Electromagnetic Wave Propagation From Low-Earth Orbit Satellite to Ground Station Considering Interpolated Atmospheric Environments

Abstract

We propose a novel method to calculate the electromagnetic (EM) wave propagation from low-earth orbit satellite (LEO) to a ground station based on the physical optics (PO), ray tracing technique, and geometric optics (GO) considering interpolated atmospheric environments. Our method includes the reflector antenna analysis using PO, the interpolation of the meteorological data using PCHIP and Kriging interpolation, transmission analysis using ray tracing and geometrical optics. Tropospheric and stratospheric environments are modeled using meteorological data-air pressure and temperature, relative humidity, and rain rate-measured at 9 different radiosonde observatories in and around South Korea. Furthermore, we utilize Piecewise Cubic Hermite Interpolating Polynomial (PCHIP) and Kriging-exponential methods for vertical and horizontal interpolations of the raw meteorological data, respectively. Hence, the interpolated atmospheric environments are amenable to the best use of ray tracing technique and GO. Subsequently, effective refractive indices of the stratified media can be extracted via millimeter-propagation-model93. The simplified Appleton-Hartree equation characterizes the ionospheric environment. Considering a sunsynchronous orbit satellite passing through South Korea, we calculate atmospheric attenuation, boresight error, received power, and compensation angle of satellite antenna for various conditions.INDEX TERMS electromagnetic wave propagation, low-earth orbit satellite, atmospheric environments, ray tracing technique, piecewise cubic Hermite interpolating polynomial.

Correlação Entre a Exatidão da Medida de Posição do GPS e as Condições Atmosféricas

“…Isto faz com que o caminho geométrico e o caminho óptico (aquele percorrido pela onda eletromagnética) sejam diferentes. Este efeito é bem conhecido e estudado muito tempo antes do aparecimento da tecnologia GNSS e continua como Booker (1948) e Kim et al (2021) apresentam em seus artigos.…”

“…Em relação à ionosfera, o atraso é devido à cintilação ionosférica, que pode impactar na disponibilidade, precisão, continuidade e integridade do posicionamento, considerado o maior efeito proveniente da ionosfera nos sinais GNSS. A cintilação ionosférica é uma fonte de variações de amplitude e fase que introduz distúrbios no rastreamento GNSS do receptor e pode causar uma redução da precisão no posicionamento, além da perda de bloqueio de sinais GNSS (Lopes et al, 2021).…”

“…O trabalho de Klipp et al (2019) com foco na região central e sul da América apresenta uma variação anual nos valores médios de TEC, contendo um máximo em trono do solstício de dezembro. Esse comportamento era esperado pelos pesquisadores, pois a fotoionização ocorrer quando o ângulo do zênite solar atinge os valores mais baixos.…”

Predicting Atmospheric Refractivity over the Korean Peninsula Using Deep Learning Techniques

“…대기 굴절률은 온도, 기압, 상대습도에 의 해 결정되며, 기상관측소에서 라디오존데를 이용해 얻은 측정값을 이용하여 대기 굴절률의 참값을 계산할 수 있 다. 하지만 기상관측소의 수는 해석 영역의 크기에 비해 제한적이므로 관측점의 데이터와 역거리 가중법(inverse distance weighting, IDW), 크리깅(kriging) [2] , 선형 보간법 (linear interpolation) 등을 이용해 미관측지점의 기온, 기 압, 상대습도를 예측하는 방법이 활용된다 [3] . 최근 들어 활발히 연구가 진행되고 있는 기계학습의 방법론 중 하 나인 감독학습은 문제와 정답이 쌍으로 존재하는 다수의 데이터를 학습하여 여러 가지 예측 문제를 해결하는 데 활용되고 있으며, 이를 공간 보간법과 결합하여 미관측지 점에서의 강우, 풍속, 풍향 등의 예측에 활용한 여러 선행 연구가 존재한다 [4], [5] .…”