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J-GLOBAL ID：201802263135010969   整理番号：18A0428057

非定常過程としての電離層のTEC擾乱の階層的Bayesモデリング【Powered by NICT】

Hierarchical Bayesian modeling of ionospheric TEC disturbances as non-stationary processes

著者 (4件)： Seid Abdu Mohammed (Department of Mathematics, Bahir Dar University, P.O. Box 79, Bahir Dar, Ethiopia) ,  Berhane Tesfahun (Department of Mathematics, Bahir Dar University, P.O. Box 79, Bahir Dar, Ethiopia) ,  Roininen Lassi (Sodankylae Geophysical Observatory, University of Oulu, Taehtelaentie 62, FI-99600 Sodankylae, Finland) ,  Nigussie Melessew (Washera Geospace and Radar Science Laboratory, Bahir Dar University, P.O. Box 79, Bahir Dar, Ethiopia)
資料名： Advances in Space Research  (Advances in Space Research)
巻： 61  号： 5  ページ： 1193-1205  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0831A  ISSN： 0273-1177  CODEN： ASRSDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 定常及び非定常過程としての電離圏全電子数の規則的および不規則的変動をモデル化するためであった。エチオピア、バハールダル11.6°N,37.4°Eで観察されSCINDA GPSデータセットに開発した方法を適用した。Gauss Markovランダム過程プライアを持つ階層的Bayes反転を使用し,hyperprior(HP)における事前パラメータをモデル化した。確率偏微分方程式によるMaternプライアを用い,ハイパーパラメータに対するスケールInv-カイ2乗超事前を用いた。後推定を引き出すために,Markov連鎖モンテカルロ法:パラメータとハイパーパラメータ推定のためのGibbsサンプリング及びメトロポリス内Gibbs,それぞれを用いた。もモデルパラメータ推定の不確実性を定量化することを可能にする。合成テストケースを用いて提案した方法の適用性を実証した。最後に,実際のGPSデータセットする方法は,規則的および不規則的変動成分に分解を適用した。結果は,このアプローチが対応する誤差不確実性を持つ全電子量の変動を定量化する正確な電離層擾乱特性評価技術として使えることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エチオピア連邦民主共和国 ,  パラメータ推定 ,  *電離層 ,  電離層擾乱 ,  キャラクタリゼーション ,  大都市 ,  *モデリング ,  不確実性 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  GPSデータ ,  Gibbsサンプリング ,  MCMC ,  ハイパーパラメータ ,  全電子数 ,  *非定常過程 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 電離層 ,  TEC ,  階層的インバージョン ,  MCMC ,  Gauss過程 ,  非定常過程

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非定常過程 ,  電離層 ,  Tec ,  擾乱 ,  モデリング