Прототип інтелектуальної системи дослідження параметрів космічної погоди

dc.citation.epage356
dc.citation.issue14
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage348
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorІвантишин, Данило
dc.contributor.authorБуров, Євген
dc.contributor.authorIvantyshyn, Danylo
dc.contributor.authorBurov, Yevhen
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-09-12T07:22:03Z
dc.date.created2023-02-28
dc.date.issued2023-02-28
dc.description.abstractПроаналізовано наявні методики виправлення помилок у закодованих повідомленнях матрицями Фібоначчі, що дають можливість знаходити і виправляти декілька помилок у кодових словах, отриманих каналами зв’язку. З’ясовано, що за останнє десятиліття опубліковано багато різноманітних робіт, у кожній з яких обґрунтовано доцільність використання матриць Фібоначчі для (де)кодування даних. Встановлено, що елементи кодового слова, одержаного множенням блока повідомлення на матрицю Фібоначчі, мають чимало корисних властивостей, на яких ґрунтується методика виявлення та виправлення у ньому помилок. Дослідники стверджують, що відношення відповідних елементів кодового слова наближене до золотого перерізу, й це має важливе значення для відомих методик виправлення потенційних помилок. Така властивість кодового слова дає можливість ідентифікувати наявність подвійних і потрійних помилкових елементів, перевіривши, чи належать їхні відношення до фіксованого інтервалу. Хибна належність, як виявилось, свідчить про те, що в різних рядках кодового слова є дві помилки, для виправлення яких потрібно розв’язати відповідні діофантові рівняння. Розв’язки цих рівнянь повинні задовольнити певні умови виправлення помилок. З’ясовано, що для виправлення двох помилок у одному рядку кодового слова ставлять умову, згідно з якою набір блоків вхідного повідомлення має містити тільки мінімальні матриці, що дає можливість брати найменші розв’язки діофантового рівняння, придатність яких уточнюють перевіряльними співвідношеннями. Виявлено, що для виправлення трьох помилок у кодовому слові потрібно перевірити приналежність фіксованому інтервалу відношень відповідних його елементів та розв’язати нелінійне діофантове рівняння, реалізація якого є надзвичайно складною. Запропонований підхід зводиться до проб і помилок: спочатку потрібно знайти точне місце розташування помилкових елементів, а вже потім їх виправляти за відповідними методиками.
dc.description.abstractAn analysis of the state of space weather research has been conducted, based on which the main problem has been identified and its relevance has been justified. Monitoring, researching, and forecasting space weather conditions receive significant attention in developed countries around the world. Despite significant progress in addressing this issue, the structure of solar-terrestrial connections is not fully understood, and the risks associated with space weather are increasing as the key aspects of our lives become increasingly technologically advanced. Today, in the structure of solar-terrestrial connections the influence of solar activity on the Earth’s lower atmosphere, including atmospheric infrasound and the electric field, remains insufficiently studied. This problem requires an examination of complex interactions that occur when different types of disturbances propagate through the Sun-Earth environment. Based on the developed generalized architecture of an intelligent system for researching space weather parameters, a prototype of this system has been proposed, and its functionality has been determined and developed. The prototype of the intelligent system is a client-server system built on the basis of server software, user software, and application software. The functionality of the intelligent system includes data collection, their preliminary processing, data processing, and visualization of the investigated signals. Data processing for space weather parameters includes spectral analysis of experimental data implemented using windowed Fourier transform and wavelet transform, as well as correlation-regression analysis, which allows for the investigation of the relationship between variables with the aim of identifying unknown causal connections. The intelligent system for researching space weather parameters will help identify new connections in the structure of solar-terrestrial interactions and study the impact of space factors on the Earth’s troposphere. The provided examples illustrate the results of processing experimental data for space weather parameters.
dc.format.extent348-356
dc.format.pages9
dc.identifier.citationІвантишин Д. Прототип інтелектуальної системи дослідження параметрів космічної погоди / Данило Івантишин, Євген Буров // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2023. — № 14. — С. 348–356.
dc.identifier.citationenIvantyshyn D. Prototype of intellectual system for research of space weather parameters / Danylo Ivantyshyn, Yevhen Burov // Information Systems and Networks. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — No 14. — P. 348–356.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/sisn2023.14.348
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/111715
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі, 14, 2023
dc.relation.ispartofInformation Systems and Networks, 14, 2023
dc.relation.references1. Hapgood, M., et al. (2021). Development of space weather reasonable worst-case scenarios for the UK national risk assessment. Space Weather, 19(4), e2020SW002593. https://doi.org/10.1029/2020SW002593.
