KR102421504B1

KR102421504B1 - 위성 광학 지상 라디오 하이브리드 낙뢰 로케이션을 위한 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102421504B1
Application number: KR1020197035338A
Authority: KR
Inventors: 미카엘 스톡; 스탠 헥맨
Original assignee: 어스네트웍스 아이엔씨
Priority date: 2017-05-02
Filing date: 2018-05-01
Publication date: 2022-07-14
Also published as: CA3062283A1; WO2018204415A1; US11513256B2; JP2020518821A; EP3619546C0; BR112019022979A2; KR20200003100A; CN111033293B; US20180321422A1; CN111033293A; EP3619546A1; EP3619546B1; JP7127060B2; AU2018263885A1; AU2018263885B2

Abstract

낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 방법들 및 시스템들이 본원에서 설명된다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신한다. 서버는, 낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 낙뢰 특징 데이터 및 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 사용하여 지리적 구역 내에서 낙뢰 활동의 로케이션을 결정한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 낙뢰 활동의 결정된 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신한다.

Description

위성 광학 지상 라디오 하이브리드 낙뢰 로케이션을 위한 시스템 및 방법

본 출원은 2017년 5월 2일에 출원된 미국 가특허 출원 번호 제62/500,158호를 우선권으로 주장하며, 이 출원의 내용들은 인용에 의해 본원에 통합된다.

본 출원은 일반적으로 위성 광학 지상 라디오 하이브리드 낙뢰 로케이션을 위한, 컴퓨터 프로그램 제품들을 포함한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.

위성 및 지상 둘 모두에 기초한 LLS(lightning location system)들이 존재하며 다른 방식들로 동작한다. 일반적으로, 위성 낙뢰 로케이션 시스템들은 플래시(flash)를 로케이팅하기 위해 카메라-유사 센서들을 사용하여 낙뢰에 의해 방출되는 광을 측정한다. 통상적인 지상-기반 낙뢰 로케이션 시스템(예를 들어, Earth Networks, Inc.로부터의 Earth Networks Total Lightning Network)은 다수의 로케이션들에서 낙뢰의 라디오 주파수 방사를 측정하고 도달 시간 삼각측량 기술들을 사용하여 낙뢰 플래시를 로케이팅한다.

최근에, 위성-기반 LLS들은 미국 전역에 걸친 GLM(Gostationary Lightning Mapper)을 출시와 더불어, 낙뢰의 작동을 검출하는 데 유용해졌다. 이전에는, 위성 LLS가 낮은 지구 궤도에서 궤도를 돌았으며, 하루 동안 임의의 특정 로케이션에 대해 제한된 커버리지 기간(약 15 분)만을 제공했다. GLM은 정지 궤도에 있기 때문에, 그의 시야는 시간에 따라 변하지 않아, 그것이 지속적인 커버리지를 제공하도록 허용한다.

그러나 지상 및 위성 LLS들은 각각 소정의 강점들 및 약점들을 갖는다. 지상-기반 시스템들은 통상적으로 비-균일 검출 효율(DE)을 가지며 위성 시스템들은 보다 균일한 높은 DE를 갖는다. 이는 지상 시스템들의 감도/신호 대 잡음비(SNR)가 센서로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지에 의존하고, 위성 시스템들의 경우, 감도는 일정하고 SNR은 배경 조명 레벨들에 따라 변하기 때문이다(즉, 낮시간 동안 더 낮고, 밤에 더 높음). 지상-기반 시스템의 DE는, 지상 센서 밀도가 충분히 높은 경우 위성들보다 더 높을 수 있지만, 센서로부터 멀리 떨어져 있으면(이를테면, 해상), 그렇지 않은 경향이 있다.

위성 시스템들은 이들이 이미지-기반 시스템들이기 때문에, 더 낮은 로케이션 정확도를 갖는다. 로케이션 정확도는 CCD(charge-coupled device) 픽셀들의 수 및 렌즈의 시야의 함수이다. 예를 들어, GLM에서, 하나의 픽셀은 지구의 약 10x10km 평방으로부터 광을 수집한다. 지상 기반 시스템들은 일상적으로, 이것보다 훨씬 더 양호한 정확도로 낙뢰를 로케이팅한다. GLM 상에서 픽셀들의 수를 증가시키는 것이 가능하지만, 그렇게 하면 비용이 증가하고 SNR을 감소시킨다.

따라서, 보다 정확하고 효율적인 낙뢰 로케이션을 생성하기 위해 위성 시스템 및 지상-기반 시스템의 강점들을 이용하는 위성 광학 지상 라디오 하이브리드 낙뢰 로케이션을 위한 방법들 및 시스템들이 필요하다. 본원에서 설명된 하이브리드 낙뢰 로케이션 시스템은 위성 시스템의 DE 및 지상-기반 시스템의 LA를 갖는다. 또한, 하이브리드 낙뢰 로케이션 시스템의 위성-기반 부분에 대한 컴퓨테이셔널 요건들이 감소될 수 있는데, 그 이유는, 동일한 낙뢰 프로세스에 의해 어떤 라디오 특징들이 생성되는지를 하이브리드 시스템의 위성 부분이 식별하여 기존의 지상-기반 로케이션 기술들에서의 주요한 어려움을 극복하기 때문이다. 대안적으로, 하이브리드 낙뢰 로케이션 시스템은 2개의 독립적인 검출들을 찾아냄으로써 LLS들에 의해 일상적으로는 별개로 사용되는 노이즈 감소 알고리즘들을 경감시키는데 사용될 수 있다.

일 양상에서, 본 발명은 낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법을 특징으로 한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는, 낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 지상 포인트 로케이션들 및 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 지상-기반 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시킨다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신한다.

다른 양상에서, 본 발명은 낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템을 특징으로 한다. 시스템은 컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 프로세서는 지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 지상 포인트 로케이션들 및 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 지상-기반 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다.

위의 양상들 중 어느 하나는 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 위성으로부터 검출된 낙뢰 활동과 연관된 광학 에너지 정보를 수신한다. 일부 실시예들에서, 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터는 라디오 스페릭(radio sferic) 데이터를 포함한다.

일부 실시예들에서, 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 것은, 복수의 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 수신된 라디오 스페릭 데이터를 결합하고 도달 시간 삼각측량 알고리즘(time of arrival triangulation algorithm)을 사용하여 결합된 데이터를 프로세싱하여 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 각각의 지상 포인트 로케이션은 로케이션, 분류, 추정된 피크 전류 및 추정된 로케이션 정확도를 포함한다.

일부 실시예들에서, 비교하는 단계는, 지상-기반 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 증강시키는 단계는 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 지상-기반 센서들로부터의 지리 좌표들, 피크 전류 및 분류를 추가하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 비교하는 단계는, 지상-기반 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고, 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 제 1 미리 결정된 거리 밖에서 발생하였고, 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 제 2 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 증강시키는 단계는 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 지상-기반 센서들로부터의 피크 전류 및 분류를 추가하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 비교하는 단계는, 지상-기반 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 밖에서 발생하였거나 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 밖에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 증강시키는 단계는 위성과 연관된 그룹 데이터를 변경하지 않은 채로 남겨두는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 것은, 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 지상-기반 센서들 각각의 로케이션까지의 거리를 결정하는 것; 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 미리 결정된 거리 내에 로케이팅된 각각의 지상-기반 센서들로부터 라디오 스페릭 데이터를 획득하는 것; 지상-기반 센서로부터 획득된 라디오 스페릭 데이터의 예상 도달 시간을 결정하는 것; 미리 결정된 임계치 내의 예상 도달 시간을 갖는 라디오 스페릭 데이터를 라디오 스페릭 데이터의 모음으로 결합하는 것; 그리고 라디오 스페릭 데이터와 연관된 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것을 더 포함한다. 일부 실시예들에서, 라디오 스페릭 데이터와 연관된 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은, a) 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간(tp) 및 센서 로케이션(ps)을 발견하는 것; b) 초기 추측 로케이션으로서 지상-기반 센서들로부터 수신된 지리 좌표(p0) 및 시간 데이터(t0)를 할당하는 것; c) 라디오 스페릭 데이터의 모음을 사용하여,

를 최소화하는 낙뢰 프로세스에 대한 로케이션(p) 및 시간(t)을 결정하는 것; d) 수식 :

을 사용하여 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 모든 라디오 스페릭들에 대한 잔차 값(r)을 결정하는 것; e) (r)이 각각의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만인 경우, 라디오 스페릭들에 대한 결정된 로케이션들에 기초하여 낙뢰 활동의 로케이션을 식별하는 것; 그리고 f) (r)이 적어도 하나의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만이 아닌 경우, 라디오 스페릭 데이터의 모음으로부터, 미리 정의된 값을 초과하는 잔차 값(r)을 갖는 라디오 스페릭들을 제거하고 단계 c)로 리턴하는 것을 포함한다.

