Методы обеспечения КВ-трасс информацией о состоянии ионосферы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.03, кандидат физико-математических наук Полтавский, Олег Сергеевич

• Полтавский, Олег Сергеевич
• кандидат физико-математических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Полтавский, Олег Сергеевич

Введение.

Глава 1. Международная Справочная Ионосферы IRI.

1.1. Краткое описание модели IRI.

1.2. Анализ недостатков и возможностей улучшения модели IRI-2001.

1.2.1. Критическая частота foF2 слоя F2.

1.2.2. Высота максимума hmF2 слоя F2.

1.2.3. Коэффициент распространения M3000F2.

1.2.4. Высотный профиль электронной концентрации N(h).

1.2.5. Полное электронное содержание.

1.3. Адаптационные возможности модели IRI.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Экспериментальные данные и используемые методы расчета.

2.1. Базы данных.

2.2. Используемые методы расчета.

2.2.1. Алгоритм расчета коэффициентов ВО и В1.

2.2.2. Методы адаптации модели IRI к параметру ПЭС.

2.2.3. Методы определения МПЧ.

2.2.4. Способы оценки эффективности и сопоставления методов коррекции (адаптации).

2.2.5. Определение остаточного отклонения модели от экспериментального N(h) - профиля.

Выводы к главе 2.

Глава 3. Оценка эффективности обеспечения KB трасс информацией о состоянии ионосферы в режиме реального времени.

3.1. Коррекция по ПЭС.

3.2. Использование скорректированной модели IRI при определении МПЧ.

3.3. Сравнение методов определения МПЧ.

3.4. МНЧ как адаптационный параметр, дающий информацию о состоянии ионосферы.

3.5. Остаточная погрешность модели IRI.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Результаты использования модели IRI-2007 для определения состояния ионосферы.

4.1. Использование новых коэффициентов M3000F2.

4.2. Использование новых параметров ВО и В1.

4.3. Использование новых опций определения ПЭС.

Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы обеспечения КВ-трасс информацией о состоянии ионосферы»

Проблема ионосферного моделирования в настоящее время продолжает оставаться актуальной. Это обусловлено как научным интересом, так и требованиями практики, выдвигаемыми при решении задач распространения радиоволн. Основные требования, предъявляемые потребителем к моделям ионосферы, - точность описания реальной ионосферной обстановки и оперативность расчетов.

По способу построения модели ионосферы можно разделить на эмпирические, детерминированные и полуэмпирические, сочетающие в себе элементы как эмпирического, так и детерминированного подходов. Эмпирические модели первыми были применены при расчетах распространения радиоволн. Они представляют собой результат статистической обработки экспериментальных данных и предлагаются либо в виде карт или таблиц, либо в виде аналитических зависимостей, аппроксимирующих табличные данные. При построении эмпирических моделей распределения основных ионосферных параметров (критических частот слоев Е и F2 и высоты максимума слоя F2) в качестве исходных берутся результаты измерений мировой сети станций вертикального зондирования (ВЗ), в основном, высотные профили электронной концентрации из ионограмм. При создании эмпирических моделей вертикального распределения электронной концентрации также используются результаты ракетных измерений и данные станций некогерентного рассеяния. Но такие эксперименты эпизодичны: проводятся для определенного района и геофизических условий. Модели, созданные на основе их обработки, весьма точно описывают вертикальное распределение электронной концентрации на фиксированных широтах в определенный момент времени. Однако они не позволяют отразить широкий набор гелиофизических условий и не дают возможности задать вариации N(h)-профиля на произвольной трассе. Комбинирование данных ВЗ, спутников и некогерентного зондирования существенно расширяет возможности 4 эмпирических моделей, но и в этом случае зачастую не удается удовлетворить требованиям практики, особенно при необходимости оперативного прогноза.

