Техника и методика геофизического эксперимента : сборник научных трудов / Рос. акад. наук, Кол. науч. центр, Поляр. геофиз. ин-т. – Апатиты : [б. и.], 2003. – 194 с.

алгоритма быстрого преобразования Фурье, что существенно сокращает затрачиваемое на расчет время. Набор корреляционных функций составляют автокорреляционные функции, количество которых совпадает с числом приемных точек, а также N взаимных корреляционных функций (N = п(п-1)/2, где п - число приемных точек). На данном этапе производится предварительный отбор данных по уровню максимума взаимных корреляционных функций, и к дальнейшей обработке допускаются записи, у которых наименьшее значение максимума взаимной корреляции из набора нормированных корреляционных функций превышает 0.5. Таким образом, обеспечивается высокая степень подобия между записями, зарегистрированными на разнесенных приемных точках, и, кроме того, построение корреляционных уровней выше значения 0.5 значительно снижает влияние высокочастотного шума, который содержится в исходном сигнале. Третий этап связан с извлечением информации, заложенной в корреляционных функциях по принципам обобщенного корреляционного анализа, т.е. в некотором интервале выше значений 0.5 проводится определенное количество корреляционных уровней и в точках пересечений /ровней и функций, а также в максимумах взаимных корреляционных функций, снимаются значения временных задержек. Эти значения затем поступают в систему уравнений для расчета искомых параметров на следующем этапе. Сложность в определении временных задержек состоит в том, что используемые корреляционные функции не являются непрерывными. Поэтому для получения более точного значения задержек необходимо проводить аппроксимацию интервалов корреляционных функций квадратным полиномом по пяти соседним точкам. Количество корреляционных уровней выбирается таким образом, чтобы, с одной стороны, увеличить статистическую надежность извлекаемой информации, а с другой - не внести дополнительную ошибку при решении большого числа уравнений методом наименьших квадратов. На четвертом этапе производится расчет параметров анизотропии и скорости дрейфа по нескольким наборам корреляционных функций, состоящих из одной авто- и N взаимных корреляционных функций. В результате получаем п наборов искомых параметров. Далее проводится сравнение полученных результатов из каждого набора так, чтобы они не отличались друг от друга в среднем на 20%. Выполнение этого условия позволяет избежать ошибок, связанных с искажением формы автокорреляционных функций, и является основанием для перехода на следующий этап. Пятый и шестой этапы повторяют описанную процедуру для вычисленной средней автокорреляционной функции. Результатами этой ступени алгоритма являются окончательные значения для компонент вектора скорости дрейфа и параметров анизотропии. На седьмом этапе производится запись и отображение рассчитанных значений. Далее весь алгоритм обработки повторяется для следующего временного интервала наблюдений. Характерной особенностью расчета параметров ионосферных неоднородностей методом обобщенного корреляционного анализа является выбор оптимального количества корреляционных уровней. Наиболее приемлемое количество уровней было найдено с помощью гауссовской модели ионосферных неоднородностей. Модель позволяет рассчитать набор корреляционных функций радиосигнала, прошедшего через ориентированные 101