URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
GPS Ölçümleri ve IRI-Plas Modeli Kullanarak
İyonkürede 3 Boyutlu Elektron Yoğunluğu Dağılımı Tahmini
Orhan Arıkan, Hakan Tuna, Feza Arıkan*
Bilkent Üniversitesi
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
Bilkent, Ankara
[email protected], [email protected]
*Hacettepe Üniversitesi
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
Beytepe, Ankara
[email protected]
Özet: İyonküredeki 3 boyutlu elektron yoğunluğu dağılımı radyo dalgalarının yayılımının modellenmesi için
kritik öneme sahiptir. Deneysel ve parametrik bir model olan IRI-Plas modeli kullanılarak, verilen konum ve
zaman için 3 boyutlu elektron yoğunluğu tahminleri üretilebilmektedir. GPS alıcılarından elde edilen ölçümler
alıcı istasyon ve GPS uyduları arasındaki çizgi üzerinde Toplam Elektron İçeriği bilgisini tahmin
edebilmektedir. Bu çalışmada IRI-Plas modelinin parametreleri en iyileştirilerek, elde edilen 3 boyutlu elektron
yoğunluğu dağılımı, bir GPS alıcı ağından elde edilen ölçümlerle uyumlu hale getirilmektedir. Sonuçlar önerilen
yöntemin hem IRI-Plas modeli ile hem de GPS ölçümleri ile uyumlu gürbüz 3 boyutlu elektron yoğunluğu
dağılımları üretebildiğini göstermektedir.
Abstract: 3D electron density distribution in the ionosphere has a crucial importance for modeling the radio
wave propagation. IRI-Plas, which is an empirical and parametric model of the ionosphere, can estimate the 3D
electron density distribution for given location and time. The measurements obtained from GPS receivers can
estimate the Total Electron Content on the lines between the receiver and the GPS satellites. In this study, the
parameters of the IRI-Plas model are optimized such that the resultant 3D electron density distribution
estimation is in compliance with the measurements obtained from a GPS receiver network. Results show that the
proposed model can produce robust 3D electron density estimations which are in compliance with both IRI-Plas
and GPS measurements.
1. Giriş
İyonküre yeryüzünden 60 ile 1000 km arası yükseklikte bulunan, Güneş ışınlarının etkisi ile iyonlaşmış bir
atmosfer katmanıdır. İyonküre radyo dalgaları üzerindeki etkileri nedeni ile özel bir öneme sahiptir. İyonkürenin
yapısını belirleyen en önemli etken, içerisindeki serbest elektronların zaman ve uzaydaki dağılımıdır.
İyonküredeki iyonlaşma miktarı temel olarak Güneş’e bağlı olsa da, yüksekliğe bağlı olarak gaz dağılımlarının
ve basıncın değişmesi, Dünya’nın manyetik alanının etkileri ve Güneş fırtınaları gibi birçok nedene bağlı olarak
oldukça karmaşık bir yapı sergilemektedir.
İyonkürenin yapısını modelleyebilmek amacıyla uzun yıllardan beri birçok çalışma yürütülmektedir. Bunlardan
en önemlisi International Reference Ionosphere (IRI) olarak bilinen iyonküre modelidir [1]. Committee on Space
Research (COSPAR) ve International Union of Radio Science (URSI) tarafından desteklenen IRI modeli, 40 yılı
aşkın bir süredir devamlı olarak geliştirilmekte ve elde edilen yeni ölçümlerle güncellenmektedir. IRI modeli
kullanılarak, istenilen bir zaman ve konum için 50 km ile 2000 km yükseklikleri arasında dikey elektron
yoğunluğu profili elde etmek mümkündür. International Reference Ionosphere Extended to Plasmasphere (IRIPlas) modeli ise iyonküre ile beraber plazmaküreyi de modelleyerek yükseklik sınırını 20,000 km’ye çıkartan bir
IRI sürümüdür [2]. Ancak bu elde edilen elektron yoğunluğu profilleri iyonküre ile ilgili elde edilen yeni
ölçümlerle çoğu zaman uyumlu olamamaktadır.
GPS alıcıları, GPS uydularından yayınlanan sinyallerin gecikme sürelerini ölçerek uydu ve alıcı arasındaki çizgi
üzerinde bulunan Toplam Elektron İçeriği (TEİ) hakkında oldukça hassas tahminler üretebilmektedir. Genellikle
bu ölçümler bir çevrim yöntemi ile dikey TEİ değerlerine çevrilip 2 boyutlu TEİ haritaları üretilmesinde
kullanılmaktadır.
