《Advances in Space Research》：A Method for Estimating the Magnitude of Ionospheric Irregularity Drift Velocity Based on the Network of Geodetic GPS Stations
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本研究提出一种基于低成本地理GPS接收器网络和波let域交叉相关分析的方法，结合ROTI事件选择，有效估计高纬度电离层不规则结构漂移速度，验证其与传统方法一致性，并展现复杂干扰下的强鲁棒性。
赵东升|侯玉豪|张克飞|刘浩|王千欣|王莉|李龙江|史忠超|克雷格·M·汉考克|盖辛·温·罗伯茨|安德烈·克兰科夫斯基|马尔迪娜·阿卜杜拉|李冠清|权一鸣
中国矿业大学环境与空间信息学院，徐州221116，中国
摘要
高纬度地区的电离层不规则现象表现出快速的时空演变特性，其漂移速度是表征这些不规则现象动态和支持电离层闪烁模型发展的关键参数。然而，大多数现有的漂移速度估计方法依赖于电离层闪烁监测接收器（ISMR）提供的高采样率载波相位观测数据。尽管这些方法的估计精度很高，但由于设备成本高昂且分布稀疏，难以实现大规模连续监测。为了解决这一限制，本研究提出了一种利用成本相对较低且分布更广的地理GPS接收器网络来估计不规则现象漂移速度的方法，并结合了基于总电子含量指数（ROTI）变化率和小波域互相关分析的事件选择技术。该方法能够利用1 Hz GPS观测数据有效估计高纬度不规则现象的漂移速度。通过2023年至2025年间法罗群岛的GPS接收器阵列和共址闪烁接收器观测到的四个代表性高纬度闪烁事件，验证了该方法的有效性。结果表明，该方法得到的不规则现象漂移速度主要分布在300-2000 m/s的典型高纬度范围内，并且在速度变化特征方面与传统功率谱方法保持良好一致。即使在相位闪烁显著而幅度闪烁极弱、功率谱结构不清晰的情况下，小波域互相关方法仍能提供稳定的时间延迟估计，显示出在复杂干扰条件下的强鲁棒性。漂移速度的变化与空间天气驱动的强度有明显对应关系：当空间天气驱动增强时，漂移速度通常较高；当驱动较弱时，漂移速度较低，表明该方法能够有效反映高纬度不规则现象漂移速度对能量输入的响应特性。尽管该方法在典型干扰条件下表现稳定，但在不规则现象规模较小或结构演变较快时，延迟估计的可靠性可能会受到影响，因为这些情况会降低站点间干扰的一致性。
引言
作为太阳-地球空间环境的关键组成部分，电离层中的电子密度不均匀性导致了电离层不规则现象的产生。即使在平静的空间天气条件下，电离层中也普遍存在从数十公里到数百公里线性尺度的不规则结构，同时也存在几公里尺度的小尺度不规则现象。随着第25太阳活动周期的太阳活动增强，不仅电离层风暴和地磁扰动加剧，电离层不规则现象的发生频率也显著增加。当电磁波（尤其是全球导航卫星系统（GNSS）等卫星导航信号）穿过这些不规则结构时，其传播路径和信号延迟会受到强烈干扰，从而导致接收信号出现相位和幅度波动，这种现象通常被称为电离层闪烁。
漂移速度是用于表征电离层不规则现象动态特性的核心参数之一（Cesaroni等人，2021年）。分析其运动特性不仅有助于揭示电离层不规则现象的传输行为，还为电离层闪烁模型的发展提供了重要的约束条件（Priyadarshi，2015年）。现有的电离层闪烁模型通常基于短期电离层不规则现象是静态或准静态的假设（Rino等人，2025年）。这一假设在中低纬度地区通常是有效的，因为这些地区的电离层不规则现象漂移速度较低，不会显著影响闪烁模型的准确性。然而，在高纬度和极地地区，由于电离层不规则现象的漂移速度相对较快，这一假设对模型准确性的影响不容忽视（Laakso等人，2023年）。准确估计电离层不规则现象的漂移速度被认为是进一步提高极地电离层闪烁模型准确性的关键因素，也有助于这些模型在空间天气监测、可靠导航与定位以及通信支持中的更广泛应用。
目前，全球学者们正在进行大量关于基于GNSS估计电离层不规则现象漂移速度的方法研究。Liu等人（2012年）提出了一种使用单站接收器估计电离层不规则现象漂移速度的方法，该方法已被广泛采用（Carrano等人，2016年），其估计电离层不规则现象漂移速度的准确性也得到了验证。然而，这类方法得到的漂移速度是一个标量量，难以确定真实的漂移方向。此外，该方法需要高采样率的接收器观测数据，这限制了其实际应用范围。
