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Performance Evaluation of an Automatic GPS Ionospheric Phase Scintillation Detector Using a Machine-Learning Algorithm

机译：基于机器学习算法的自动GPS电离层相位闪烁探测器的性能评估

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摘要

Ionospheric phase scintillation can cause errors or outage in GNSS navigation solutions. Timely detection of phase scintillation will enable adaptive processing to mitigate its effects on navigation solutions. This paper presents a machine-learning algorithm to autonomously detect phase scintillation based on frequency domain features. Validation using data from Gakona shows phase scintillation detection accuracy around 92 percent. Test results using data from Poker Flat, Jicamarca, Singapore, and Hong Kong demonstrate the capability of the trained detector to be applied more generally. Performance evaluation reveals that the values of phase scintillation index sigma(phi) may be poor indications of scintillation activities. Concurrent phase and amplitude scintillation detection using similar machine-learning algorithms is further investigated with low-latitude data. Results suggest that at low latitudes an amplitude detector alone is sufficient to capture scintillation in general, while at high latitudes, a phase scintillation detector is necessary to capture the dominating phase scintillation events. Copyright (C) 2017 Institute of Navigation
机译：电离层相位闪烁会导致GNSS导航解决方案出现错误或中断。及时检测到相位闪烁将使自适应处理能够减轻其对导航解决方案的影响。本文提出了一种基于频域特征的自主检测相位闪烁的机器学习算法。使用来自Gakona的数据进行的验证显示，相位闪烁检测的准确性约为92％。使用来自Poker Flat，Jicamarca，新加坡和香港的数据进行的测试结果证明了训练有素的检测器可以更广泛地应用。性能评估表明，相位闪烁指数sigma（phi）的值可能不足以指示闪烁活动。利用低纬度数据进一步研究了使用类似机器学习算法的并发相位和幅度闪烁检测。结果表明，在低纬度地区，仅振幅检测器通常足以捕获闪烁，而在高纬度地区，相位闪烁检测器对于捕获主要的相位闪烁事件是必需的。版权所有（C）2017导航研究所

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  • 来源
    《Navigation》 |2017年第3期|391-402|共12页
  • 作者

    Jiao Yu; Hall John J.; Morton Yu T.;

  • 作者单位

    Colorado State Univ, Ft Collins, CO 80523 USA;

    Colorado State Univ, Ft Collins, CO 80523 USA;

    Colorado State Univ, Ft Collins, CO 80523 USA;

  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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