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
Bu çalışmanın amacı, parametrik bir model olan IRI-Plas modelinin parametrelerini uzayda en iyileştirerek, hem
IRI-Plas modeli içerisinde tanımlanan iyonkürenin fiziksel yapısıyla, hem de GPS alıcılarından elde edilen
ölçümlerle uyumlu 3 boyutlu elektron yoğunluğu dağılımı tahminleri üretebilmektir.
2. GPS Ölçümleri
İyonkürenin radyo dalgaları üzerindeki etkisi GPS sistemlerinin performansı üzerinde oldukça olumsuz bir
etkiye sahiptir. İyonkürenin GPS sinyalleri üzerindeki etkisini hesaplayabilmek amacıyla GPS uyduları iki farklı
frekansta yayın yaparlar. Yayınlanan bu sinyaller, frekanslarına ve yayılım yolu üzerindeki toplam elektron
içeriğine bağlı olarak farklı miktarlarda gecikmeye uğrarlar. İki sinyalin gecikme farkı kullanılarak sinyallerin
toplam gecikme miktarları hesaplanabilir ve böylece daha hassas konum bilgisi elde edilebilir. Ayrıca toplam
gecikme miktarı kullanılarak uydu ve alıcı arasındaki Toplam Elektron İçeriği (TEİ) bilgisi de oldukça hassas bir
biçimde hesaplanabilir. TEİ, uydu ile alıcı arasında bulunan 1m2 kesit alanına sahip hayali bir silindirin
içerisindeki elektron sayısıdır ve birimi 1016 elektron/m2’ye karşılık gelen TECU ile ifade edilir.
Türkiye Ulusal Sabit GPS İstasyonları Ağı (TUSAGA-Aktif) sistemi Türkiye ve KKTC üzerinde dağınık bir
şekilde yerleştirilmiş 147 sabit GPS alıcı istasyonu barındırmaktadır. Bu istasyonlardan elde edilen veriler
Hacettepe Üniversitesi’nde bulunan IONOLAB grubunda işlenerek IONOLAB-STEC değerleri
oluşturulmaktadır. IONOLAB-STEC, 30 saniye çözünürlüğünde TEİ bilgisi üretebilmekte, IONOLAB-BIAS
yöntemiyle alıcı sapmalarını ve uydu sapmalarını hesaplayarak oldukça hassas ölçümler elde edebilmektedir [3].
3. 3 Boyutlu Elektron Yoğunluğu Dağılımı Tahmini
Bu çalışmada hem IRI-Plas modeli hem de GPS ölçümleri kullanılarak gürbüz bir 3 boyutlu elektron yoğunluğu
dağılımı elde edebilmek amacıyla yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemin akış şeması Şekil 1’de
verilmektedir.
Önerilen sistemde IRI-Plas modelinin parametreleri, belirlenen bölge üzerinde parametrik olarak ifade edilen bir
bozulma yüzeyi ile bozularak değiştirilmektedir. Bozulan parametre yüzeyi, parametreleri fiziksel sınırları
içerisinde tutan bir sınırlama fonksiyonundan geçirilmektedir. Belirlenen bölgede parametre yüzeyinden elde
edilen değerler, IRI-Plas modeline girdi olarak verilerek, 3 boyutlu bir elektron yoğunluğu dağılımı tahmini
oluşturulmaktadır. Daha sonra bu 3 boyutlu elektron yoğunluğu dağılımı ve IONOLAB-STEC verilerinden elde
edilen alıcı ve uydu koordinatları kullanılarak, [5]’te verilen yöntem vasıtasıyla sentetik STEC değerleri olarak
tanımlayabileceğimiz IRI-PLAS-STEC değerleri hesaplanmaktadır. Burada amaç, 3 boyutlu elektron yoğunluğu
dağılımı tahmininden elde edilen IRI-PLAS-STEC değerleri ile GPS alıcılarından elde edilen IONOLAB-STEC
değerleri arasındaki farkı en aza indirgeyecek bozulma yüzeyinin parametrelerini bulmak, böylece hem IRI-Plas
modeli hem de gerçek ölçümlerle uyumlu bir elektron yoğunluğu dağılımı elde edebilmektir. Parametrelerin en
iyileştirilmesi amacıyla Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) yöntemi kullanılmaktadır [4]. PSO yönteminde
çözüm uzayında rastgele dağılan parçacıkların her biri bir bozulma yüzeyini ifade etmektedir. Daha sonra her bir
parçacık için bu parçacığa karşılık gelen IRI-PLAS-STEC değerleri hesaplanmakta, bu değerlerin IONOLABSTEC değerleri ile farkı kullanılarak bir maliyet fonksiyonu hesaplanmaktadır. PSO yöntemiyle, çözüm
uzayında bu maliyet fonksiyonunu en aza indirgeyen noktayı bulmak amaçlanmaktadır.