dc.relation.references2. Buzulukova N., Tsurutani B. (2022), Space Weather: From solar origins to risks and hazards evolving in time. Front. Astron. Space Sci. 9:1017103. https://doi.org/10.3389/fspas.2022.1017103.
dc.relation.references3. Pulkkinen, T. (2007). Space Weather: Terrestrial Perspective. Living Rev. Sol. Phys. 4, 1. https://doi.org/10.12942/lrsp-2007-1.
dc.relation.references4. Singh, A. et al. (2021). Physics of Space Weather Phenomena: A Review. Geosciences, 11, 286. https://doi.org/10.3390/geosciences11070286.
dc.relation.references5. Sharpe, et al. (2017). Verification of Space Weather Forecasts Issued by the Met Office Space Weather Operations Centre: Verification of MOSWOC Forecasts. Space Weather. 15(10). DOI: 10.1002/2017SW001683.
dc.relation.references6. Temmer, M. (2021). Space weather: the solar perspective. Living Rev. Sol. Phys., 18(4). https://doi.org/10.1007/s41116-021-00030-3.
dc.relation.references7. Oliveira, D. M., Zesta, E. (2019). Satellite orbital drag during magnetic storms. Space Weather, 17, 1510–1533. DOI: 10.1029/2019SW002287.
dc.relation.references8. Hapgood, M., Liu, H., Lugaz, N. (2022). SpaceX – sailing close to the space weather? Space weather, 20, e2022SW003074. DOI: 10.1029/2022SW003074.
dc.relation.references9. Bain, H., et al. (2023). NOAA Space Weather Prediction Center Radiation Advisories for the International Civil Aviation Organization. Space Weather, 21. 10.1029/2022SW003346.
dc.relation.references10. Vaičiulis, V. et al. (2021). Associations between Space Weather Events and the Incidence of Acute Myocardial Infarction and Deaths from Ischemic Heart Disease. Atmosphere, 12, 306. https://doi.org/10.3390/atmos12030306.
dc.relation.references11. Chaban, et al. (2021). Negative Effect of High-Level Infrasound on Human Myocardial Contractility: In-Vitro Controlled Experiment. Noise & health, 23, 57–66. 10.4103/nah.NAH_28_19.
dc.relation.references12. Gopalswamy, N. (2022). The Sun and Space Weather. Atmosphere. 13, 1781. https://doi.org/10.3390/atmos13111781.
dc.relation.references13. Vadakke Veettil S., et al. (2019). The ionosphere prediction service prototype for GNSS users. J. Space Weather Space Clim., 9, A41. https://doi.org/10.1051/swsc/2019038.
dc.relation.references14. Cheng, F. et al. (2021). A Review on Data Preprocessing Techniques Toward Efficient and Reliable Knowledge Discovery From Building Operational Data. Frontiers in Energy Research, Vol. 9. DOI: 10.3389/fenrg.2021.652801.
dc.relation.references15. Верес О. (2015) Онтологія очищення даних. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: “Інформаційні системи та мережі”, № 814, 237–245.
dc.relation.references16. Lozynsky, A., et al. (2023). Advances in Data Reduction Techniques to Solve Power Spectrum Estimation Problems for Emerging Wireless Networks. Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol. 965. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24963-1_34.
dc.relation.references17. Scholl, S. (2021). Fourier, Gabor, Morlet or Wigner: Comparison of Time-Frequency Transforms. arXiv, arXiv:2101.06707.
dc.relation.references18. Merry, R. J. E. (2005). Wavelet theory and applications: a literature study. DCT rapporten; Vol. 2005.053. Technische Universiteit Eindhoven.
dc.relation.references19. Devore, J. L., Berk, K. N., Carlton, M. A. (2021). Regression and Correlation. In: Modern Mathematical Statistics with Applications. Springer Texts in Statistics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-55156-8_1.
dc.relation.referencesen1. Hapgood, M., et al. (2021). Development of space weather reasonable worst-case scenarios for the UK national risk assessment. Space Weather, 19(4), e2020SW002593. https://doi.org/10.1029/2020SW002593.
dc.relation.referencesen2. Buzulukova N., Tsurutani B. (2022), Space Weather: From solar origins to risks and hazards evolving in time. Front. Astron. Space Sci., 9:1017103. https://doi.org/10.3389/fspas.2022.1017103.
dc.relation.referencesen3. Pulkkinen, T. (2007). Space Weather: Terrestrial Perspective. Living Rev. Sol. Phys., 4, 1. https://doi.org/10.12942/lrsp-2007-1.
dc.relation.referencesen4. Singh, A. et al. (2021). Physics of Space Weather Phenomena: A Review. Geosciences, 11, 286. https://doi.org/10.3390/geosciences11070286.
