Иркутск, Россия
УДК 551.594.9 Прочие электрические явления
Представлен алгоритм оценки параметров сигналов когерентного рассеяния, основанный на параметрической оценке их спектров с использованием авторегрессионной модели ARMA (10, 10). Оценка включает авторегрессию по 10 членам ряда, скользящее среднее для остатков по 10 членам ряда и последующее фитирование полученных спектров суммой гауссовых функций. Алгоритм является развитием метода Бурга, предложенного ранее для анализа данных радаров SuperDARN, и отличается от него использованием более сложной регрессионной модели, учетом особенностей корреляционной функции и определением трех параметров для каждого найденного пика (моды): амплитуды, доплеровской скорости и спектральной ширины. Из сравнения следует, что наилучшую преемственность между параметрами многомодового сигнала, полученными новым и стандартным методами обработки сигналов, дает анализ моды, максимальной по интегральной мощности. Он показал, что новый и стандартный методы в случае одномодовых сигналов дают близкие значения доплеровской скорости. Использование предлагаемого в работе многомодового анализа увеличивает количество обнаруживаемых сигналов различных типов и может использоваться для расширения диагностических возможностей радаров СЕКИРА/SuperDARN, включая автоматическую классификацию каждой моды.
декаметровый радар, СЕКИРА, ионосфера, многомодовые сигналы
1. Bahcivan H., Nicolls M.J., Perry G. Comparison of SuperDARN irregularity drift measurements and F-region ion velocities from the resolute bay ISR. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2013, vol. 105-106, pp. 325–331. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2013.02.002.
2. Barthes L., André R., Cerisier J.-C., Villain J.-P. Separation of multiple echoes using a high-resolution spectral analysis for SuperDARN HF radars. Radio Sci. 1998, vol. 33, iss. 4, pp. 1005–1017. https://doi.org/10.1029/98RS00714.
3. Berngardt O., Lavygin I. Self-learning signal classifier for HF coherent scatter radars. Adv. Space Res. 2026, vol. 77, iss.3, pp. 3527–3548. https://doi.org/10.1016/j.asr.2025.11.074.
4. Berngardt O.I., Grkovich K.V., Fedorov R.R. Synthesis of symmetric sounding sequences for Ekaterinburg coherent decameter radar. Radiophysics and Quantum Electronics, 2020, vol. 62, iss. 11, pp. 721–733. https://doi.org/10.1007/s11141-020-10018-y.
5. Berngardt O.I., Kusonsky O.A., Poddelsky A.I., Oinats A.V. Self-trained artificial neural network for physical classification of ionospheric radar data. Adv. Space Res. 2022, vol. 70, iss. 10, pp. 2905–2919. https://doi.org/10.1016/j.asr.2022.07.054.
6. Cadzow J.A. Spectral estimation: An overdetermined rational model equation approach. Proc. IEEE. 1982, vol. 70, iss. 9, pp. 907–939. https://doi.org/10.1109/PROC.1982.12424.
7. Chisham G., Lester M., Milan S.E., et al. A decade of the Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN): scientific achievements, new techniques and future directions. Surv. Geophys. 2007, iss. 28, pp. 33–109. https://doi.org/10.1007/s10712-007-9017-8.
8. Danskin D.W., Koustov A.V., Makarevitch R.A., Lester M. Observations of double-peaked E region coherent spectra with the CUTLASS Finland HF radar. Radio Sci. 2004, vol. 39, iss. 2, p. RS2006, https://doi.org/10.1029/2003RS002932.
9. Greenwald R.A., Baker K.B., Dudeney J.R., et al. DARN/SuperDARN: A global view of the dynamics of high-lattitude convection. Space Sci. Rev. 1995, vol. 71, pp. 761–796. https://doi.org/10.1007/BF00751350.
10. Huber M., Sofko G.J. Small-scale vortices in the high-latitude F region. J. Geophys. Res.: Space Phys. 2000, vol. 105, iss. A9, pp. 20885–20897. https://doi.org/10.1029/1999JA000417.
11. Koustov A.V., Koehler J.A., Sofko G.J. et al. Relationship of the SAPPHIRE-North merged velocity and the plasma convection velocity derived from simultaneous SuperDARN radar measurements. J. Geophysi. Res.: Space Phys. 1997, vol. 102, iss. A2, pp. 2495–2501. https://doi.org/10.1029/96JA03351.