다른 양상에서, 본 발명은 낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법을 특징으로 한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는, 낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 지리적 구역에 가까이 있는, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 낙뢰 활동의 로케이션을 결정한다. 서버 컴퓨팅 디바이스는, 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신한다.

다른 양상에서, 본 발명은 낙뢰 활동 로케이션 시스템을 특징으로 한다. 시스템은 컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 프로세서는 지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 지리적 구역에 가까이 있는, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다. 프로세서는 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행한다.

위의 양상들 중 어느 하나는 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 위성으로부터 검출된 낙뢰 활동과 연관된 광학 에너지 정보를 수신한다. 일부 실시예들에서, 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터는 라디오 스페릭 데이터를 포함한다.

일부 실시예들에서, 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은, 지상-기반 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 식별된 지상-기반 센서들로부터의 지리 좌표들, 피크 전류 및 분류를 추가한다.

일부 실시예들에서, 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은, 지상-기반 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고, 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 제 1 미리 결정된 거리 밖에서 발생하였고, 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 제 2 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 식별된 지상-기반 센서들로부터의 피크 전류 및 분류를 추가한다.

일부 실시예들에서, 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은, 지상-기반 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 밖에서 발생하였거나 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 밖에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스는 위성과 연관된 그룹 데이터를 변경하지 않은 채로 남겨둔다.

일부 실시예들에서, 지리적 구역에 가까이 있는, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 것은, 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 지상-기반 센서들 각각의 로케이션까지의 거리를 결정하는 것; 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 미리 결정된 거리 내에 로케이팅된 각각의 지상-기반 센서들로부터 라디오 스페릭 데이터를 획득하는 것; 지상-기반 센서로부터 획득된 라디오 스페릭 데이터의 예상 도달 시간을 결정하는 것; 그리고 미리 결정된 임계치 내의 예상 도달 시간을 갖는 라디오 스페릭 데이터를 라디오 스페릭 데이터의 모음으로 결합하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 지리적 구역에 가까이 있는, 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 것은, a) 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간(tp) 및 센서 로케이션(ps)을 발견하는 것; b) 초기 추측 로케이션으로서 지상-기반 센서들로부터 수신된 지리 좌표(p0) 및 시간 데이터(t0)를 할당하는 것; c) 라디오 스페릭 데이터의 모음을 사용하여,

을 사용하여 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 모든 라디오 스페릭들에 대한 잔차 값(r)을 결정하는 것; e) (r)이 각각의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만인 경우, 라디오 스페릭들에 대한 결정된 로케이션들에 기초하여 낙뢰 활동의 로케이션을 식별하는 것; 그리고 f) (r)이 적어도 하나의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만이 아닌 경우, 라디오 스페릭 데이터의 모음으로부터, 미리 정의된 값을 초과하는 잔차 값(r)을 갖는 라디오 스페릭들을 제거하고 단계 c)로 리턴하는 것을 더 포함한다.

본 발명의 다른 양상들 및 이점들은, 단지 예로서 본 발명의 원리들을 예시하는 첨부 도면들과 함께 취해진 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.

위에서 설명된 본 발명의 이점들은, 추가의 이점들과 함께, 첨부 도면들과 함께 이루어지는 다음의 설명을 참조함으로써 더 잘 이해될 수 있다. 도면들은 반드시 실척일 필요는 없으며, 대신에, 일반적으로 본 발명의 원리들을 예시할 때 강조가 이루어진다.
도 1은 낙뢰 로케이션을 위한 하이브리드 위성 및 지상-기반 시스템의 블록도이다.
도 2는 위성과 지상-기반 센서들 사이의 검출에서 중첩을 보여주는 벤 다이어그램이다.
도 3은 하이브리드 위성 및 지상-기반 시스템을 사용하여 낙뢰 활동을 로케이팅하는 제 1 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 4는 초기 추측으로서 지상 센서-기반 로케이션을 사용하여 라디오 스페릭이 로케이션에 상에 수렴하는지를 결정하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 5는 라디오 스페릭의 로케이션과 위성 그룹의 중심 로케이션의 비교를 도시하는 다이어그램이다.
도 6은 하이브리드 위성 및 지상-기반 시스템을 사용하여 낙뢰 활동을 로케이팅하는 제 1 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 7a 및 도 7b는 지상-기반 센서들로부터 낙뢰에 대응하는 라디오 스페릭들을 식별하는 것과 관련된 다이어그램들이다.
도 8은 초기 추측으로서 위성-기반 로케이션을 사용하여 라디오 스페릭이 로케이션에 상에 수렴하는지를 결정하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 9는 위성에 의해 검출된 낙뢰 펄스들의 광학 에너지 및 지상-기반 센서들에 의해 레코딩된 전기 신호들을 도시하는 다이어그램이다.
도 10은 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해 결정된 바와 같은 낙뢰 펄스들의 로케이션을 보여주는 맵이다.
도 11은 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해 결정된 바와 같은 위성-지상 하이브리드 낙뢰 로케이션 데이터를 포함하는 작동 가능한 실시간 맵의 예시적인 사용자 인터페이스의 스크린 샷이다.

도 1은 낙뢰 로케이션을 위한 하이브리드 위성 및 지상-기반 시스템(100)의 블록도이다. 시스템(100)은 낙뢰 플래시(103)와 연관된 제 1 데이터 세트를 캡처하는 위성(102), 낙뢰 플래시와 연관된 제 2 데이터 세트를 캡처하는 복수의 지상-기반 센서들(104a-104e)(집합적으로, 104) 및 위성(102) 및 지상-기반 센서들(104)로부터 데이터를 수신하기 위해 위성(102) 및 지상-기반 센서(104)에 커플링된 서버 컴퓨팅 디바이스(106)를 포함한다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 예를 들어, 본원에서 설명된 기술들과 연관된 데이터를 저장 및 리트리브하기 위한 데이터베이스(108)를 포함한다. 위성(102), 지상-기반 센서들(104) 및 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 예를 들어, 본원에서 설명된 바와 같이 데이터를 교환하기 위해 통신 네트워크를 통해 통신하도록 배열될 수 있다.

예시적인 지상-기반 센서들(104)은 Maryland의 Germantown의 Earth Networks, Inc.로부터 입수 가능한 낙뢰 검출 센서를 포함(그러나 이에 제한되지 않음)한다. 일부 실시예들에서, 센서(104)는 TCP/IP를 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 연결되고 주기적 간격들로(예를 들어, 매초마다) 낙뢰 데이터를 서버 컴퓨팅 디바이스로 역으로 송신하도록 구성된다.

일반적으로, 위성(102) 및 지상-기반 센서들(104) 둘 모두는 약간 상이한 시간들에 약간 상이한 신호들을 인식할 수 있지만, 위성(102)은 초기 낙뢰 로케이터로서 사용된다. 위성(102) 및 지상-기반 센서들(104) 둘 모두는 미국 전역에 걸쳐 대략 동일한 양의 낙뢰 펄스들을 로케이팅하지만, 이들 로케이팅된 펄스들 중 약 60%만이 시간 및 공간 면에서 매칭된다. 도 2는 위성(102)과 지상-기반 센서들(104) 사이의 검출에서 중첩을 보여주는 벤 다이어그램이며; 본 시스템(100)은 중첩 구역(202)에서 낙뢰 펄스들에 대한 로케이션들, 피크 전류들 및 분류들을 제공한다.

