TREE, OBSERVATION TABLE
Information about sources of financing: -
1 - VUNC Navy "Naval Academy", St. Petersburg, Russia
Abstract
The main challenge in organizing HF radio communication lies in the instability of the Earth’s ionosphere parameters, which is reflected in the variability of the optimal operating frequency. One of the factors influencing this is sporadic Es layer, the formation mechanism of which is studied, but operational forecasts are highly unstable. The research is dedicated to building a binary classifier that allow obtaining operational forecasts of the formation or disappearance of this layer within the next hour, with the possibility of interpreting the results. The obtained model requires refinement, and an improved version could be used in adaptive radio links, and through the interpretation of the results – for providing recommendations on establishing and maintaining HF radio communication.
Keywords: EARTH’S IONOSPHERE, SPORADIC ES LAYER, MACHINE LEARNING, DECISION TREE, OBSERVATION TABLE
Information about sources of financing: -