近年来，随着GNSS接收器阵列技术的进步，空间接收器方法逐渐成为主流。Ji等人（2011年）使用斜向总电子含量（STEC）观测数据代替信号功率，提出了一种基于互相关分析的赤道地区不规则现象漂移速度估计方法。他们发现低纬度地区的不规则现象漂移速度通常在100–200 m/s范围内（Ji等人，2011年）。考虑到高纬度地区以相位闪烁为主而非幅度闪烁的特点，Wang等人（2015年）提出了一种利用高采样率载波相位观测数据估计电离层不规则现象漂移速度的方法。该方法结合自适应周期图技术（APT）进行时频分析，有效提取了由电离层不规则现象引起的站点间干扰的延迟时间。他们的研究表明，高纬度地区电离层不规则现象的漂移速度可达300–3000 m/s（Wang等人，2015年）。此外，该方法还与不相干散射雷达（ISR）和全天空成像仪（ASI）的数据进行了广泛比较，验证了三种方法得到的电离层不规则现象漂移速度大小的一致性（Wang等人，2018年）。Wang等人（2018年）首次将GLONASS信号应用于高纬度电离层不规则现象漂移速度的研究，发现多星座数据的使用可以有效弥补单一系统的观测盲区（Wang等人，2018年）。Park等人（2022年）提出了一种基于总电子含量（ROT）时间序列峰值波形估计时间延迟的方法，从而估计电离层不规则现象的漂移速度。同时，通过分析ROT特征持续时间以及电离层穿透点（IPP）坐标移动路径，他们首次实现了对单个不规则现象宽度的估计（Park等人，2022年）。Zhong等人（2023年）首次使用常规GNSS接收器的1 Hz低采样率C/N0数据，通过构建两个地面接收器与两颗北斗GEO卫星之间的交叉信号路径，并提取S4c指数，同时估计了电离层不规则现象的高度和纬向漂移速度。
大多数现有的电离层不规则现象漂移速度估计方法依赖于电离层闪烁监测接收器的载波相位观测数据。虽然这些方法由于ISMR提供的高质量测量数据而具有较高的估计精度，但由于仪器成本较高（约20万元人民币，约合2.8万美元）以及观测站分布稀疏，限制了它们在大规模连续监测中的应用。相比之下，地理GPS接收器的成本要低得多，通常约为8.75万元人民币（略高于1.2万美元），仅为ISMR成本的40%，并且部署在更多的参考站点上，具有更广的空间覆盖范围。这些特点使得它们更适合在大范围内连续监测电离层不规则现象的漂移速度。尽管如此，利用地理GPS接收器进行漂移速度估计的研究仍然有限。在本研究中，我们提出了一种结合地理GPS接收器阵列得到的ROTI时间序列与小波域时频分析的方法来估计电离层不规则现象的漂移速度，并将估计结果与共址ISMR观测结果进行比较，以评估所提出方法的表现。目的是为电离层不规则现象漂移速度的大面积监测提供一种更经济、更实用的解决方案。
数据介绍
本研究使用的数据来自部署在法罗群岛的一个小型GPS接收器阵列。该阵列包括四个GPS观测站，分别是KLAV、VEST、ARGI和FAR2，它们的位置如图1所示。KLAV站位于Boreoy岛，VEST站位于Streymoy岛的西北部，ARGI站位于Streymoy岛的中心区域。KLAV与ARGI、KLAV与VEST以及VEST与ARGI之间的距离分别为27.5公里和30.4公里。
方法论
本研究提出了一种估计电离层不规则现象漂移速度的方法。其核心工作流程如图3所示。该方法包括以下关键步骤：首先从1秒GPS观测数据中提取ROTI，以表征电离层不规则现象的强度；然后采用基于预定义ROTI阈值的二级闪烁分类方案来识别受电离层不规则现象影响的观测弧段；接着进行小波变换。
方法验证与结果分析
为了验证基于地理GPS接收器的小波域互相关方法在高纬度电离层扰动条件下估计电离层不规则现象内在漂移速度的准确性和可靠性，选取了2023年4月23-24日、2025年1月1日和2025年4月16日发生的四个代表性高纬度闪烁事件作为案例研究。在研究区域和选定时间段内，没有
延迟时间不确定性分析
延迟时间是反演电离层漂移速度的关键参数。任何一对站点之间的延迟估计误差都可能通过反演过程传播，因为由此产生的基线投影速度直接影响到最终联合解。当延迟时间较小时，这个问题尤为重要，因为即使几秒钟的时间误差也可能导致估计的漂移速度出现显著误差。
结论
本研究利用部署在法罗群岛的一组小型地理GPS接收器，提出了一种专门针对高纬度地区、无需专用电离层闪烁监测接收器的电离层不规则现象内在漂移速度估计方法。该方法首先利用ROTI识别并选择受干扰的卫星观测弧段，然后提取不规则现象干扰的特征频率成分。
未引用参考文献
Breitsch和Morton，2023年；Carrano和Rino，2016年；Dabbakuti和Ratnam，2016年；Jacobsen和D?hnn，2014年；Klobuchar，1987年；Lee和Lee，2019年；Laakso和Pfaff，2023年；Strangeways，2009年；Sethi和Dashora，2020年。
CRediT作者贡献声明
赵东升：概念构思、方法论设计、监督、撰写及审稿编辑。侯玉豪：数据整理、形式分析、方法论设计、初稿撰写。张克飞：数据整理、资源提供、监督、撰写及审稿编辑。刘浩：数据整理。王千欣：数据整理。王莉：数据整理。李龙江：数据整理。史忠超：数据整理。克雷格·M·汉考克：数据整理。盖辛·温·罗伯茨：数据整理。安德烈·克兰科夫斯基：项目管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（NSFC，项目编号42274021、42361134583）和中国博士后科学基金（项目编号2023M743762、2024T171001）的支持。AK在瓦尔米亚-马祖里大学的工作得到了波兰科学与高等教育部（Lamkowko卫星天文台维护项目，决定编号22/566625/SPUB/SP/2023）的支持。作者衷心感谢法罗群岛环境署的支持。