Детерминированные модели основаны на решении системы дифференциальных уравнений, описывающих физические процессы, протекающие в ионосфере. Они являются важным инструментом для изучения физики ионосферы. Однако при попытке использовать чисто детерминированные модели для анализа распространения радиоволн возникает ряд сложностей. Во-первых, более или менее полная детерминированная модель состоит из большого числа нелинейных уравнений, решение ее для многих последовательных точек радиотрассы оказывается очень громоздким и требует чрезмерных затрат машинного времени. Во-вторых, знания о природе ионосферы ограничены, возникают ошибки, связанные как с неточным заданием параметров уравнений, так и с погрешностью их структуры (пренебрежение теми или иными физическими процессами). В-третьих, возникают трудности с заданием граничных условий на верхней границе области решения (на нижней границе условие фотохимического равновесия является достаточно адекватным) и начальных условий. Перечисленные сложности приводят к тому, что строго детерминированные модели не используются в задачах распространения радиоволн. Более того, даже при чисто научном подходе полные и громоздкие детерминированные модели не воспроизводят необходимого диапазона гелиофизических условий, поэтому, чтобы расширить возможности применения этих моделей, приходится тем или иным способом вводить эмпирические данные.

Использование в детерминированных моделях коррекции по эксперименту для одного - двух параметров позволяет получить хорошее согласие и для остальных характеристик. Таким образом, имеет смысл, воспроизводя по эксперименту вариации тех параметров, которые хорошо известны, использовать эмпирические данные для коррекции детерминированных моделей. В этом случае можно не стремиться к описанию детерминированной моделью полной картины ионосферных процессов, а использовать простую модель, удобную для практического применения. Желательно, чтобы экспериментальные данные, используемые для коррекции детерминированных моделей, охватывали возможно больший набор систематических вариаций ионосферы (суточные, широтные, сезонные, изменения с циклом солнечной активности). Для этой цели пригодны результаты измерений мировой сети станций ВЗ. Статистическая обработка большого объема таких данных позволяет выявить основные закономерности в вариациях ионосферы в глобальном масштабе. Используя такие данные в качестве корректирующих в детерминированных моделях, можно получить сочетание эмпирического и детерминированного подходов, объединяющее достоинства каждого из них [1]. Поэтому традиционно в задачах распространения KB используются эмпирические модели. Поскольку нет надежды на активное развитие отечественных моделей СМИ [2] и ПЭМИ [1], приходится ориентироваться на Международную справочную модель (IRI) [3], которая очень динамично модифицируется.

Модель IRI является медианной, однако обладает большими адаптационными возможностями. В диссертации будут исследованы эти возможности для таких параметров ионосферы, как: критическая частота foF2 (максимум электронной концентрации NmF2); высота максимума hmF2; коэффициент распространения M3000F2; максимальная применимая частота МПЧ; полное электронное содержание ПЭС; коэффициенты ВО, В1, определяющие форму >Т(11)-профилей. Для этого проведен анализ недостатков определения всех этих параметров и указаны пути устранения. Параметры foF2 и hmF2 являются традиционными для адаптации, поэтому основное внимание уделяется остальным параметрам. Новая модель параметра M3000F2 позволяет ставить вопрос об адаптации модели к параметру МНЧ. К сожалению, не существует базы МНЧ, поэтому для исследования использовались немногочисленные литературные данные.

Использование ПЭС в качестве адаптирующего параметра кажется очень привлекательным из-за непрерывного глобального мониторинга ионосферы. Такая адаптация прошла путь от первой работы 1985г [4] до ассимиляционных моделей, построенных в последние годы, однако результаты использования такой адаптации для КВ-трасс трудно найти в литературе. Необходимость повышения точности прогнозов заставляет обратить внимание и на такие параметры, как ВО и В1. Важно было оценить, даст ли какое-нибудь улучшение использование новой эмпирической модели ВО и В1. В работе будет показано, что все параметры обладают определенными адаптационными возможностями, и даны оценки погрешности для каждого параметра. Однако и после адаптации по одному или нескольким параметрам остается некоторое несоответствие. Для его оценки введена функция остаточной погрешности и сделана попытка использовать параметры этой функции для улучшения соответствия. Цели диссертации:

1. Оценить возможности использования модели IRI для определения условий распространения KB-радиоволн в ионосфере.

