Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Influence of input parameters for prediction of GPS and IRNSS TEC by using OKRSM at Hyderabad stations during solar fare event

Tytuł:
Influence of input parameters for prediction of GPS and IRNSS TEC by using OKRSM at Hyderabad stations during solar fare event
Autorzy:
Sivavadivel, Kiruthiga
Shunmugam, Mythili
Raju, Mukesh
Muthuvelan, Vijay
Devireddy, Kavitha
Data publikacji:
2022
Słowa kluczowe:
OKRSM
IRNSS
GPS
X9.3
błąd zakresu
range error
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The solar fare is a threat to the Global Positioning Satellite System (GPS). In this paper, the forecasting capability of Ordinary Kriging-based Response Surface Model (OKRSM) is examined during the X2.2 and X9.3 solar fare that occurred on 6.9.2017. Additionally, its effect on positional accuracy of GPS and IRNSS (Indian Regional Navigation Satellite System) is also evaluated. The GPS and IRNSS VTEC (Vertical Total Electron Content) data are taken from the Hyderabad IGS network station and IRNSS receiver installed at Osmania University, Hyderabad station (17° 24′ 28.07″ N, 78° 31′ 4.26″ E), respectively. The VTEC data of GPS and IRNSS are forecasted from 4th September 2017 to 6th September 2017 by using the previous 6 days of input parameters, GPS and IRNSS TEC data. The parameters like SSN, Kp, Ap, F10.7, ScalarB, Vector B Mag, RMS Mag, RMS Field Vec and Dst were used as inputs for constructing the response surface model. Based on the prediction during the solar fare, it is noted that the model, which was built by using the parameters like ScalarB, Vector B Mag, RMS Field Vec and Dst, gives better prediction results and less range error when compared to other cases used for prediction of TEC. To validate the constructed model, the forecasted TEC of GPS and IRNSS during solar fare is compared with IRI 2016 and IRI PLAS 2017 models. Based on the comparison results, it is found that the developed model showing good agreement with IRNSS data rather than GPS data. The obtained results also show that the IRNSS constellation provides better service in the Indian region when compared to GPS and other models.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies