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电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s-1和234.21 m·s-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s-1和738.15 m·s-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.
相似文献利用层状大地中偶极源响应的正演算法, 计算地中电偶极源激发的极低频地震电磁场并分析其在地球环境下的传播特征.设计了多个水平层状地球模型, 分别模拟和展示了深埋地中的电偶极源的响应和空间分布特征.重点分析了含地壳波导+LAI波导模型的高阻大地中, 倾斜电偶极源激励响应随观测点的偏移距和垂直位置、激励源深度、地壳波导结构和参数变化时各场量响应的幅频特征.研究表明, 用倾斜电偶极源模拟和分析高阻大地中孕震电磁辐射的响应及在大地电磁系统中的传播特性是可行的; 模拟的高阻大地中的电磁辐射在地壳波导和LAI波导中均表现有慢衰减或幅值增强特性, 但两个波导效应具有不同的频率选择性; 高阻大地中的电磁辐射在波导的高阻介质中具有幅值强、衰减慢的特点.建议在高阻地层出露的地表、井中或海底的高阻岩层中以及大气层中布设测站.
相似文献为了解决现有水平定向钻进导向方法测量精度低,定位深度浅,测量数据不连续以及受磁场干扰影响大的问题,提出一种基于磁信标的水平定向钻进导向定位方法,实现水平定向钻进的位置和姿态测量;设计了基于三阶磁梯度张量的测量阵列,通过仿真验证该方法可以消除地磁场的影响,实现位置测量;依据惯性导航理论,利用MEMS传感器、测量阵列位置信息和零速信息进行多源数据融合,对惯性导航解算出的姿态误差进行估计和修正,提高姿态测量精度。通过地面位置测量实验对基于三阶磁梯度张量的位置测量算法进行验证,位置测量结果的平均相对误差为4.57%;通过地面姿态测量实验对多源数据融合算法进行验证,结果表明,倾角误差在0.3°以内,工具面角误差在0.7°以内,方位角的误差值在1°以内,证明了提出的姿态测量算法的准确性和有效性。研究成果可以提高非开挖水平定向钻进适用范围、实时性和定位精度,为水平定向钻进导向技术自动化提供了理论基础。
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