2. Получить количественную оценку эффективности модели IRI для долгосрочного прогноза и в режиме реального времени, сравнить эффективность адаптации для различных параметров.

3. Оценить возможности, связанные с появлением новой версии модели IRI-2007.

Для достижения поставленных целей потребовалось решить следующие задачи:

1. Провести анализ возможностей модели IRI-2001, т.е., выявить основные недостатки модели и указать возможные пути их устранения.

2. Разработать программу, позволяющую провести оценку эффективности модели IRI-2001 для долгосрочного и краткосрочного прогноза как ассимиляционной модели для различных параметров ионосферы (foF2, hmF2, M3000F2, МПЧ, ПЭС, ВО, В1).

3. Провести сравнительную количественную оценку эффективности оперативных прогнозов при адаптации модели IRI к параметрам (foF2, hmF2, M3000F2, МПЧ, ПЭС, ВО, В1).

4. Выполнить сравнительный анализ двух версий модели: IRI-2001 и IRI-2007, оценить возможности новой версии.

5. Найти способ оценки остаточной погрешности модели после адаптации по одному или нескольким параметрам.

Научная новизна результатов исследования. Новыми являются следующие результаты:

1. Использование в качестве априорной информации об эквивалентной толщине ионосферы ее эмпирической модели, обеспечившей существенное улучшение задания условий распространения при совместном использовании модели IRI и данных GPS спутников,

2. Использование данных принципиально нового метода NeXtYZ определения 1\[(11)-профиля ионосферы для оценки точности модели,

3. Оценка "остаточной погрешности" модели IRI после адаптации по одному или нескольким параметрам с помощью специально введенной функции Чепмена.

Основные результаты и защищаемые положения:

1. Комплексный анализ недостатков определения основных параметров модели IRI (foF2, hmF2, M3000F2, ПЭС, ВО, В1) и возможностей улучшения этого определения.

2. Оценка адаптационных возможностей параметра МНЧ, показавшая, что использование этого параметра может улучшить модель foF2.

3. Метод адаптации модели IRI к параметру ПЭС с помощью априорной информации об эквивалентной толщине ионосферы, позволяющий использовать непрерывный глобальный мониторинг ионосферы с помощью навигационных спутников.

4. Сравнительный анализ адаптационных возможностей параметров ионосферы (foF2, hmF2, M3000F2, ПЭС, ВО, В1).

5. Метод и результаты оценки остаточной погрешности модели ПИ с помощью специально введенной функции Чепмена. Достоверность результатов. Достоверность и обоснованность результатов определяется использованием достаточно больших рядов данных наблюдений, корректностью применения используемых методов расчета.

Научная и практическая значимость работы. Результаты работы использованы в НИР, выполненных в НИИ физики ЮФУ в рамках темы 2.3.06 и внутреннего гранта ЮФУ (05/6-93). Использование программного комплекса позволяет задавать условия распространения KB в реальном времени при наличии соответствующих данных текущей диагностики (foF2, hmF2, ПЭС, МНЧ). Использование МНЧ в качестве адаптационного параметра может позволить выявить особенности поведения ионосферы в областях, не обеспеченных станциями вертикального зондирования.

Апробация работы и публикации. Результаты работы докладывались на 5-ой и 6-ой Международных конференциях "Problems of Geocosmos" (Санкт-Петербург, 2004, 2006), Международном симпозиуме "Solar Extreme Events" (Москва, 2004), Международной конференции "Излучение и рассеяние ЭМВ" (Таганрог, 2005), Генеральной ассамблее Европейского геофизического общества (Вена, 2005), Генеральных ассамблеях URSI (Дели, Индия, 2005; Чикаго, США, 2008), Региональных XII-XIII конференциях по распространению радиоволн (Санкт-Петербург, 2006-2007), 12-м Международном симпозиуме "Ionosphere effects symposium", IES2008 (Александрия, США), XXII Всероссийской научной конференции (2008, Ростов-на-Дону - п. JIoo), Международной рабочей группе IRI/COST 296 (Прага, 2007). 7 работ опубликовано в журналах, рекомендованных ВАК, 13 работ в трудах конференций, 4 тезиса докладов.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и приложения с общим объемом в 142 страницы, включая список цитируемой литературы из 95 наименований и приложения, 54 рисунка и 51 таблицу.

