ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. eISSN 1684-1719. 2024. №1
Оглавление выпускаТекст статьи (pdf)
DOI: https://doi.org/10.30898/1684-1719.2024.1.4
УДК: 537.874.37
М.С. Лытаев
Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН
199178, Санкт-Петербург, 14 линия, дом 39
Статья поступила в редакцию 13 октября 2023 г.
Аннотация. Работа посвящена моделированию распространения радиоволн в волноводе испарения. Особое внимание уделено тому факту, что на практике параметры тропосферных волноводов всегда определяются с некоторой погрешностью. Разработан алгоритм на основе метода параболического уравнения, позволяющий учитывать погрешность измерения показателя преломления тропосферы и оценивать статистические характеристики пространственного распределения амплитуды радиоволн. Проведен ряд численных экспериментов для различных условий распространения. Показано, что во многих случаях игнорирование погрешности показателя преломления может приводить к значительным ошибкам в результатах моделирования.
Ключевые слова: стохастическое параболическое уравнение, тропосферный волновод, метод Монте-Карло.
Финансирование: Исследование выполнено за счет гранта гранта РНФ № 23-71-01069.
Автор для переписки: Лытаев Михаил Сергеевич, mlytaev@yandex.ru
Литература
1. Zhang J.P. et al. A four-parameter M-profile model for the evaporation duct estimation from radar clutter //Progress In Electromagnetics Research. – 2011. – Т. 114. – С. 353-368.
2. Иванов В.К., Шаляпин В.Н., Левадный Ю.В. Определение высоты волновода испарения по стандартным метеорологическим данным //Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. – 2007. – Т. 43. – №. 1. – С. 42-51.
3. Ji H. et al. Joint inversion of evaporation duct based on radar sea clutter and target echo using deep learning //Electronics. – 2022. – Т. 11. – №. 14. – С. 2157.
4. Karimian A. et al. Refractivity estimation from sea clutter: An invited review //Radio science. – 2011. – Т. 46. – №. 06. – С. 1-16.
5. Huang L.F. et al. Comparative analysis of intelligent optimization algorithms for atmospheric duct inversion using Automatic Identification System signals //Remote Sensing. – 2023. – Т. 15. – №. 14. – С. 3577.
6. Михайлов М.С. и др. Влияние тропосферных волноводов на работу радиолокатора над морской поверхностью //Радиолокация, навигация, связь. – 2018. – С. 23-34.
7. Zhang H. et al. Statistical modeling of evaporation duct channel for maritime broadband communications //IEEE Transactions on Vehicular Technology. – 2022. – Т. 71. – №. 10. – С. 10228-10240.
8. Пищин О.Н., Пузанков Д.С., Лыдкина К.С. Методика расчета влияния фактора сезонности на распространение радиоволн в южных регионах России вблизи гидросферных объектов в диапазоне ультравысоких частот //Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2022. – №. 3. – С. 51-60.
9. Леонтович М.А., Фок В.А. Решение задачи о распространении электромагнитных волн вдоль поверхности Земли по методу параболического уравнения //Журн. эксперим. и теор. физики. – 1946. – Т. 16. – С. 557-573.
10. Ахияров В.В. Вычисление множителя ослабления над земной поверхностью методом параболического уравнения //Журнал радиоэлектроники. – 2012. – №. 1.
11. Levy M. Parabolic equation methods for electromagnetic wave propagation. – IET, 2000. – №. 45.
12. Lytaev M.S. Reducing the numerical dispersion of the one-way Helmholtz equation via the differential evolution method //Journal of Computational Science. – 2023. – Т. 71. – С. 102057.
13. Илюшин Я.А. и др. Решение параболического уравнения дифракции при радиопросвечивании ионосферных слоев //Журнал радиоэлектроники. – 2013. – №. 11.
14. Enstedt M., Wellander N. A spectral expansion-based Fourier split-step method for uncertainty quantification of the propagation factor in a stochastic environment //Radio science. – 2016. – Т. 51. – №. 11. – С. 1783-1791.
15. Ахияров В.В. Моделирование дальнего тропосферного распространения радиоволн методом параболического уравнения //Журнал радиоэлектроники. – 2022. – №. 1.
16. Оксендаль Б. Стохастические дифференциальные уравнения. Введение в теорию и приложения. М.: Мир – 2003.
17. Lytaev M.S. Rational interpolation of the one-way Helmholtz propagator //Journal of Computational Science. – 2022. – Т. 58. – С. 101536.
18. Fishman L., McCoy J. J. Derivation and application of extended parabolic wave theories. I. The factorized Helmholtz equation //Journal of Mathematical Physics. – 1984. – Т. 25. – №. 2. – С. 285-296.
19. Лытаев М.С. О применении конечно-разностной аппроксимации Паде псевдодифференциального параболического уравнения в задаче тропосферного распространения радиоволн //Вычислительные методы и программирование. – 2020. – Т. 21. – №. 4. – С. 405-419.
20. Ozgun O. et al. PETOOL v2. 0: Parabolic Equation Toolbox with evaporation duct models and real environment data //Computer physics communications. – 2020. – Т. 256. – С. 107454.
21. Brookner E., Cornely P.R., Lok Y.F. AREPS and TEMPER-getting familiar with these powerful propagation software tools //2007 IEEE Radar Conference. – IEEE, 2007. – С. 1034-1043.
22. Zhou H., Chabory A., Douvenot R. A fast wavelet-to-wavelet propagation method for the simulation of long-range propagation in low troposphere //IEEE Transactions on Antennas and Propagation. – 2021. – Т. 70. – №. 3. – С. 2137-2148.
23. Lytaev M.S. Fresnel reflection modeling within the higher-order parabolic equation and discrete nonlocal boundary conditions //2022 IEEE Radar Conference (RadarConf22). – IEEE, 2022. – С. 1-5.
24. Lytaev M.S. Nonlocal boundary conditions for split-step padé approximations of the helmholtz equation with modified refractive index //IEEE antennas and wireless propagation letters. – 2018. – Т. 17. – №. 8. – С. 1561-1565.
25. Лытаев М.С. Численный метод расчета тропосферного распространения электромагнитных волн в задачах построения геоинформационных систем дистанционного мониторинга //Труды СПИИРАН. – 2018. – Т. 1. – №. 56. – С. 195-213.
26. Кузнецов Д.Ф. Стохастические дифференциальные уравнения: теория и практика численного решения. Спб: Изд-во Политехн. Ун-та – 2009.
27. Higham D.J. An algorithmic introduction to numerical simulation of stochastic differential equations //SIAM review. – 2001. – Т. 43. – №. 3. – С. 525-546.
28. PyWaveProp. URL: https://github.com/mikelytaev/wave-propagation (дата обращения: 05.10.2023).
Для цитирования:
Лытаев М.С. Численный анализ влияния неопределенности высоты волновода испарения на тропосферное распространение радиоволн. // Журнал радиоэлектроники. – 2024. – №. 1. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2024.1.4