論文の概要: Ionospheric Scintillation Forecasting Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00118v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 08:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-08 14:53:30.161900
• Title: Ionospheric Scintillation Forecasting Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた電離層シンチレーション予測
• Authors: Sultan Halawa, Maryam Alansaari, Maryam Sharif, Amel Alhammadi, Ilias Fernini,
• Abstract要約: この研究は、振幅シンチレーションの強度を予測できる機械学習(ML)モデルの開発に焦点を当てている。 XGBoostモデルは最も効果的なモデルとして登場し、バランスの取れたデータセットでトレーニングした場合、顕著な77%の予測精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4369058206183195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the use of historical data from Global Navigation Satellite System (GNSS) scintillation monitoring receivers to predict the severity of amplitude scintillation, a phenomenon where electron density irregularities in the ionosphere cause fluctuations in GNSS signal power. These fluctuations can be measured using the S4 index, but real-time data is not always available. The research focuses on developing a machine learning (ML) model that can forecast the intensity of amplitude scintillation, categorizing it into low, medium, or high severity levels based on various time and space-related factors. Among six different ML models tested, the XGBoost model emerged as the most effective, demonstrating a remarkable 77% prediction accuracy when trained with a balanced dataset. This work underscores the effectiveness of machine learning in enhancing the reliability and performance of GNSS signals and navigation systems by accurately predicting amplitude scintillation severity.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,GNSS信号出力の電子密度不規則さがGNSS信号の変動を引き起こす現象である振幅シンチレーションの重症度を予測するために,GNSS(Global Navigation Satellite System)シンチレーション監視受信機からの履歴データの利用について検討する。 これらの変動はS4インデックスを使って測定できるが、リアルタイムデータは必ずしも利用できない。 この研究は、振幅シンチレーションの強度を予測し、様々な時間的および空間的要因に基づいて、低、中、または高重度レベルに分類できる機械学習(ML)モデルの開発に焦点を当てている。 テストされた6つの異なるMLモデルの中で、XGBoostモデルは最も効果的なモデルとして登場し、バランスの取れたデータセットでトレーニングされた場合、顕著な77%の予測精度を示した。 本研究は、振幅シンチレーションの精度を正確に予測することにより、GNSS信号とナビゲーションシステムの信頼性と性能を向上させる機械学習の有効性を裏付けるものである。

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