Заключение диссертации по теме «Радиофизика», Полтавский, Олег Сергеевич

Выводы к главе 4.

Сравнение модели IRI-2001 с другими моделями (СМИ, NeQuick) не выявило предпочтительной модели. Сравнение с опциями IRI-2007 показало, что они могут существенно улучшить соответствие с экспериментальными значениями, но в ряде случаев могут и ухудшить. Наилучший вариант -использование экспериментальной модели т.

Заключение.

1. Комплексный анализ показал, что недостатки определения параметров ионосферы в модели IRI связаны с ограниченной статистикой, относительным несовершенством методов автоматической обработки данных. Показано, что резервы улучшения связаны с использованием новой статистики, новых ионозондов и методов обработки, повышением точности определения ПЭС. Новая статистика позволяет улучшить не только долгосрочный прогноз, но и адаптацию модели.

2. Выполнена оценка адаптационных возможностей параметра МНЧ. Экспериментальные значения МНЧ позволяют определять более точные значения foF2, значения эффективного параметра солнечной активности IG12, который может использоваться для определения МНЧ соседних трасс. В этой части полученные по европейским трассам результаты дополняют результаты, полученные в сибирском регионе. Показано, что пересчет МПЧ с трассы на трассу может быть лучше регрессионного соотношения.

3. Показано, что использование априорной информации об эквивалентной толщине ионосферы позволяет увеличить эффективность адаптации к параметру ПЭС по сравнению с существующими методами.

4. Сравнительный анализ результатов адаптации модели в европейском регионе показывает, что наиболее эффективной является критическая частота, дающая улучшение 30-60% по сравнению с долгосрочным прогнозом. Параметр bmF2 может обеспечить 15-20%, МПЧ в среднем до 40%, ПЭС в среднем до 30%, ВО, В1 - 5-6%.

5. Остаточная погрешность может быть 5-6%. Ее основная величина приходится на область 50-80км ниже hmF2.

6. Версия IRI-2007 улучшает соответствие экспериментальным данным по сравнению с моделью IRI-2001, однако лучшим вариантом определения ПЭС является использование эмпирической модели эквивалентной ширины ионосферы.

Личный вклад автора. Автором проведен анализ недостатков и возможностей модели IRI, разработан комплекс программ, проведены расчеты и анализ полученных результатов. В совместных работах с Шлюпкиным С.А. расчеты проводились по независимо разработанным программам, что позволяло дополнительно контролировать правильность расчетов, участвовал в анализе и обсуждении результатов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Полтавский, Олег Сергеевич, 2009 год

1. Поляков В.М., Суходольская В.Е., Ивельская М.К. Сутырина Г.Е. Дубовская Г.В., Диогенова Т.В., Бузунова М.Ю. Полуэмпирическая модель ионосферы // Материалы мирового центра данных Б. Москва 1986. 136с.

2. Bilitza D. International Reference Ionosphere // Radio Sci., 2001, v.36. N2, 261-275.

3. McNamara L.F. The use of total electron density measurements to validate empirical models of the ionosphere // Adv. Space Res., 1985, v. 5, N7, 8190.

4. Bilitza D. Reinisch B.W. International Reference Ionosphere 2007: Improvements and new parameters // Adv. Space Res. ,2008, 42, 599-609.

5. Статьи в журнале Advances in Space Research: 1995, v.16, N1; 1996, v.18, N6; 1998, v.22, N6; 2000, v.25, N1; 2003, v.31, N3.

