著者

Santosa Hendy Hendy Santosa

出版者

電気通信大学

巻号頁・発行日

2018-03-23

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The terrestrial ionosphere from D-region (60 km) to F-region (500 km) plays an important role in radio wave propagation between the Earth and ionosphere. During the last half-century, a considerable experimental, theoretical, and modeling efforts have been made to understand the physical process occurred in the ionosphere at different altitudes. Radio sensing techniques is widely used to continuously monitor the ionospheric conditions. For example, the ionospheric property in the F2 layer is obtained by a vertical sounding so-called Ionosonde. Properties of the D layer (the lower end of the ionosphere) is effectively obtained by receiving VLF/LF transmitter signals. Although, the ionospheric condition varies both in time and space due to various external forcings from the atmosphere and space weather parameters, quantitative information of contributions influencing the ionosphere from every external forcing have not understood well. In this thesis nonlinear autoregressive with exogenous input and neural network is applied first time to identify the ionospheric characteristics based on the VLF radio wave ropagation and ionosonde. One step ahead prediction of the daily nighttime means of VLF electric amplitude in three different latitude paths and two receiving stations by using NARXNN has been carried out. The relative contribution to the ionospheric conditions (VLF electricamplitude variability) from every external forcing has been revealed. Moreover, the proposed model extends for multi-step ahead prediction to evaluate the performance of prediction accuracy for five and ten days ahead. The temporal dependence of F2-region critical frequency (foF2) has been predicted by using the same approach as used for the VLF signals. Physical interpretation of relative contribution to the ionospheric conditions from major external forcing parameters have been made. The results of this thesis can be used to detect anomalies in relation with severe weather, major seismic activity, and space weather to mitigate damages and human victims. Furthermore, we investigate the coupling from external sources between the D-and F-region in the middle-latitude path. 地球を取り巻く電離層は,その中を通過,反射する電磁波の伝搬特性に多大な影響を及ぼすことが知られている。電離層の継続的な特性の観測には,電磁波による遠隔探査(リモートセンシング)が広く用いられている。例えば,電離層中で最大の電子密度をもつF層の観測には,電磁波の鉛直打ち上げ(イオノゾンデ)が用いられ,電子密度の高度分布が得られる。一方,MLT(Mesosphere-Lower Thermosphere)領域である電離層下端のD層は,その電子密度の小ささゆえ,VLF帯送信電波の受信振幅,位相の変化がほぼ唯一の観測方法である。電離層は,その上層及び下層起源の様々な要因(外因)により,時間空間的に複雑に変動する。例えば,上層からの外因として太陽活動の影響が挙げられる一方で,下層からの外因として大気の影響が挙げられる。しかしながら,外因別の電離層の変動への定量的評価は,現在までにほとんど行われていない。そこで本研究では,非線形システム同定手法を用いて,D層およびF2層における,電離層の時間変化の予測モデルを構築し,外因別の貢献度を導出した。特に,D層の電離層状態を表すVLF送信電波振幅の時間変動予測モデルの構築は初の試みである。さらに,D層,F層ともに,外因別の貢献度の導出も初めてである。今後これらの研究成果は,電離層のダイナミクスの理解,太陽活動や大気パラメータの監視,通信障害の予測,さらには地震に関連する異常値検出等に貢献する可能性がある。D層に関しては,電通大VLF帯送信電波観測ネットワークにより受信された様々な緯度を通過する国内外からの送信電波の電界振幅の長期時系列観測データを解析した。まず,電界振幅データに非線形システム同定手法の一つであるNARXNN(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input Neural Network)を適用して,プロセスモデルを生成し,電界振幅の時間変化に対する支配的な外因を同定した。次に,これらの支配的な外因を用いて,予測を行い構築されたモデルの評価を実施した。その結果,予測値と観測値の間に非常に高い相関係数が得られた。また,緯度の異なる伝搬経路において支配的な外因に違いが見られ,その理由に対する物理的考察を行った。さらに,F層に関しては,中緯度帯である日本国内で観測された,イオノゾンデのデータを用いて,D層と同様の解析を実施し,予測モデルを構築するとともに,D層とF層間の特性の相違を調査した.