도 1의 시스템(100)은 2개의 상이한 방식들로 위에서 언급된 낙뢰 로케이션 결정을 수행할 수 있다:

1) 로케이팅 , 그 후 병합

이 실시예에서, 위성(102) 및 지상-기반 센서들(104)은 낙뢰 플래시들을 독립적으로 검출 및 로케이팅하고, 로케이션 데이터를 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 송신한다. 그 후, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성(102)과 지상-기반 센서들(104) 각각으로부터 수신된 각각의 로케이션들을 비교하여 어느 신호들이 낙뢰로 인한 것인지, 그리고 어느 신호들이 노이즈로 인한 것인지를 결정한다. 예를 들어, 위성 데이터는 지상-기반 센서 로케이션들 중 어느 것이 노이즈로 인한 것인지를 결정하는데 사용될 수 있으며, 이는 지상-기반 센서들(104)에서 정상적인 노이즈 감소 루틴들의 경감을 허용하고 그리하여 매칭들의 수를 증가시킨다.

도 3은 도 1의 하이브리드 위성 및 지상-기반 시스템(100)을 사용하여 낙뢰 활동을 로케이팅하는 제 1 예시적인 방법(300)의 흐름도이다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성(102)으로부터 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신(302)한다. 위성은 하나 이상의 광학 센서들을 사용하여 지상의 지리적 구역에서 낙뢰 프로세스(예를 들어, 낙뢰 플래시들의 그룹들)를 검출한다. 예를 들어, 위성(102)은 정의된 시간 윈도우(예를 들어, 4ms) 내에 지리적 구역에서(예를 들어, 10-20km에 걸쳐) 낙뢰 프로세스와 연관된 광학 에너지를 검출한다. 위성(102)은 낙뢰 프로세스의 대략적인 포지션(예를 들어, 위도 및 경도 ± 10km) 및 시간(예를 들어, 타임스탬프 ± 4ms)을 레코드한다. 위성(102)은 광학 에너지 데이터, 대략적인 포지션 및 시간을 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 송신한다.

예를 들어, 미국에서, 예시적인 위성은 NASA(National Aeronautics and Space Administration)에 의해 동작되고, 렌즈 및 CCD 센서를 사용하여 낙뢰에 의해 생성된 광을 검출하는 광학 센서를 포함한다. NASA 위성의 경우에, '완전한 디스크(full disk)' 시야로, 매 초마다 지구의 500개의 낙뢰 이미지들이 촬영된다. 구현의 세부사항들은 상이한 위성에 대해 변동되지만, 여기에 설명된 알고리즘은 모든 경우들에서 작동한다. 위성 데이터는 품질 검사되고 그 후 표준 인터넷 연결(즉, TCP/IP)을 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(106)가 이용 가능하게 된다. 위성 데이터는 통상적으로 netCDF 형식으로, 낙뢰가 발생하고 나서 대략 20 내지 40초 후에 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 도달한다. 일반적으로, 위성 데이터는 이벤트들(카메라 센서들로부터의 픽셀들), 그룹들(동일한 프레임(2ms)에서 공간적으로 인접한 픽셀들의 그룹) 및 플래시들(공간 및 시간 면에서 근접한 그룹들의 클러스터들)로서 도달한다. 각각의 이벤트는 다른 정보와 함께, 지구 표면 상의 그의 로케이션 및 그것이 발생한 시간으로 코딩된다. 소정의 품질 제어들이 이미 적용되기 때문에, 위성으로부터 나오는 모든 솔루션들은 낙뢰에 의해 생성된 것으로 가정될 수 있다.

거의 동시에, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들(104)(예를 들어, 지상 라디오 스페릭 센서들) 중 적어도 하나로부터 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터(예를 들어, 낙뢰로부터의 RF 전자기 신호)를 캡처(304)한다. 통상적으로, 알려진 로케이션들 내의 관심있는 구역(이 경우에, 미국 대륙이지만, 다른 구역들 예를 들어, 브라질, 유럽이 존재함)에 걸쳐 분포된 수많은(적어도 5개, 실제로는 수백 개) 지상-기반 센서들이 존재한다는 것이 인지되어야 한다. 이들 지상-기반 센서들은 낙뢰(라디오 스페릭)에 의해 생성된 라디오 신호를 검출하고 표준 인터넷 프로토콜(즉, TCP/IP)을 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 디지털 형태로 신호를 송신한다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 매초마다 각각의 센서로부터 데이터를 수신하고, 데이터는 독점적인 디지털 포맷으로 송신될 수 있다.

서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 다양한 지상-기반 센서들로부터 수신된 라디오 스페릭 데이터를 결합하고 도달 시간 삼각측량 알고리즘을 사용하여 결합된 라디오 스페릭 데이터를 프로세싱하여 라디오 스페릭들로부터 복수의 지상 네트워크 포인트 로케이션들을 생성(306)한다. 각각의 지상 포인트 로케이션은 로케이션(위도, 경도), 분류(IC, CG), 추정된 피크 전류(킬로암페어) 및 추정된 로케이션 정확도(킬로미터)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 지상 포인트 로케이션 데이터는 JSON 포맷으로 생성된다. 접지-기반 센서 데이터는 펄스들(단일 전기장 스페릭의 로케이션), 및 플래시들(공간 및 시간적으로 근접한 펄스들의 클러스터들)로서 도달한다.

도 4는 라디오 스페릭들이 로케이션 상에서 수렴하는지를 결정하기 위한 방법(400)의 흐름도이다.

단계(402)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간들(tp) 및 센서 로케이션들(ps)을 발견한다;

단계(404)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 초기 추측 로케이션으로서 지상 네트워크 포인트 로케이션의 로케이션(lat, lon)(p0) 및 시간(t0)을 사용한다;

단계(406)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 라펜베르크 마르콰르트(Levenberg-Marquardt) 알고리즘을 사용하여 모든 라디오 스페릭에 대해

를 최소화하는 로케이션(p) 및 시간(t)을 발견하며, 여기서 D(p, ps)는 로케이션들(p 및 ps) 사이의 거리이다.

단계(408)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 모든 라디오 스페릭들에 대해 잔차(r)를 계산한다 :

.

r이 모든 라디오 스페릭들에 대해 충분히 작은 경우, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 라디오 스페릭들이 로케이션 상에서 수렴하는 것으로 결정한다. 그렇지 않으면, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 최대 잔차(r)와 연관된 라디오 스페릭을 제거하고 단계(406)로 되돌아간다.

예시적인 도달 시간 삼각측량 알고리즘은 "Method and apparatus for detecting lightning activity"란 명칭의 미국 특허 번호 제8,275,548호에서 설명되며, 이는 본원에 인용에 의해 포함된다. 일부 실시예들에서, 도달 시간 삼각측량 알고리즘은, 훨씬 더 많은 낙뢰 로케이션 솔루션들을 생성하지만, 물론 훨씬 더 많은 거짓 로케이션들을 갖는, 정상적으로 행해진 소정의 품질 검사를 제거하도록 수정된다. 거짓 로케이션들은 아래에서 설명되는 바와 같이 매칭 단계 동안 제거된다.

서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성(102) 및 지상-기반 센서들(104) 둘 모두가 낙뢰에 대한 로케이션들을 전달하기를 기다리고, 그 후 하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 지상-기반 센서 라디오 스페릭 데이터로부터의 결정된 로케이션과 위성(102)으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교(308)한다. 라디오 스페릭의 로케이션과 위성 그룹의 중심 로케이션의 비교를 도시하는 다이어그램인 도 5에 도시된 바와 같이, 다수의 상이한 가능성들이 발생할 수 있다.