6. Bilitza D. Evaluation of the IRI-2007 model options for the topside electron density // Adv. Space Res., 2009, v. 45.

7. Radicella S.M., Leitinger R. The evolution of the DGR approach to model electron density profiles // Advances of Space Research, 2001, v.27, p. 3540.

8. Мальцева O.A., Полтавский О.С., Чинь Куанг Т. Возможности улучшенной модели ионосферы при определении условий распространения радиоволн // Электромагнитные волны и электронные системы, 2009, N6, 34-41.

9. Bamford R. A., Stamper R., Cander L. R. A comparison between the hourly autoscaled and manually scaled characteristics from the Chilton ionosonde133from 1996 to 2004 // Radio Sci., 2008, 43, RS1001, doi: 10.1029/2005RS003401.

10. Reinisch B.W., Huang X. Automatic calculation of electron density profiles from digital ionogram, 3, Processing of bottomside ionograms // Radio Sci., 1983, v. 18, 477-492.

11. Gilbert J.D., Smith R.W. A comparison between the automatic ionogram scaling system ARTIST and the standard manual method // Radio Sci., 1988, v. 23, 968-974.

12. Fox M.W., Blundell C. Automatic scaling of digital ionograms. //Radio Sci., 1989, v. 24, 747-761.

13. Pezzopane M., Scotto C. The INGV software for the automatic scaling of foF2 and M(3000)F2 from ionograms: A performance comparison with ARTIST 4.01 from Rome data // J. Atm. Solar-Terr. Phys, 2005, v. 67, 1063-1073.

14. Zabotin N.A., Wright J.W., Bullett T.W., Zabotina L.Ye. Dynasonde 21: principles of data processing, transmission and web service // 11 International Ionospheric Effects Symposium, Alexandria, USA, 3-5 May 2005, 7B51-7B58.

15. Piggott W.R., Rawer K. UAG-23A: URSI Handbook of Ionogram Interpretation and Reduction, 2nd ed. // Int. Union of Radio Sci., Ghent, Belgium, 1972.

16. McNamara L.F. Quality figures and error bars for autoscaled Digisonde vertical incidence ionograms // Radio Science, 2006, v.41, RS4011, doi:10.1029/2005RS003444.

17. Angling M.J. First assimilations of COSMIC radio occultation data into the Electron Density Assimilative Model (EDAM) // Ann. Geophys. 2008. V. 26. P 353-359.

18. McNamara L.F. Spatial correlations of foF2 deviations and their implications for global ionospheric models: Digisondes in the United States, Europe, and South Africa // Radio Sci., 2009, v. 44, RS2017, doi: 10.1029/2008RS003956.

19. Maltseva O.A., Poltavsky O.S., Schlyupkin A.S. The IRI model residual difference and the new method of N(h)-profile determination // Acta Geophysica, 2007, v. 55, 441-458.

20. Hanbaba R. (ed.) Improved quality of service in ionospheric telecommunication systems planning and operation // COST251 Final Report, Space Research Centre, Warsaw, 1999, 303p.

21. Труды XXI всероссийской научной конференции "Распространение радиоволн" (РРВ-21), 25-27 мая 2005, Йошкар-Ола.

22. Труды XXII всероссийской научной конференции "Распространение радиоволн" (РРВ-22), 22-26 сентября 2008, Ростов-на-Дону-п.Лоо.

23. Maltseva О., Poltavsky О. Using the IRI model to determine parameters of HF propagation // 12 International Ionospheric Effects Symposium IES2008, Alexandria, USA, 13-15 May 2008, 701-708.

24. Мальцева О.А., Полтавский О.С., Чинь Куанг Т. Сравнение улучшенной международной модели IRI с экспериментальными данными // Региональная XIV конференция по распространению радиоволн, С-Петербург, 11-13 ноября 2008, 45-48.

25. Sauli P., Mosna Z., Boska J., Kouba D., Lastovicka J., Altadill D. Comparison of true-height electron density profiles derived by POLAN and NHPC methods // Stud. Geophys. Geod., 2007, 51, 449-459.

