Про селекцію хвильових збурень на фоні трендів в даних супутникових спостережень термосфери

1Лізунов, ГВ, Скороход, ТВ
1Інститут космічних досліджень Нацiональної академiї наук України та Державного космiчного агентства України, Київ
Косм. наука технол. 2018, 24 ;(6):57-68
https://doi.org/10.15407/knit2018.06.057
Мова публікації: Російська
Анотація: 
Реєстрація хвильових процесів в атмосфері/іоносфері стикається зі складністю розпізнавання хвильових збурень на фоні потужних низькочастотних трендів атмосферних/іоносферних параметрів. Загальноприйнятим підходом до виділення хвильових збурень в таких умовах являється вилучення тренда з вихідного ряду даних. Але різні методи апроксимації тренда, які використовують різні автори, породжують на виході різні профілі хвиль. Особливо помітно відмінності проявляються в спектральній області, в якій, в залежності від методу вписування тренда, підсилюються або подавляються різні частотні складові хвильового процесу. Метою роботи являлась побудова коректного методу декомпозиції сигналу на тренд і хвильовий процес для випадку, коли тренд та хвиля розділені між собою в частотній області (що характерно, частково, для акустичних і гравітаційних типів хвиль в термосфері Землі).
                 Методи дослідження – цифрова обробка сигналів і спектральний аналіз. В роботі розвинуті фізичні підходи та математичний апарат обробки даних. Верифікація методу була проведена на модельних наборах даних. Вперше поставлена та розв’язана задача оцінки похибки, яку процедура декомпозиції сигналу вносить до характеристики хвилі. З цією метою аналіз похибки було перенесено з просторово-часової області до спектральної. В області масштабів атмосферних акустичних і гравітаційних хвиль похибка роздільної здатності спектра хвиль складає 1–5 %. Вказана похибка виникає з перших принципів (оцінка частоти на кінцевому інтервалі накопичення даних) і не може бути усунена за рахунок «більш якісної» обробки даних. Виявлена природа складності декомпозиції сигналу на тренд і хвилю, яка обумовлена розтіканням спектра тренда – артефакту цифрової обробки сигналу. Ключем до виділення хвильових збурень являється подвійна фільтрація даних. На першому етапі відбувається грубе виключення тренду, що має за мету усунення перекриття спектрів тренда та хвилі за умови невнесення спотворень в діапазон частот корисного сигналу. На другому етапі залишковий ряд даних пропускається через ідеальний фільтр, налаштований на смугу частот хвильового процесу.
                Після відповідної адаптації метод обробки даних, розвинутий в роботі, може бути використаний до аналізу дистанційних спостережень іоносфери та до аналізу даних інших областей.
Ключові слова: верхня атмосфера, космічний експеримент, спектральний аналіз, хвильові процеси, цифрова обробка сигналів
References: 
1. Лазоренко О. В., Черногор Л. Ф. Сверхширокополосные сигналы и процессы: Монография. — Х.: ХНУ им. В. Н. Каразина, 2009. — 576 с.
2. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. — М.: ООО Бином-Пресс, 2006. — 656 с.
3. Скороход Т. В., Лизунов Г. В. Локализованные пакеты акустико-гравитационных волн в ионосфере // Геомагнетизм и аэрономия. — 2012. — 52, № 1. — С.1—6.
4. Фаткуллин М. Н., Заруцкая Е. В., Фаткуллина В. А. Глобальные пространственные характеристики среднемасштабных волнообразных неоднородностей на высотаз области F ионосферы при различных уровнях магнитосферной активности. — М.: ИЗМИРАН, 1990. — Препринт № 41 (926).
5. Федоренко А. К. Відтворення характеристик атмосферних гравітаційних хвиль в полярних регіонах на основімас-спектрометричних супутникових вимірювань // Радиофизика и радиоастрономия. — 2009. — 14, № 3. — С. 254—265.
6. Черногор Л. Ф. Радиофизические и геомагнитные эффекты стартов ракет: Монография. — Х.: ХНУ им. В. Н. Каразина, 2009. — 386 с.
7. Dalgarno, A., Hanson, W. B., Spencer, N. W, Schmerling, E. R. (1973) The Atmosphere Explorer mission. Radio Sci., 8(4): 263—266.
doi: 10.1029/RS008i004p00263
8 Eckner, A. (2017, April 3) Algorithms for Unevenly Spaced Time Series: Moving Averages and Other Rolling Operators. ECKNER.com, from http://www.eckner.com/papers/Algorithms%20for%20Unevenly%20Spaced%20Time... .
9. Eckner, A. (2018, June 11) A Note on Trend and Seasonality Estimation for Unevenly Spaced Time Series, from http://www.eckner.com/papers/Trend%20and%20Seasonality%20Estimation%20fo... .
10. Gross S. H., Reber C. A., Huang F. T. (1984) Large-scale waves in the thermosphere observed by the AE-C satellite. The Transactions on Geoscience and Remote sensing, GE-22(4): 340—351.
11. Hedin, A. E., Mayr, H. G. (1987) Characteristics of Wavelike Fluctuations in Dynamics Explorer Neutral Composition Data. J. Geophys. Res., 92(A10): 11159—11172 [in English].
12. Huang, N. E., Wu, Z. (2008) A review on Hilbert-Huang transform: Method and its applications to geophysical studies. Revs Geophysics, 46(2): 23 p.
doi:10.1029/2007rg000228
13. Innis, J. L., Conde, M. (2002) Characterization of acoustic—gravity waves in the upper thermosphere using Dynamics Explorer 2 Wind and Temperature Spectrometer (WATS) and Neutral Atmosphere Composition Spectrometer (NACS) data. J. Geophys. Res., 107(A12): 1418—1439.
doi:10.1029/2002JA009370
14. Kramer, H. J. (2002) Observation of the Earth and Its Environment: monograph, Springer [in English]. 
15. Rice, C. J., Carter, V. L., LaValle, S. R., Chater, W. T., Jones, D. A., King, C. G., Nelson D. F. (1973) Atmosphere Explorer pressure measurements: Ion gauge and capacitance manometer. Radio Sci., 8(4): 305—314. 
doi:10.1029/RS008i004p00305
16. Spencer, N. W., Niemann, H. B., Carignan, G. R. (1973) The neutral-atmosphere temperature instrument. Radio Sci., 8(4): 287—296.
doi:10.1029/RS008i004p00287 
17. Spencer, N. W., Wharton, L. E., Niemann, H. B., Hedin, A. E., Carignan, G. R., Maurer, J. C. (1981) The Dynamics Explorer Wind and Temperature Spectrometer. Space Sci. Instrumentation, 5: 417—428.