Şekil 1: 3 boyutlu elektron yoğunluğu dağılımı kestirimi modeli
Yapılan benzetimlerde, en iyileştirilecek IRI-Plas parametresi olarak iyonkürede iyonlaşmanın en yoğun olduğu
katman olan F2 katmanının kritik frekansını ifade eden f0F2 parametresi seçilmiştir. f0F2 parametresi üzerindeki
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
bozulma yüzeyini modellemek için 3 parametre ile ifade edilebilen düzlemsel yüzey modeli kullanılmıştır.
Maliyet fonksiyonu olarak seçilen denklem ise aşağıda verilmiştir.
‖
‖
‖ ‖
(1)
Yukarıdaki denklemde maliyet fonksiyonunu, IONOLAB-STEC ölçümlerini içeren diziyi, ise IRI-Plas ve
en iyileştirilmiş parametrelerden elde edilen IRI-PLAS-STEC değerlerini içeren diziyi ifade etmektedir.
4. Sonuçlar
Önerilen yöntem kullanılarak 10 Mart 2011 tarihi, 12:00 Greenwich Saati (GS) için Türkiye ve çevresinde 3
boyutlu elektron yoğunluğu tahminleri üretilmiştir. PSO algoritmasında kullanılan parçacık sayısı 40, en fazla
döngü sayısı ise 100 olarak seçilmiştir. Varsayılan IRI-Plas parametreleri kullanılarak elde edilen maliyet
fonksiyonunun değeri 0.429 iken, en iyileştirilen parametreler sonucu elde edilen maliyet fonksiyonunun değeri
0.161 olmuştur. Varsayılan IRI-Plas parametreleri ve en iyileştirilen parametreler kullanılarak elde edilen dikey
TEİ değerleri ve 39°K enlem boyunca elektron yoğunluğu dağılımı kesitleri Şekil 2’te verilmiştir. Sonuçların da
gösterdiği üzere, GPS ölçümleriyle oldukça farklı bir yapı sergileyebilen IRI-Plas modeli, girdi parametreleri en
iyileştirilerek GPS ölçümleriyle çok daha uyumlu hale getirilmiştir.
Şekil 2: 10 Mart 2011 tarihi, 12:00 GS için, a) varsayılan IRI-Plas parametreleri ve b) en iyileştirilen
parametreler ile elde edilen dikey TEİ haritaları, birimi TECU cinsinden, c) varsayılan IRI-Plas parametreleri ve
d) en iyileştirilen parametreler ile elde edilen 3 boyutlu elektron yoğunluğu dağılımının 39°K enlem boyunca
kesiti, birimi 1011 el/m3 cinsinden verilmiştir.
Kaynaklar
[1]. Bilitza, D., “International Reference Ionosphere 2000”, Radio Science, 36, #2, 261-275, 2001.
[2]. Gulyaeva, T.L., ve Bilitza, D., “Towards ISO Standard Earth Ionosphere and Plasmasphere Model”, New
Developments in the Standard Model, 1-39, NOVA, Hauppauge, New York, 2012.
[3]. Nayir, H., Arikan, F., Arikan, O., ve Erol, C. B., “Total Electron Content Estimation with Reg-Est”, J.
Geophys. Res., 112, A11313, doi:10.1029/2007JA012459, 2007.
[4]. Kennedy, J., ve Eberhart, R., ”Particle Swarm Optimization”, Proceedings of IEEE International Conference
on Neural Networks, 1942-1948, 1995.
[5]. Tuna, H., Arikan, O., Arikan, F., Gulyaeva, T.L., ve Sezen, U., “Online user-friendly slant total electron
content computation from IRI-Plas: IRI-Plas-STEC”, Space Weather, 12, doi:10.1002/2013SW000998,2014.
Download

134