26. Stankov S.M., Jakowski N., Heise S., Muhtarov P., Kutiev I., Warnant R. A new method for reconstraction of the vertical electron density distribution in the upper ionosphere and plasmasphere // J. Geophys. Res., 2003, 108, N5.

27. Uemoto J., Ono Т., A. Kumamoto, Iizima M. Comparison of the IRI 2001 model with electron density profiles observed from topside sounder onboard the Ohzora(EXOS-C) and the Akebono (EXOS-D) satellites // Adv. Space Res., 2007, 39, 750-754.

28. Blanch E., Arrazola D., Altadill D., Buresova D., Mosert M. Improvement of IRI ВО, B1 and D1 at mid-latitude using MARP // Adv. Space Res., 2007, 39,701-710.

29. Bilitza D. A correction for the IRI topside electron density model based on Alouette/lSIS topside sounder data // Adv. Space Res., 2004, 33, 838-843.

30. Coisson P., Radicella S. M., Leitinger K., and Nava В., "Topside electron density in IRI and NeQuick: Features and limitations // Adv. Space Res., 2006, 37, 937-942.

31. Bradley P.A. Ingesting a sporadic-E model to IRI // Adv. Space Res., 2003, v. 31, N3,577-588.

32. ITU-R, Method for calculating sporadic-E field strength, Recommendation ITU-R P.534-4, International Telecommunication Union, Geneva, 1999.

33. Bradley, P. A., Bedford C., Prediction of HF circuit availability // Electronics Letters, 12, 32,1976.

34. Pietrella M., Bianchi С. Occurrence of sporadic-E layer over the ionospheric station of Rome: Analysis of data for thirty-two years // Adv. Space Res., 2009, v. 44, 72-81.

35. Bilitza D., Shikh N.M., Eyfrid R. A global model for the height of the F2-peak using M3000 values from the CCIR numerical map // Telecomm. J., 1979, v. 46, 549-553.

36. Grozov V.P., KotovichG.V. A comparison of results derived from scaling VS chip-ionosonde ionograms with the International Reference Ionosphere // J. Atm. Solar-Terr. Phys., 2003, v.65, 409-416.

37. Tsagouri I., Zolesi В., Belehaki A., Cander L.R. Evaluation of thr performance of the real-time updated simplified ionospheric regional model of the European area // J. Atm. Solar-Terr. Phys., 2005, v.67, 1137-1147.

38. Komjathy A., Langley R.B. Improvement of a global ionospheric model to provide ionospheric range error corrections for single-frequency GPS users // The ION 52nd Annual Meeting, June 19-21, 1996, Cambridge, MA, 1-10.

39. Wang C., Hajj G., Pi X., Rosen I.G., Wilson B. Development of the Global Assimilative Ionospheric Model // Radio Sci., 2004, v. 39, RS1S06, doi: 10.1029/2002RS002854.

40. Angling M.J., Khattatov B. Comparative study of two assimilate models of the ionosphere //Radio Science, 2006, v. 41, doi: 10.1029/2005RS003372.

41. Fridman S.V., Nickisch L.J., Aiello M., Hausman M. Real-time reconstruction of the three-dimensional ionosphere using data from a network of GPS receivers // Radio Sci., 2006, v. 41, RS5S12, doi: 10.1029/2005RS003341.

42. Мальцева О.А., Полтавский О.С., Шлюпкин А.С. Использование GPS данных в каналах KB связи // Электросвязь, 2006, N11, 47-49.

43. Мальцева О.А., Родионова В.Т., Шлюпкин А.С. Использование полного электронного содержания для текущей диагностики состояния ионосферного канала // Геомагнетизм и аэрономия, 2005, т. 45, N 4, с. 480-486.

44. McNamara L.F. Ionospheric modeling in support of single location of long range transmitters // J. Atm. Terr. Phys., 1988, v.50, 781-795.

45. Афраймович Э.Л., Перевалова Н.П. GPS-мониторинг верхней атмосферы Земли // Иркутск: ГУ НЦ РВХ ВСНЦ СО РАМН, 2006, 480с.