12. Koustov A.V., Danskin D.W., Makarevitch R.A., Gorin J.D. On the relationship between the velocity of E-region HF echoes and ExB plasma drift. Ann. Geophys. 2005, vol. 23, iss. 2, pp. 371–378. https://doi.org/10.5194/angeo-23-371-2005.
13. Koustov A.V., St.-Maurice J.-P., Sofko G.J., et al. Three-way validation of the Rankin Inlet PolarDARN radar velocity measurements. Radio Sci. 2009, vol. 44, iss. 4. p.RS4003. https://doi.org/10.1029/2008RS004045.
14. Koustov A.V., Lavoie D.B., Kouznetsov A.F., et al. A comparison of cross-track ion drift measured by the swarm satellites and plasma convection velocity measured by SuperDARN. J. Geophys. Res.: Space Phys. 2019, vol. 124, iss. 6, pp. 4710–4724. https://doi.org/10.1029/2018JA026245.
15. Koustov A.V., Luciuk M.R., Gillies R.G., et al. Velocity of SuperDARN echoes at intermediate radar ranges. Radio Sci. 2020, vol. 55, iss. 11. p. e2020RS007142.
16. Nguyen T.T., Devlin J.C., Elton D.M., et al. A comparison of FFT-based techniques for Doppler velocity estimation in SuperDARN radars. In: 2014 International Symposium on Information Theory and its Applications, pp. 75–79.
17. Nishitani N., Ruohoniemi J.M., Lester M., et al. Review of the accomplishments of mid-latitude Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN) HF radars. Progress in Earth and Planetary Science. 2019, vol. 6, iss. 1. https://doi.org/10.1186/s40645-019-0270-5.
18. Ponomarenko P.V., Waters C.L., Menk F.W. Factors determining spectral width of HF echoes from high latitudes. Ann. Geophys. 2007, vol. 25, iss. 3, pp. 675–687. https://doi.org/10.5194/angeo-25-675-2007.
19. Ponomarenko P., Ghalamkarian Nejad M., Koustov A.V. Application of SuperDARN interferometry for improved estimates of Doppler velocity and echo geolocation. Radio Sci. 2025, vol. 60, iss. 1, pp. e2024RS008084. https://doi.org/10.1029/2024RS008084.
20. Ribeiro A.J., Ruohoniemi J.M., Ponomarenko P.V., et al. A comparison of SuperDARN ACF fitting methods. Radio Sci. 2013, vol. 48, iss. 3, pp. 274–282. https://doi.org/10.1002/rds.20031.
21. Schiffler A., Sofko G., Newell P.T., Greenwald R. Mapping the outer LLBL with SuperDARN double-peaked spectra. Geophys. Res. Lett. 1997, vol. 24, iss. 24, pp. 3149–3152. https://doi.org/10.1029/97GL53304.
22. Shepherd S.G., Ruohoniemi J.M., Greenwald R.A. Direct measurements of the ionospheric convection variability near the cusp/throat. Geophys. Res. Lett. 2003, vol. 30, iss. 21, p. 2109. https://doi.org/10.1029/2003GL017668.
23. Xu L., Koustov A.V., Xu J.S., et al. A 2-D comparison of ionospheric convection derived from SuperDARN and DMSP measurements. Adv. Space Res. 2008, vol. 42, iss. 7, pp. 1259–1266. https://doi.org/10.1016/j.asr.2007.06.044.
24. Zhang J., Lan A., Yan J., et al. Development of the Chinese Dual Auroral Radar Network and preliminary results. Space Weather. 2024, vol. 22, iss. 10. p. e2024SW004131. https://doi.org/10.1029/2024SW004131.
25. URL: https://github.com/vtsuperdarn/RSTLite (дата обращения 12 декабря 2025 г.).
26. URL: https://github.com/berng/AAMPACF (дата обращения 12 декабря 2025 г.).
27. URL: https://rscf.ru/project/24-22-00436/ (дата обращения 12 декабря 2025 г.).
28. URL: https://ckp-rf.ru/catalog/ckp/3056/ (дата обращения 12 декабря 2025 г.).
