Новая глобальная модель прогнозирования ионосферы сделает GPS точнее
Из-за отсутствия надежной модели прогнозирования электронной плотности ионосферы ошибки навигации продолжают создавать технологические препятствия. Новая модель, разработанная индийскими исследователями, имеет потенциал для применения ее при расчете этих ошибок позиционирования Глобальной навигационной спутниковой системы (GNSS).
Ученые из Индийского института геомагнетизма (Indian Institute of Geomagnetism - IIG) разработали глобальную модель для прогнозирования плотности электронов в ионосфере с более широким охватом данных, этот подход позволяет решить очень широкие задачи: от точного наведения на вражеские цели до научных исследований в области космической погоды. На данный момент, именно ионосфера является основным источником погрешностей в системах позиционирования и навигации на основе GPS / GNSS.
Улучшенное ионосферное моделирование даст более высокую точность позиционирования в спутниковой навигации в целом и в GPS / ГЛОНАСС системах мониторинга транспорта в частности. Точность текущей ионосферной модели значительно выше по сравнению с другими ионосферными моделями, используемыми в GPS
- сказал доктор С. Туласирам из IIG, один из основных исследователей данной проблемы.
Глобальная ионосферная модель на основе искусственных нейронных сетей
Данная разработка называется «Глобальной ионосферной моделью на основе искусственных нейронных сетей» (Artificial Neural Networks-based global Ionospheric Model - ANNIM), она использует долгосрочные ионосферные наблюдения для прогнозирования электронной плотности и пиковых параметров ионизированной части верхней атмосферы Земли, находящейся между 74-1000 километров над поверхностью. Модель успешно воспроизвела крупномасштабные аномалии в ионосфере, вызванные солнечным и космическим излучением.
Эта модель может применяться для всех видов позиционирования на основе GNSS, для авиации и других отраслей спускового контроля и навигации,
- отметил Туласирам, когда его спросили, будет ли эта модель полезной для вооруженных сил при наведении на вражеские цели.
Развитие технологии определения местоположения имеет решающее значение для вооруженных сил, так как в последние несколько лет индийские вооруженные силы, как и все военные, стремились к максимальной точности чтобы свести к минимуму сопутствующий ущерб при нанесении ударов по позициям противника
Хотя несколько реактивных истребителей и другие ракетные системы были оснащены высокоточными навигационными системами, лишь немногие находящиеся на вооружении виды техники могут воспользоваться этой новой моделью. Было отмечено, что модель также может быть использована для научных исследований космической погоды.
Ученые ранее моделировали ионосферу, используя теоретические и эмпирические методы, но точный прогноз электронной плотности остается святым Граалем для точного позиционирования.
ANNIM воспроизводит процессы, которые человеческий мозг использует для решения проблем, включая распознавание образов, классификацию, кластеризацию, обобщение, линейное и нелинейное подбор данных и предсказания временных рядов. На данный момент, было сделано еще очень мало попыток моделирования глобальной изменчивости ионосферы с использованием ANNIM.
Модель может минимизировать ошибки позиционирования при навигации. Однако, может оказаться невозможным полностью устранить их,
- подчеркнул Туласирам.
Ждем новых разработок от индийских ученых, которые помогут нам повысить уровень услуг в области GPS / GNSS контроля транспорта, мобильных сотрудников и расхода топлива.