46. Ciraolo L., Spalla P. Comparison of ionospheric total electron content from the Navy Navigation Satellite System and GPS // Radio Sci., 1997, V.32, N.3, p.1071-1080.

47. Вертоградов Г.Г., Вертоградов В.Г, Родионов Т.С., Урядов В.П. Наклонное зондирование и прогнозирование максимально наблюдаемой частоты на трассах различной протяженности и ориентации // Известия вузов №3, Сев.-Кав. Регион, 2007, с. 22-27.

48. Maltseva О.А., Poltavsky O.S, Shljupkin A.S. Space Weather for HF-communication links // Proceedings of the 5th International Conference on Problems of Geocosmos. May 24-28 2004, St. Peterburg, 2004, pp 353-358.

49. Houminer Z., Bennett J., Dyson P.L., Real — time ionospheric model updating // J. Electr. Electron, Eng. 1993, V13, N2, 99-104.

50. Fox M.W., Mendillo V., Klobuchar J.A. Ionospheric equivalent slab thickness and its modeling applications // Radio Sci., 1991, v.26, N2, 429438.

51. Kouris S.S., Polimeris К. V., Cander L. R., Ciraolo L. Solar and latitude dependence of TEC and SLAB thickness // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. V.70. P. 1351-1365. 2008.

52. Урядов В.П., Понятов A.A. Об эффективности прогнозирования ионосферного KB канала по данным вертикального и наклонного зондирования // Труды научной конференции по радиофизике, ННГУ, 2003, с. 88-89.

53. Дэвис К. Радиоволны в ионосфере. «Мир», Москва, 1973г, с. 504.

54. Ким А.Г., Грозов В.П., Котович Г.В. Использование улучшенного метода Смита для вычисления критической частоты в средней точке трассы наклонного зондирования для луча Педерсена // Байкальская школа по фундаментальной физике, Иркутск, 2004, с. 82-85.

55. Барабашов Б.Г., Анишин М.М. Прогноз характеристик KB канала // Труды НИИ радио. 2002.- С.99-101.

56. Samardjiev Т., Bradley Р.А., Cander Lj.R., Dick M.I. Ionospheric mapping by computer countering techniques // Electronics Lett. V.29. N20. 1993.

57. Belehaki A., Tsagorui I. Investigation of the relative bottomside/topside contribution to the total electron content estimates // Annals of Geophysics. 2002. v.45, N1., p. 73-86

58. Araujo-Pradere E.A., Fuller-Rowell T.J., Codrescu M.V. STORM: An empirical storm-time ionospheric correction model. 1. Model description // Radio Sci., 2002, v. 37, doi: 10.1029/2001RS002467.

59. Stanislawska I., Bradley P.A., Juchnikowski G. Spatial correlation asseseement of ionospheric parameters for limited-area mapping // GA URSI, Maastricht, 17-24 August 2002, N816, 4p.

60. Maltseva O.A., Poltavsky O. S. Shljupkin A.S. Using total electron content of the ionosphere for forecasting its critical frequency // International Conference on Problems of Geocosmos, May 23-27, 2006, St.-Peterburg, Russia, pp. 160-161.

61. Барабашов Б.Г., Мальцева O.A., Родионова B.T. Контроль состояния ВЧ радиоканала в возмущенных условиях на основе модели IRI // Труды НИИ радио, 2005, с. 145-150.

62. Broms М., Zolesi В. Variations in the ionosphere seen by oblique soundings // Proc. of COST238/PRIME Work shop, El Arenosilo, Spain, Sept. 1994, 1995, p. 45-55.

63. Крашенинников И.В., Егоров И.Б., Коломийцев О.П., Черкашин Ю.Н. Погрешности прогнозирования ионосферного прохождения радиоволн на основе глобальной ионосферной модели. // Геомагн. и аэрономия, 2004, т.44, N2, 221-226.

64. Мальцева О.А., Полтавский О.С. Использование полного электронного содержания ионосферы при определении МПЧ для КВ-трасс // Изв. вузов. Сев. Кавк. регион. Естеств. науки, 2008, №2, с. 52-57.