사례 1: 위성(102)이 이벤트를 검출하고, 지상-기반 센서들(104)이 정의된 시간 윈도우(예를 들어, +/- 4ms) 내에 그리고 위성(102)에 의해 정의된 이벤트 풋프린트 안에서 동일한 이벤트를 검출하는 경우, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 이 이벤트를 매칭으로 간주한다(도 5의 502 참조). 이 경우에, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 지상-기반 센서들(104)로부터의 로케이션(lat, lon), 피크 전류 및 분류 정보를 사용하여 위성 데이터(예를 들어, GLM 그룹 데이터)를 증강(310)시킨다.

사례 2: 위성(102)이 이벤트를 검출하고, 지상-기반 센서들(104)이 정의된 시간 윈도우(예를 들어, +/- 4ms) 내에 그리고 위성에 의해 정의된 이벤트 풋프린트 밖이지만 정의된 임계치(예를 들어, 75km) 내에서 동일한 이벤트를 검출하는 경우, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 이러한 이벤트들이 관련되는 것으로 간주한다(도 5의 504 참조). 위성(102) 및 지상-기반 센서들(104) 둘 모두는 동일한 물리적 낙뢰 프로세스를 인식할 가능성이 있지만, 어떤 이유로 로케이션에 대한 솔루션이 수렴하지 않는다. 이 경우에, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 지상-기반 센서들(104)로부터의 피크 전류 및 분류 정보로 위성 데이터(예를 들어, GLM 그룹 데이터)를 증강(310)시킨다.

사례 3: 위성(102)이 이벤트를 검출하지만 지상-기반 센서들(104)은 이벤트를 검출하지 않은 경우(또는 지상-기반 로케이션이 위의 사례 1 및 2에서 기술된 요건들을 충족하지 않는 경우)(도 5의 506 참조), 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 매칭을 결정하지 않고, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성 데이터(예를 들어, GLM 그룹 데이터)를 증강시키지 않는다.

일반적으로, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 의해 생성된 출력 데이터는 위성(102) 데이터의 포맷과 유사한 netCDF 포맷이지만 부가적인 정보를 위한 일부 부가적인 필드들을 갖는다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 추가의 서비스들, 제품들, 경고들, 시각화들 및 원격 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(예를 들어, 스마트 폰들, 태블릿들, 스마트 워치들, IoT 디바이스들 등)이 출력 데이터를 이용 가능하게 한다.

일부 실시예들에서, 매칭은 한 방향으로만 행해지는 데 즉, 접지-기반 센서 로케이션들 중 어느 것이 노이즈로 인한 것인지를 결정하는 데 위성 데이터가 사용되거나, 또는 위성-기반 센서 로케이션들 중 어느 것이 노이즈로 인한 것인지를 결정하는 데 지상 데이터가 사용된다.

일부 실시예들에서, 매칭은 양방향들로 행해지는 데, 즉, 어느 위성 데이터가 노이즈로 인한 것인지 결정하는 데 지상 데이터가 사용되고, 어느 지상 데이터가 노이즈에 기초하는지를 결정하는 데 위성 데이터가 사용된다. 매칭이 양방향들로 행해질 때, 위성-기반 영역 로케이션들에 매칭되는 위성-기반 포인트 로케이션들의 수가 최대화된다.

2) 병합하는 동안 로케이팅

이 실시예에서, 위성 광학 로케이션은 지상-기반 센서 네트워크 솔루션에 대한 사전 추측으로서 사용된다. 이는, 지상-기반 네트워크 솔루션을 크게 단순화하고 필요한 컴퓨테이션 시간을 최소화하면서 낙뢰 이벤트를 로케이팅하는 가능성을 최대화한다.

도 6은 도 1의 하이브리드 위성 및 지상-기반 시스템(100)을 사용하여 낙뢰 활동을 로케이팅하는 제 2 예시적인 방법(600)의 흐름도이다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성(102)의 광학 센서로부터 데이터(예를 들어, 로케이션 좌표들 및 시간 데이터)를 캡처(602)한다. 위에서 언급된 바와 같이, 위성 데이터는 품질 검사되고 그 후 표준 인터넷 연결(즉, TCP/IP)을 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(106)가 이용 가능하게 된다. 위성 데이터는 통상적으로 netCDF 형식으로, 낙뢰가 발생하고 나서 대략 20 내지 40초 후에 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 도달한다. 일반적으로, 위성 데이터는 이벤트들(카메라 센서들로부터의 픽셀들), 그룹들(동일한 프레임에서 공간적으로 인접한 픽셀들의 그룹, 10ms) 및 플래시들(공간 및 시간 면에서 근접한 그룹들의 클러스터)로서 도달한다. 각각의 이벤트는 지구 표면 상의 그의 로케이션으로 및 그것이 발생한 시간으로 코딩된다. 소정의 품질 제어들이 이미 적용되기 때문에, 위성으로부터 나오는 모든 솔루션들은 낙뢰에 의해 생성되어야 한다.

거의 동시에, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 지상-기반 센서들(104)(예를 들어, 지상 라디오 스페릭 센서들)의 네트워크 내의 복수의 센서들로부터 낙뢰 특징 데이터(예를 들어, 원시 라디오 스페릭 데이터)를 캡처(604)한다. 위에서 언급된 바와 같이, 통상적으로, 알려진 로케이션들 내의 관심있는 구역(이 경우에, 미국 대륙이지만, 다른 구역들 예를 들어, 브라질, 유럽이 존재함)에 걸쳐 분포된 수많은(적어도 5개, 실제로는 수백 개) 지상-기반 센서들이 존재한다. 이들 지상-기반 센서들은 낙뢰(라디오 스페릭)에 의해 생성된 라디오 신호를 검출하고 표준 인터넷 프로토콜(즉, TCP/IP)을 통해 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 디지털 형태로 신호를 송신한다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 매초마다 각각의 센서로부터 데이터를 수신하고, 데이터는 독점적인 디지털 포맷으로 송신될 수 있다.

서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성 데이터를 이용하여, 라디오 스페릭들의 부분들이 낙뢰에 의해 생성된 신호들을 가져야 하는, 복수의 지상-기반 센서들(104) 중 하나 이상을 식별(606)한다. 바람직한 실시예에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성(102)에 의해 검출된 낙뢰 프로세스를 관찰한 적어도 4개의 지상-기반 센서들(104)을 식별한다. 센서들은 예를 들어, 배경 노이즈 레벨 및 위성(102)으로부터 수신된 바와 같은 낙뢰 펄스의 대략적인 포지션으로부터의 거리에 기초하여 식별될 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템(100)은 대부분의 센서 사이트들에 대해 약 1,000km 밖의 낙뢰의 라디오 시그니처를 검출할 수 있지만, 이 거리는 사이트에서의 노이즈 레벨이 낮은 경우 증가될 수 있다(최상으로, 약 2,000km). 또한, 이 시스템은 전리층 바운스(ionospheric bounce)들을 구현할 수 있으며, 이는 훨씬 더 멀리 떨어진 큰 이벤트의 시그니처의 검출을 가능하게 한다. 일 예에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 신호 품질 메트릭을 사용하여 센서들에 의해 검출된 신호(들)를 평가하고 이를, 예를 들어, 다양한 센서와 결합하여 낙뢰 데이터를 수집할 센서 사이트들을 결정한다.

도 7a 및 도 7b는 지상-기반 센서들로부터 낙뢰에 대응하는 라디오 스페릭들을 식별하는 것과 관련된 다이어그램들이다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 예를 들어, 위성 데이터 피드로부터 위성 그룹(예를 들어, 도 7a의 402)을 획득하며, 위성 그룹은 시간(t0)과 로케이션(lat, lon)(p0)을 갖는다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성 그룹(402)의 중심으로부터 모든 지상-기반 센서들(예를 들어, 도 7a의 센서들(704a-704d))까지의 거리(D)를 결정한다. 그 후, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 그룹의 중심으로부터 소정의 거리(예를 들어, 1,000km) 보다 더 근접한 모든 지상-기반 센서들(예를 들어, 도 7a의 센서들(704a-704c))에 대한 스페릭 데이터를 판독한다.

서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 t0 + D/c로서 각각의 라디오 스페릭의 예상 도달 시간을 결정한다.

센서가 윈도우 t0 + D/c +/- 미리 결정된 시간 윈도우(예를 들어, 4ms) 내에서 라디오 스페릭을 검출하는 경우, 이 센서는 그룹을 검출한다고 언급된다.

센서가 윈도우 t0 + D/c +/- 미리 결정된 시간 윈도우(예를 들어, 4ms) 내에서 라디오 스페릭을 검출하지 못하는 경우, 이 센서는 그룹을 검출하지 않는다고 언급된다.

센서가 너무 멀리 떨어져 있는 경우, 스페릭 데이터는 고려되지 않는다.

도 7a의 센서들에 대한 예시적인 라디오 스페릭 검출 데이터가 도 7b에 도시된다. 예를 들어, 센서 1(704a) 및 센서 2(704b)에 대한 라디오 스페릭들은 시간 윈도우 내에 있어서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 검출로서 이들 센서들(704a-704b)에 대한 스페릭 데이터를 분류한다. 센서 3(704c)에 대한 라디오 스페릭은 시간 윈도우 내에 있지 않아서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 비-검출로서 센서 3에 대한 스페릭 데이터를 분류한다. 그리고, 센서 4(704d)는 위성 그룹으로부터 정의된 거리(예를 들어, 1,000km)보다 더 멀리 떨어져 있어서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 센서 4에 대한 스페릭 데이터를 고려하지 않는다.

서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 출력으로서 위성 그룹과 연관된 라디오 스페릭의 모음을 생성한다. 모음이 소정 수 초과의 라디오 스페릭들(예를 들어, 4개)을 포함하는 경우, 모음은 낙뢰의 로케이션을 결정(608)하기 위해 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 의해 사용된다. 윈도우 안의 라디오 스페릭의 도달 시간은 센서마다 약간 변동될 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 위성 그룹 로케이션이 그 안에 일정 에러를 갖기 때문에, 이것이 예상된다. 이러한 이유로, 라디오 스페릭들은 위성보다 더 정확한 낙뢰 프로세스의 로케이션을 생성할 수 있다.

서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 라디오 스페릭들의 모음이 로케이션 상에서 수렴하는지를 결정한다. 도 8은 라디오 스페릭들의 모음이 로케이션 상에서 수렴하는지를 결정하기 위한 방법의 흐름도이다.

단계(802)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 모음 내의 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간들(tp) 및 센서 로케이션들(ps)을 발견한다;

단계(804)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 초기 추측 로케이션으로서 위성 그룹의 로케이션(lat, lon)(p0) 및 시간(t0)을 사용한다. 804에서의 초기 추측(t0, p0)은 도 4의 단계(404)에서 사용된 초기 추측(t0, p0)보다 훨씬 더 정확하여 알고리즘이 더 빨리 수렴하게 한다는 것이 인지되어야 한다.

단계(806)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 라펜베르크 마르콰르트 알고리즘을 사용하여 모음 내의 모든 라디오 스페릭에 대해

를 최소화하는 로케이션(p) 및 시간(t)을 발견하며, 여기서 D(p, ps)는 로케이션들(p 및 ps) 사이의 거리이다;

단계(808)에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 모음 내의 모든 라디오 스페릭들에 대해 잔차(r)를 계산한다 로부터의 정보의 수집을:

;

r이 모음 내의 모든 라디오 스페릭들에 대해 충분히 작은 경우, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 모음이 로케이션 상에서 수렴하는 것으로 결정한다. 그렇지 않으면, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 최대 잔차(r)와 연관된 라디오 스페릭을 제거하고 단계(806)로 되돌아간다.

모음이 로케이션 상에서 수렴하는 것으로 서버 컴퓨팅 디바이스(106)가 결정하는 경우, 로케이션은 도 5에서 도시되고 이와 관련하여 위에서 설명된 바와 같이 위성 그룹의 중심 로케이션과 비교된다. 모음 로케이션(검은 점)이 중심 로케이션 위성 그룹(그레이스케일 사각형들)의 정의된 거리(예를 들어, 75km) 내에 있는 경우(502), 전기장 스페릭은 동일한 물리적 낙뢰 프로세스에 의해 생성된 것으로 간주된다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 이 펄스에 대한 피크 전류 및 분류(IC/CG)를 결정하기 위해 펄스에 대한 원시 스페릭 데이터를 사용하고, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 이 정보를 위성 그룹 정보에 추가한다.

모음 로케이션이 분류 및 피크 전류에 추가하여, 위성 그룹 경계들 내에 있는 경우(504), 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 또한 지상-기반 센서들(104)에 의해 결정된 로케이션(lat, lon)을 위성 그룹 정보에 추가한다.

모음이 로케이션 상에서 수렴하지 않거나 로케이션이 위성 그룹으로부터 너무 멀리 있거나(506), 소정 수보다 더 적은 수(예를 들어, 4개)의 센서들이 펄스를 검출하는 경우, 어떠한 정보도 위성 그룹 정보에 추가되지 않는다.

위의 실시예들 중 어느 하나에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 위성에 의해 검출된 바와 같은 낙뢰 펄스들의 광학 에너지와 지상-기반 센서들에 의해 레코딩된 전기 신호들의 매칭을 수행할 수 있다.

도 9는 위성(102)에 의해 검출된 낙뢰 펄스들(902)의 광학 에너지 및 지상-기반 센서들(104)에 의해 레코딩된 전기 신호들(904)을 도시하는 다이어그램이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 광학 에너지 및 전기 신호들은 일대일로 매칭되지 않는다. 위성(102) 및 지상-기반 센서들(104)이 신호를 검출하고, 지상-기반 센서(104)가 신호를 로케이팅할 수 있는 경우, 데이터는 밝은 회색으로 착색된다(예를 들어, 906). 지상-기반 센서들(104)이 신호를 로케이팅할 수 없는 경우, 데이터는 어두운 회색으로 착색된다(예를 들어, 908).

도 10은 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 의해 결정된 바와 같은 낙뢰 펄스들의 로케이션을 보여주는 맵이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 검은색 사각형들(예를 들어, 1002)은 위성(102)에 의해 인식된 바와 같은 광학 픽셀들의 로케이션들을 도시하고, 밝은 회색 점들(예를 들어, 1004)은 본원에서 설명되는 하이브리드 로케이션 기술들을 사용하여 지상-기반 센서들(104)에 의해 결정된 바와 같은 로케이션들이다. 지상-기반 센서 로케이션들에 대한 밝은 회색 점들의 클러스터링은 위성 픽셀들에 대한 검은색 사각형들의 클러스터링보다 더 타이트하여서, 위성 데이터의 로케이션 정확도가 개선되었다는 것에 주의한다.

도 11은 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 의해 결정된 바와 같은 위성-지상 하이브리드 낙뢰 로케이션 데이터를 포함하는 작동 가능한 실시간 맵의 예시적인 사용자 인터페이스의 스크린 샷이다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 맵(및 연관된 사용자 인터페이스)을 생성하고 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(102a-102n)과 같은 원격 컴퓨팅 디바이스에 맵/UI를 송신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 맵 데이터는 서버 컴퓨팅 디바이스(106)에 의해 주기적 간격들로(예를 들어, 매분마다) 자동으로 업데이트된다. 도 11에 도시된 바와 같이, 회색 사각형들(예를 들어, 1102)은 위성(102)에 의해 인식된 바와 같은 광학 픽셀들의 로케이션들을 도시하고, 보타이(bowtie)들(예를 들어, 1104)은 본원에서 설명되는 하이브리드 로케이션 기술들을 사용하여 지상-기반 센서들(104)에 의해 결정된 바와 같은 로케이션들이다. 각각의 보타이는 또한 낙뢰 플래시 유형 및 진폭과 같은 메타데이터를 포함한다. 예를 들어, 사용자는 대응하는 보타이와 상호작용함으로써(예를 들어, 보타이 위에서 호버링(hovering)하거나 그것을 클릭함으로써(이는 스크린의 코너에서 메타데이터를 디스플레이함)) 메타데이터를 볼 수 있다. 맵/UI의 다른 구성들이 본원에서 설명된 기술의 범위 내에서 고려될 수 있다는 것이 인지되어야 한다. 재차, 지상-기반 센서 로케이션들 대 위성 로케이션들의 회색 사각형들의 타이트한 클러스터링에 주의한다.

때로는, 신호들은 위성 및 지상-기반 센서들 둘 모두에 의해 검출되지만 로케이션을 파악하기에는 충분하지 않다. 이 경우에, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 여전히 펄스의 분류 및 진폭을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 위에서 언급된 바와 같이, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 '도달 시간차' 알고리즘을 사용하여 로케이션을 계산할 수 있다. 일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 보다 정확한(그러나 일부 경우들에서, 계산적으로 더 비싼) 베이지안 로케이션 기술을 구현할 수 있다. 일 예에서, 다수의 지상-기반 센서들을 갖는 구역들에서, 시스템은 ~100m의 로케이션 정확도를 달성할 수 있는 반면, 더 적은 지상-기반 센서들을 갖는 구역에서, 시스템은 ~2km의 로케이션 정확도를 달성할 수 있다. 일 예에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 낙뢰 프로세스의 지리 좌표들(위도, 경도) 및 시간을 결정한다. 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 또한 피크 전류, 유형(예를 들어, 클라우드-내, 클라우드-투-지상) 및 다른 메타데이터를 포함하는, 낙뢰 프로세스에 관한 다른 정보를 계산한다. 4개보다 적은 수의 지상-기반 센서들(104)이 낙뢰 프로세스를 관찰하는 경우에(예를 들어, 낙뢰 프로세스가 해상에서 발생함), 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 피크 전류 및 유형과 같은 낙뢰 프로세스에 관한 소정의 정보를 여전히 계산할 수 있다.

인지될 수 있는 바와 같이, 위성에 의해 검출된 바와 같이 낙뢰 로케이션 데이터를 사용하는 본원에서 설명된 기술(위성 프리컨디셔닝(satellite preconditioning)이라고도 함)은 (위에서 설명된 '병합하는 동안 로케이팅' 구현에 대해) 지상-기반 센서(104)로부터의 데이터만을 이용하여 낙뢰 프로세스를 로케이팅하는데 필요한 컴퓨테이션의 양을 감소시켜, 전체 프로세스를 일부 경우들에서, 적어도 10 배만큼 더 효율적이 되게 한다. 종래의 도달 시간 로케이션 알고리즘을 사용하는 경우, 위성에 의해 제공된 바와 같은 로케이션의 초기 추측은 어떤 라디오 특징들이 특정 낙뢰 프로세스에 의해 생성되는지를 식별한다. 이 식별 단계는 일반적으로 낙뢰 로케이션에서 가장 계산 비용이 많이 드는 부분이다. 또한, 본원에서 설명된 위성 프리컨디셔닝은 또한 낙뢰 프로세스가 로케이팅될 수 있는 지리적 구역을 제한한다. 이는, 베이지안 로케이션과 같이 이전에는 계산적으로 비실용적인 것으로 간주된 다른 로케이션 기술들이 사용될 수 있게 하여, 낙뢰 프로세스 고도의 정확한 계산들 및 증가된 LA를 가능하게 하는 반면, 이전에는, 베이지안 로케이터는 컴퓨테이션들이 예상된 소스 로케이션 주위의 볼륨 내에서 이루어지도록 요구했다. 볼륨이 클수록 더 많은 계산들이 요구된다. 하이브리드 시스템(100)에 의해 제공된 바와 같은 정확한 초기 추측을 함으로써, 이들 계산들은 최소화될 수 있다. 모든 이점들을 실현하기 위해 낙뢰 로케이션 동안 위성 낙뢰 데이터 및 지상-기반 낙뢰 데이터의 조합이 행해져야 한다는 것에 주의하는 것이 중요하다.

일부 실시예들에서, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 경고 생성 모듈(도시되지 않음)을 포함한다. 경고 생성 모듈은 위에서 설명된 바와 같이 결정된 로케이션 정보를 포함하는 낙뢰 데이터의 분석된 특성들을 사용하여 낙뢰 데이터와 연관된 악천후에 의해 영향을 받을 수 있는 지리적 구역들을 자동으로 식별한다.

악천후에 의해 직접적으로 영향을 받을 수 있거나 영향을 받는 영역에 관심이 있을 수 있는 사람들 및/또는 엔티티들에 도달하는 경고를 발행하기 위해, 경고 생성 모듈은 위성 및 지상-기반 센서 시스템들로부터 결정된 로케이션 정보에 기초하여 위험에 처한 하나 이상의 지리적 구역들을 결정한다. 일부 실시예들에서, 경고 생성 모듈은 낙뢰 활동의 현재 로케이션에 대응하는 주의 영역을 결정한다.

위험에 처한 하나 이상의 영역들을 결정한 후, 경고 생성 모듈은 위험에 처한 영역들을 모니터링하는 하나 이상의 원격 디바이스들의 세트를 자동으로 식별하고 경고를 원격 디바이스들에 자동으로 송신한다. 원격 디바이스들은 모바일 폰 및 GPS(global positioning system) 하드웨어와 같은 컴퓨터-기반 디바이스들을 포함할 수 있다. 원격 디바이스들은 또한, 통신 네트워크에 연결되도록 구성된 조명들, 사이렌들 및 호른(horn)들과 같은 다른 유형들의 주의 시스템을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스(108)는 원격 디바이스의 식별과 관련된 정보(예를 들어, IP 주소, 전화 번호, 이메일 주소)를 포함하고, 경고 생성 모듈은 식별 정보를 사용하여 각각의 원격 디바이스에 대한 경고를 준비한다. 데이터베이스(108)는 또한 원격 디바이스의 식별을, 원격 디바이스가 모니터링하는 특정 지리적 구역 또는 영역들에 맵핑하는 정보(예를 들어, 우편 번호, 카운티 이름, 거리 주소)를 포함한다. 경고 생성 모듈은 패킷-기반 전달(예를 들어, 텍스트 메시징, XML, 이메일), 회선-기반 전달(예를 들어, 페이징, 음성 메시징) 등과 같은 임의의 표준 통신 프로토콜 또는 기술을 사용한다. 예를 들어, 사용자는 자신의 모바일 폰 상에서 특정 우편 번호에 대한 경고들을 수신하는 것을 구독할 수 있다. 시스템(100)은 데이터베이스(108)에 사용자의 전화 번호를 저장한다. 경고 생성 모듈이 악천후에 대해 위험에 처한 지리적 로케이션을 식별하고 식별된 로케이션의 전부 또는 일부가 사용자에 의해 제출된 우편 번호 내에 속할 때, 경고 생성 모듈은 사용자의 모바일 폰의 전화 번호로 어드레싱되는 경고(예를 들어, 텍스트 메시지, 음성 메시지)를 발행한다. 이 실시예에서, 사용자의 모바일 폰은 "위험에 처한"것으로서 경고 생성 모듈에 의해 식별된 것과 동일한 지리적 구역에 로케이팅될 필요는 없다.

서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 낙뢰-관련 정보를, 이를 수신할 수 있거나 수신하도록 장비된 임의의 수의 원격 디바이스들에 송신할 수 있다. 예를 들어, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 표준 통신 기술들(예를 들어, 셀룰러, 무선)을 사용하여 정보를 모바일 디바이스에 송신할 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 서버 컴퓨팅 디바이스(106)는 악천후 경고들을 생성하여 원격 디바이스들에 발행할 수 있으며, 이는 다가오는 악천후의 증가된 의식을 허용한다. 일부 실시예들에서, 본원에서 설명된 하이브리드 기술에 의해 캡처된 낙뢰 데이터는, "Using lightning data to generate proxy reflectivity data"란 명칭의 미국 특허 번호 제9,891,345호에 설명된 바와 같은 프록시 낙뢰 레이더 맵 비주얼들 및 데이터와 병합되거나 결합될 수 있으며, 이 문헌은 인용에 의해 본원에 포함된다.

위에서 설명된 기술들은 디지털 및/또는 아날로그 전자 회로에서, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어에서 또는 이들의 조합들에서 구현될 수 있다. 구현은 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 데이터 프로세싱 장치, 예를 들어, 프로그래밍 가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들에 의한 실행을 위한 또는 이들의 동작을 제어하기 위해 머신-판독 가능 저장 디바이스에서 실체가 있게(tangibly) 구체화되는 컴퓨터 프로그램으로서 이루어질 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소스 코드, 컴파일된 코드, 해석된 코드 및/또는 머신 코드를 포함하여 임의의 형태의 컴퓨터 또는 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 컴퓨터 프로그램은 자립형 프로그램으로서 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 서브루틴, 엘리먼트 또는 다른 유닛으로서 를 포함한 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 또는 하나 이상의 사이트들에 있는 다수의 컴퓨터들 상에서 실행되도록 배포될 수 있다.

방법 단계들은 입력 데이터로 동작하고 출력 데이터를 생성함으로써 본 기술의 기능들을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 또한, 특수 목적 로직 회로, 예를 들어 FPGA(field programmable gate array), FPAA(field-programmable analog array), CPLD(complex programmable logic device), PSoC(Programmable System-on-Chip), ASIP(application-specific instruction-set processor), 또는 ASIC(application-specific integrated circuit) 등에 의해 방법 단계들이 수행될 수 있거나, 이들로서 장치가 구현될 수 있다. 서브루틴들은 저장된 컴퓨터 프로그램 및/또는 프로세서의 부분들 및/또는 하나 이상의 기능들을 구현하는 특수 회로를 지칭할 수 있다.

컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서들은, 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 모두 및 임의의 종류의 디지털 또는 아날로그 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독-전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령들 및/또는 데이터를 수신한다. 컴퓨터의 필수 엘리먼트들은 명령들을 실행하기 위한 프로세서 및 명령들 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스들이다. 데이터를 임시로 저장하기 위해 캐시와 같은 메모리 디바이스들이 사용될 수 있다. 또한, 메모리 디바이스들은 장기 데이터 저장을 위해 사용될 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스들, 예를 들어, 자기, 광-자기 디스크들 또는 광학 디스크들로부터 데이터를 수신하거나 또는 이들에 데이터를 전달하거나, 또는 둘 모두를 수행하도록 동작 가능하게 커플링되거나, 또는 이들을 포함한다. 컴퓨터는 또한 네트워크로부터 명령들 및/또는 데이터를 수신하고 그리고/또는 명령들 및/또는 데이터를 네트워크에 전달하기 위해 통신 네트워크에 동작 가능하게 커플링될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령들 및/또는 데이터를 구체화하기에 적합한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체들은, 예로서, 반도체 메모리 디바이스들, 예를 들어, DRAM, SRAM, EPROM, EEPROM 및 플래시 메모리 디바이스들, 자기 디스크들, 예를 들어, 내부 하드 디스크들 또는 제거 가능 디스크들, 광-자기 디스크들 및 광학 디스크들, 예를 들어, CD, DVD, HD-DVD, 및 Blu-ray 디스크들을 포함하는 모든 형태의 휘발성 및 비-휘발성 메모리를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 로직 회로에 의해 보완되고 그리고/또는 거기에 통합될 수 있다.

사용자와의 상호작용을 제공하기 위해, 위에서 설명된 기술들은, 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스, 예컨대, CRT(cathode ray tube), 플라즈마 또는 LCD(liquid crystal display) 모니터, 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있게 하는(예컨대, 사용자 인터페이스 엘리먼트와 상호작용함) 키보드 및 포인팅 디바이스, 예를 들어, 마우스, 트랙볼, 터치패드 또는 모션 센서와 통신하는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 다른 종류들의 디바이스들은 또한, 사용자와의 상호작용을 제공하기 위해 사용될 수 있으며, 예를 들어, 사용자에게 제공된 피드백은 임의의 형태의 감각 피드백 예를 들어, 시각 피드백, 청각 피드백, 또는 촉각 피드백일 수 있고; 사용자로부터의 입력은 음향, 스피치, 및/또는 촉각 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다.

위에서 설명된 기술들은 백-엔드 컴포넌트를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 백-엔드 컴포넌트는 예를 들어, 데이터 서버, 미들웨어 컴포넌트 및/또는 애플리케이션 서버일 수 있다. 위에서 설명된 기술들은 프론트-엔드 컴포넌트를 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 프론트-엔드 컴포넌트는 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스, 사용자가 예시적인 구현과 상호작용할 수 있게 하는 웹 브라우저, 및/또는 송신 디바이스를 위한 다른 그래픽 사용자 인터페이스들을 갖는 클라이언트 컴퓨터일 수 있다. 위에서 설명된 기술들은 이러한 백-엔드, 미들웨어 또는 프론트-엔드 컴포넌트들의 임의의 조합을 포함하는 분산 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다.

컴퓨팅 시스템의 컴포넌트들은 디지털 또는 아날로그 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체를 포함할 수 있는 송신 매체(예를 들어, 통신 네트워크)에 의해 상호연결될 수 있다. 송신 매체는 임의의 구성의 하나 이상의 패킷-기반 네트워크들 및/또는 하나 이상의 회선-기반 네트워크들을 포함할 수 있다. 패킷-기반 네트워크들은 예를 들어, 인터넷, 캐리어 인터넷 프로토콜(IP) 네트워크(예를 들어, LAN(local area network), WAN(wide area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), HAN(home area network)), 사설 IP 네트워크, IP IPBX(private branch exchange), 무선 네트워크(예를 들어, RAN(radio access network), Bluetooth, Wi-Fi, WiMAX, GPRS(general packet radio service) 네트워크, HiperLAN) 및/또는 다른 패킷-기반 네트워크들을 포함할 수 있다. 회선-기반 네트워크들은, 예를 들어 PSTN(public switched telephone network), 레거시 PBX(private branch exchange), 무선 네트워크(예를 들어, RAN, CDMA(code-division multiple access) 네트워크, TDMA(time division multiple access) 네트워크, GSM(global system for mobile communications) 네트워크), 및/또는 다른 회선-기반 네트워크들을 포함할 수 있다.

송신 매체를 통한 정보 전달은 하나 이상의 통신 프로토콜들에 기초할 수 있다. 통신 프로토콜들은 예를 들어, 이더넷 프로토콜, IP(Internet Protocol), VoIP(Voice over IP), P2P(Peer-to-Peer) 프로토콜, HTTP(Hypertext Transfer Protocol), SIP(Session Initiation Protocol), H.323, MGCP(Media Gateway Control Protocol), SS7(Signaling System #7), GSM(Global System for Mobile Communications) 프로토콜, PTT(Push-to-Talk) 프로토콜, POC(PTT over Cellular) 프로토콜, 및/또는 다른 통신 프로토콜들을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 시스템의 디바이스들은 예를 들어, 컴퓨터, 브라우저 디바이스를 갖는 컴퓨터, 전화기, IP 전화, 모바일 디바이스들(예를 들어, 셀룰러 폰, PDA(personal digital assistant) 디바이스, 랩톱 컴퓨터, 전자 메일 디바이스), 및/또는 다른 통신 디바이스들을 포함할 수 있다. 브라우저 디바이스는 예를 들어, 월드 와이드 웹 브라우저(예를 들어, Microsoft Corporation으로부터 입수 가능한 Microsoft® Internet Explorer®, Mozilla Corporation으로부터 입수 가능한 Mozilla® Firefox)를 갖는 컴퓨터(예를 들어, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터)를 포함한다. 모바일 컴퓨팅 디바이스는 예를 들어, Blackberry®를 포함한다. IP 전화들은 예를 들어, Cisco Systems, Inc.로부터 입수 가능한 Cisco®Unified IP Phone 7985G 및/또는 Cisco Systems, Inc.으로부터 입수 가능한 Cisco®Unified Wireless Phone 7920을 포함한다.

