Mekansal istatistiksel metotlarla elektromanyetik yayılımın tahmini

Abstract

Elektromanyetik (EM) yayılım denizsel çevrelerde sürekli değiĢen atmosferik koĢullardan etkilenmektedir. RADAR performans tahmini, kablosuz iletiĢim, GPS vb. alanlar için deniz ortamında EM dalgaların yayılımın modellenmesi büyük önem taĢımaktadır fakat atmosferik koĢulların homojen bir yapıda olmamasından dolayı bu etkileri modellemek oldukça zor ve karmaĢıktır. Bu kapsamda yayılım kaybını modellemek amacıyla yapılan çalıĢmada zamansal ve mekansal olarak toplanan EM ve atmosferik verilere CBS tabanlı mekânsal istatistiksel metotlar uygulanmıĢtır. KeĢifsel regresyon analizi ile tüm frekanslar (2.69 GHz, 4.5 GHz, 8.45 GHz, 12.21 GHz, 18.10 GHz) için en iyi modelin rüzgar hızı, deniz yüzey sıcaklığı, basınç, bağıl nem ve serbest uzay kaybı parametrelerine sahip olduğu görülmüĢtür. Sonuç olarak mekansal regresyon analizi ile beĢ farklı frekans için EM yayılımın tahminini yapan modeller oluĢturulmuĢ ve değiĢen atmosferik koĢullar altında EM yayılıma etki eden parametrelerin katsayıları belirlenmiĢtir. ÇalıĢmanın, bölgelerdeki EM yayılım uygulamaları için yeni bir ufuk sağlayarak, EM yayılım karakteristikleri ve benzer problemler için çözüm yolu olabileceği öngörülmektedir.

Electromagnetic (EM) propagation is affected by constantly changing atmospheric conditions in marine environments. RADAR performance prediction, wireless communication, GPS etc. Modeling the propagation of EM waves in marine environment for areas is of great importance, but modeling these effects is quite difficult and complex due to the fact that atmospheric conditions are not homogeneous. In this context, GIS based spatial statistical methods were applied to electromagnetic and atmospheric data collected temporally and spatially in the study conducted to model the propagation loss. With the exploratory regression analysis, the best model for all frequencies (2.69 GHz, 4.5 GHz, 8.45 GHz, 12.21 GHz, 18.10 GHz) was predicted to have parameters of wind speed, sea surface temperature, pressure, relative humidity and loss of free space. As a result, models that predict EM propagation for five different frequencies were created by spatial regression analysis and coefficients of parameters affecting EM propagation under varying atmospheric conditions were determined. It is anticipated that the study may be a solution for EM propagation characteristics and similar problems by providing a new horizon for EM propagation applications in the regions.