dc.relation.referencesen5. Sharpe, et al. (2017). Verification of Space Weather Forecasts Issued by the Met Office Space Weather Operations Centre: Verification of MOSWOC Forecasts. Space Weather, 15(10). DOI: 10.1002/2017SW001683.
dc.relation.referencesen6. Temmer, M. (2021). Space weather: the solar perspective. Living Rev. Sol. Phys., 18(4). https://doi.org/10.1007/s41116-021-00030-3.
dc.relation.referencesen7. Oliveira, D. M., Zesta, E. (2019). Satellite orbital drag during magnetic storms. Space Weather, 17, 1510–1533. DOI: 10.1029/2019SW002287.
dc.relation.referencesen8. Hapgood, M., Liu, H., Lugaz, N. (2022). SpaceX—sailing close to the space weather? Space weather, 20, e2022SW003074. DOI: 10.1029/2022SW003074.
dc.relation.referencesen9. Bain, H, et al. (2023). NOAA Space Weather Prediction Center Radiation Advisories for the International Civil Aviation Organization. Space Weather, 21. 10.1029/2022SW003346.
dc.relation.referencesen10. Vaičiulis, V. et al. (2021). Associations between Space Weather Events and the Incidence of Acute Myocardial Infarction and Deaths from Ischemic Heart Disease. Atmosphere, 12, 306. https://doi.org/10.3390/atmos12030306.
dc.relation.referencesen11. Chaban, et al. (2021). Negative Effect of High-Level Infrasound on Human Myocardial Contractility: In Vitro Controlled Experiment. Noise & health, 23, 57–66. 10.4103/nah.NAH_28_19.
dc.relation.referencesen12. Gopalswamy, N. (2022). The Sun and Space Weather. Atmosphere, 13, 1781. https://doi.org/10.3390/atmos13111781.
dc.relation.referencesen13. Vadakke Veettil S., et al. (2019). The ionosphere prediction service prototype for GNSS users. J. Space Weather Space Clim., 9, A41. https://doi.org/10.1051/swsc/2019038.
dc.relation.referencesen14. Cheng, F. et al. (2021). A Review on Data Preprocessing Techniques Toward Efficient and Reliable Knowledge Discovery From Building Operational Data. Frontiers in Energy Research, Vol. 9. DOI: 10.3389/fenrg.2021.652801.
dc.relation.referencesen15. Veres O. M. (2015). The ontology of data cleaning. Bulletin of the Lviv Polytechnic National University. Series: Information systems and networks, No. 814, 237–245.
dc.relation.referencesen16. Lozynsky, A., et al. (2023). Advances in Data Reduction Techniques to Solve Power Spectrum Estimation Problems for Emerging Wireless Networks. Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol. 965. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24963-1_34.
dc.relation.referencesen17. Scholl, S. (2021). Fourier, Gabor, Morlet or Wigner: Comparison of Time-Frequency Transforms. arXiv, arXiv:2101.06707.
dc.relation.referencesen18. Merry, R. J. E. (2005). Wavelet theory and applications: a literature study. DCT rapporten; Vol. 2005.053. Technische Universiteit Eindhoven.
dc.relation.referencesen19. Devore, J. L., Berk, K. N., Carlton, M. A. (2021). Regression and Correlation. In: Modern Mathematical Statistics with Applications. Springer Texts in Statistics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-55156-8_1.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1029/2020SW002593
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3389/fspas.2022.1017103
dc.relation.urihttps://doi.org/10.12942/lrsp-2007-1
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/geosciences11070286
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s41116-021-00030-3
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/atmos12030306
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/atmos13111781
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1051/swsc/2019038
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-031-24963-1_34
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-55156-8_1
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2023
dc.rights.holder© Івантишин Д.-Н., Буров Є., 2023
dc.subjectінтелектуальна система
dc.subjectархітектура
dc.subjectпрототип
dc.subjectкосмічна погода
dc.subjectсонячно-земні зв’язки
dc.subjectintellectual system
dc.subjectarchitecture
dc.subjectprototype
dc.subjectspace weather
dc.subjectsolar-terrestrial connections
dc.subject.udc004.03
dc.subject.udc523.98
dc.titleПрототип інтелектуальної системи дослідження параметрів космічної погоди
dc.title.alternativePrototype of intellectual system for research of space weather parameters
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2023n14_Ivantyshyn_D-Prototype_of_intellectual_348-356.pdf
Size:
6.23 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2023n14_Ivantyshyn_D-Prototype_of_intellectual_348-356__COVER.png
Size:
411.82 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.81 KB
Format:
Plain Text
Description: