В последние годы в зарубежной печати неоднократно подчеркивалось, что в условиях сильной зависимости качества KB радиосвязи от состояния отражающих ионосферных слоев, которые подвержены сильным изменениям в течение суток и года, целесообразно обеспечить прогнозирование этих изменений не только до установления связи, но и в ходе ее ведения. Отмечается, что такое прогнозирование может осуществляться по двум направлениям.
Первое направление включает комплекс мероприятий и использование специальной аппаратуры для предварительного отслеживания динамики состояния ионосферы, а также различные способы и технические системы, их реализующие, позволяющие прогнозировать максимальные и минимальные применимые частоты для конкретных линий радиосвязи [4,31]. Прогноз условий распространения KB реализуется с помощью технических средств, введенных в состав оборудования каждого корреспондента [4.12], или выделенных в самостоятельные организационные единицы (службы), которые действуют в интересах нескольких, одновременно работающих радиолиний [31].
Для предварительного прогнозирования состояния ионосферы широко применяются два типа моделей ионосферы — эмпирический и физический. Преимуществом эмпирических моделей является то, что они основаны на измерениях, однако при малом числе измерений результаты использования таких моделей имеют большую неопределенность.
Наиболее широко применяемый метод прогнозирования параметров слоя ионосферы F2 предполагает использование числовых коэффициентов, указанных в Атласе характеристик ионосферы МККР. Эти коэффициенты определяют суточное и географическое распределение критической частоты для этого слоя и линейно зависят от числа солнечных пятен. Этот метод широко используется в Японии. Метеорологический центр ВВС США применяет четырехмерную модель ионосферных слоев, в которой используются зависимости концентрации электронов от высоты для любом широты, долготы и времени. По результатам радиозондирования слои ионосферы на высотах от 95 до 2000 км описываются эмпирическими ортонормированнымн функциями. В международном исследовательском институте в Станфорде [32] исходные данные о процессах в ионосфере объединены в общую модель, с помощью которой характеристики электронной концентрации представляются тремя параболами. Наклон слоев ионосферы с одинаковой плотностью электронов определяется параметрами парабол, которые находятся либо на основе применения численных карт, либо непосредственным зондированием ионосферы. Модель учитывает отражение от верхних границ спорадических слоев Еs и включает в себя модель полярной ионосферы с авро-ральным поглощением. Выходные данные представляют собой изофоты отношения сигнал-шум, по которым определяют направление максимума излучения и фронт волны. Для прогнозирования состояния слоя D в высоких широтах лаборатория Эппельтома (Великобритания) [32] разработала программу для ЭВМ, учитывающую статистическое распределение аврорального поглощения во времени и в пространстве. В США аналогичная модель дополнительно использует данные о степени солнечной активности, геомагнитных широтах и долготах.
Необходимо отметить, что совершенствование способов прогнозирования состояния ионосферы идет по пути широкого использования ЭВМ, что, с одной стороны, позволяет применять более сложные математические модели ионосферы для повышения точности прогноза, а с другой требует учета большего числа исходных данных, в том числе данных, полученных в результате непосредственного зондирования ионосферы.
Второе направление прогнозирования предполагает постоянный контроль в течение сеанса связи одного (или нескольких) показателя качества связи и определение по его отклонениям тенденции изменения обстановки в KB радиоканале [18]. Техническая реализация этого направления оказывается менее громоздкой по сравнению с первым, поскольку отпадает необходимость в дополнительных антеннах и передатчиках зондирующих сигналов. Кроме того, устройства контроля качества рабочих каналов довольно хорошо вписываются в структуру современных KB радиолиний с элементами адаптации.
Считается, что положительный эффект такое прогнозирование будет давать в условиях медленных замираний, когда использование современных математических методов прогнозирования позволяет достаточно точно определить тренд соответствующего изменения качества связи. Значительно сложнее обстоит дело в случае быстрых замираний, поскольку затраты времени на выполнение всех операций, необходимых для прогноза, реализуемых на базе современных микро - и специализированных ЭВМ, пока остаются существенно больше продолжительности таких замираний. В такой ситуации прогноз становится просто бессмысленным.
Тем не менее в настоящее время ведутся теоретические исследования по поиску наиболее эффективных методов прогнозирования с точки зрения повышения точности прогноза и сокращения времени, затрачиваемого на его получение. Последние достижения вычислительной техники в области быстродействия позволяют надеяться на определенный успех в решении задачи прогнозирования качества и других параметров KB радиоканала в реальном масштабе времени для достаточно сложных условий функционирования (в том числе и при воздействии преднамеренных помех).