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Equatorial plasma bubble detection based on GNSS Doppler index using support vector machine algorithm
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AI
DOI：10.1007/s10291-025-01820-0.png)
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摘要
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全球导航卫星系统（GNSS）多普勒测量不受周跳影响，为检测电离层不规则性提供了稳健的方法。本研究提出了一种基于GNSS多普勒测量的支持向量机（SVM）算法，用于检测赤道等离子泡（EPB）。检测器的输入为多普勒指数（DI），其从双频差分多普勒观测中提取。2022年位于香港的HKWS站的数据被用于训练SVM模型并验证其性能。结果表明，训练后的SVM模型在EPB检测中达到96.7%的验证准确率。为评估模型的通用能力，对2023年全年HKWS站和HYDE站的EPB事件进行了研究。结果显示，基于DI的SVM模型对EPB的检测性能与基于GNSS载波相位测量总电子含量时间序列的目视检测结果相当。此外，EPB的发生特征也与先前研究一致，表明检测结果可靠。
Keyword:
GNSS
Doppler index (DI)
Ionosphere
Equatorial plasma bubble (EPB)
Support vector machine (SVM)
期刊
IF:
3.9
论文数:
355
被引数:
6.4K
机构
引用论文
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Two-dimensional observations of midlatitude sporadicEirregularities with a dense GPS array in Japan
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