65. Tsagouri I., Belehaki A., Cander L.R. A dynamic system to forecast ionospheric storm disturbances based on solar wind conditions // Annals of Geophysics, 2005, v.48, p. 467-475.

66. Nava В., Radicella S.M., Leitinger R., Coisson P. A near-real-time model-assisted ionosphere electron density retrieved method // Radio Science,2006, v. 41, doi: 10.1029/2005RS003386.

67. Daniell R.E., Brown L.D., Anderson D.N., Fox M.W., Doherty P.H., Decker D.T., Sojka J.J., Schunk R.W. Parameterized ionospheric model: A global ionospheric parameterization on first principles models // Radio Science, 1995, v.30, 1499-1510.

68. Мальцева O.A., Шлюпкин А.С. Эффективность модели ионосферы IRI при определении условий распространения в ВЧ-канале // Электромагнитные волны и электронные системы, 2006, с. 21-24.

69. Мальцева О.А., Полтавский О.С. Сравнение методов определения МПЧ для КВ-трасс // Электромагнитные волны и электронные системы,2007, №6, с. 28-30.

70. Котович Г.В. , Ким А.Г. и др. Определение критической частоты foF2 в средней точке трассы по данным наклонного зондирования на основе метода Смита // Геомагнетизм и аэрономия, 2006, т.46, N4, 547-551.

71. Иванов В.А., Рябова Н.В., Урядов В.П., Шумаев В.В. Прогнозирование и экстраполяция параметров KB-радиоканала по данным наклонного зондирования ионосферы // Радиотехника, 1997, N7, 28-30.

72. Прогнозирование и условий распространения радиоволн.-М.: Наука, 1985.

73. Мальцева О.А., Полтавский О.С. Максимальная применимая частота как параметр корректировки модели ионосферы // Электромагнитные волны и электронные системы, 2008, т. 13, N 5, 45-50.

74. Titheridge J.E. Report UAG-93, World Data Center A, NOAA E/GC2, 325, Broadway, Boulder, Colorado 80303.

75. Reinisch B.W., Galkin I.A., Khmyrov G., Kozlov A., Kitrosser D.F. Automatic collection and dissemination of ionospheric data from the digisonde network // Adv. Radio Res., 2004, v.2, 241-247.

76. Кияновский М.П. Лучевое приближение и проблемы распространения радиоволн. 1971, 287-298.

77. Buresova D., Cander L.R., Vernon A., Zolesi В. Effectiveness of the IRI-2001-predicted N(h) profile updating with real-time measurements under intense geomagnetic storm conditions over Europe // Adv. Space Res. , 2006, v. 37, 1061-1068.

78. Willoughby A.A., Radicella S.M., Adeniyi J.O., Nava B. Validation of TEC models over an equatorial station // ICTP Preprint No. IC99180, 1999, 12p.

79. Figurski M. Wielgosz P. Intercomparison of TEC obtained from the IRI model to the one derived from GPS measurements // Adv. Space Res., 2002, v.30,Nl 1,2563-2568.

80. Maltseva O., Nikitenko Т., Poltavsky O. Imitation of the IRI2007 model results for high frequency communication // The XXIX General Assembly URSI, Chicago, USA, August 07-16, 2008, CD-GP1-02.15, pp. 1-4.

81. Jin S. and Park J.U. GPS ionospheric tomography: A comparison with the IRI-2001 model over South Korea // Earth Planets Space, 2007, v.59, pp. 287-292.

82. Bhuyan P.K., Borah R.R. TEC derived from GPS network in India and comparison with the IRI // Adv. Space Res. 2007, v.39 , pp. 830-840.

83. Shagimuratov I. I., Yakimova G.A., Karpov I. V. Occurrence of Summer Storm over Europe in GPS TEC Measurements // The XXIX General Assembly URSI, Chicago, USA, August 07-16, 2008,, CD-GP104P5, pp. 14.