포함하는(comprise, include) 및/또는 각각의 것의 복수 형태들은 확장 가능(open ended)하며, 나열된 부분들을 포함하고, 나열되지 않은 부가적인 부분들을 포함할 수 있다. 및/또는은 확장 가능하며, 나열된 부분들 중 하나 이상 및 나열된 부분들의 조합들을 포함한다.

당업자들은, 본 발명이 본 발명의 사상 또는 본질적인 특성들로부터 벗어나지 않고 다른 특정 형태들로 구체화될 수 있다는 것을 깨달을 것이다. 그러므로, 위의 실시예들은 본원에서 설명된 본 발명을 제한하기 보다는, 모든 면들에서 예시적인 것으로 간주될 것이다.

Claims

낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 비교하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 위성으로부터 검출된 낙뢰 활동과 연관된 광학 에너지 정보를 수신하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터는 라디오 스페릭(radio sferic) 데이터를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 단계는, 복수의 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 수신된 상기 라디오 스페릭 데이터를 결합하고 도달 시간 삼각측량 알고리즘(time of arrival triangulation algorithm)을 사용하여 상기 결합된 데이터를 프로세싱하여 상기 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 4 항에 있어서,
각각의 지상 포인트 로케이션은 로케이션, 분류, 추정된 피크 전류 및 추정된 로케이션 정확도를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 증강시키는 단계는 상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 지리 좌표들, 피크 전류 및 분류를 추가하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 비교하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 제 1 미리 결정된 거리 밖에서 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 제 2 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 증강시키는 단계는 상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 피크 전류 및 분류를 추가하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 비교하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 밖에서 발생하였거나 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 밖에서 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 증강시키는 단계는 상기 위성과 연관된 그룹 데이터를 변경하지 않은 채로 남겨두는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 단계는,
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 각각의 로케이션까지의 거리를 결정하는 단계;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 미리 결정된 거리 내에 로케이팅된 각각의 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 라디오 스페릭 데이터를 획득하는 단계;
상기 지상-기반 낙뢰 센서로부터 획득된 상기 라디오 스페릭 데이터의 예상 도달 시간을 결정하는 단계;
미리 결정된 임계치 내의 예상 도달 시간을 갖는 상기 라디오 스페릭 데이터를 라디오 스페릭 데이터의 모음으로 결합하는 단계; 및
상기 라디오 스페릭 데이터와 연관된 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 라디오 스페릭 데이터와 연관된 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계는,
a) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간(tp) 및 센서 로케이션(ps)을 발견하는 단계;
b) 초기 추측 로케이션으로서 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 수신된 지리 좌표(p0) 및 시간 데이터(t0)를 할당하는 단계;
c) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서,
를 최소화하는 각각의 라디오 스페릭에 대한 로케이션(p) 및 시간(t)을 결정하는 단계;
d) 수식 :
을 사용하여 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 모든 라디오 스페릭들에 대한 잔차 값(r)을 결정하는 단계;
e) (r)이 각각의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만인 경우, 상기 라디오 스페릭들에 대한 결정된 로케이션들에 기초하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 식별하는 단계; 및
f) (r)이 적어도 하나의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만이 아닌 경우, 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음으로부터, 상기 미리 정의된 값을 초과하는 잔차 값(r)을 갖는 라디오 스페릭들을 제거하고 단계 c)로 리턴하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하고;
하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하고;
각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키고; 그리고
상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 비교하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 14 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 위성으로부터 검출된 낙뢰 활동과 연관된 광학 에너지 정보를 수신하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 14 항에 있어서,
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터는 라디오 스페릭 데이터를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 것은, 복수의 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 수신된 상기 라디오 스페릭 데이터를 결합하고 도달 시간 삼각측량 알고리즘을 사용하여 상기 결합된 데이터를 프로세싱하여 상기 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 17 항에 있어서,
각각의 지상 포인트 로케이션은 로케이션, 분류, 추정된 피크 전류 및 추정된 로케이션 정확도를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
삭제
제 14 항에 있어서,
상기 증강시키는 단계는 상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 지리 좌표들, 피크 전류 및 분류를 추가하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하고;
하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하고;
각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키고; 그리고
상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 비교하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 제 1 미리 결정된 거리 밖에서 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 제 2 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 증강시키는 단계는 상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 피크 전류 및 분류를 추가하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하고;
하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하고;
각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키고; 그리고
상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 비교하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 밖에서 발생하였거나 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 밖에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 23 항에 있어서,
상기 증강시키는 단계는 상기 위성과 연관된 그룹 데이터를 변경하지 않은 채로 남겨두는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 상기 낙뢰 특징 데이터에 기초하여 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하고;
하나 이상의 매칭된 데이터 세트들을 식별하도록 상기 지상 포인트 로케이션들 및 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들을 비교하고;
각각의 매칭된 데이터 세트에 대해, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터로, 상기 위성으로부터 수신된 낙뢰 활동에 대한 로케이션 좌표들을 증강시키고; 그리고
상기 낙뢰 활동에 대한 증강된 로케이션 좌표들을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 복수의 지상 포인트 로케이션들을 생성하는 것은,
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 각각의 로케이션까지의 거리를 결정하는 것;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 미리 결정된 거리 내에 로케이팅된 각각의 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 라디오 스페릭 데이터를 획득하는 것;
상기 지상-기반 낙뢰 센서로부터 획득된 상기 라디오 스페릭 데이터의 예상 도달 시간을 결정하는 것;
미리 결정된 임계치 내의 예상 도달 시간을 갖는 상기 라디오 스페릭 데이터를 라디오 스페릭 데이터의 모음으로 결합하는 것; 및
상기 라디오 스페릭 데이터와 연관된 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것을 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 25 항에 있어서,
상기 라디오 스페릭 데이터와 연관된 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은,
a) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간(tp) 및 센서 로케이션(ps)을 발견하는 것;
b) 초기 추측 로케이션으로서 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 수신된 지리 좌표(p0) 및 시간 데이터(t0)를 할당하는 것;
c) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서,
를 최소화하는 각각의 라디오 스페릭에 대한 로케이션(p) 및 시간(t)을 결정하는 것;
d) 수식 :
을 사용하여 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 모든 라디오 스페릭들에 대한 잔차 값(r)을 결정하는 것;
e) (r)이 각각의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만인 경우, 상기 라디오 스페릭들에 대한 결정된 로케이션들에 기초하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 식별하는 것; 및
f) (r)이 적어도 하나의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만이 아닌 경우, 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음으로부터, 상기 미리 정의된 값을 초과하는 잔차 값(r)을 갖는 라디오 스페릭들을 제거하고 단계 c)로 리턴하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 27 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 위성으로부터 검출된 낙뢰 활동과 연관된 광학 에너지 정보를 수신하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 27 항에 있어서,
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터는 라디오 스페릭 데이터를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
삭제
제 27 항에 있어서,
상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 지리 좌표들, 피크 전류 및 분류를 추가하는 단계를 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 제 1 미리 결정된 거리 밖에서 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 제 2 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 32 항에 있어서,
상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 피크 전류 및 분류를 추가하는 단계를 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계는, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 밖에서 발생하였거나 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 밖에서 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 34 항에 있어서,
상기 위성과 연관된 그룹 데이터를 변경하지 않은 채로 남겨두는 단계를 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법으로서,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하는 단계;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터 상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 단계;
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 단계; 및
상기 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하는 단계를 포함하고,
상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 단계는,
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 각각의 로케이션까지의 거리를 결정하는 단계;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 미리 결정된 거리 내에 로케이팅된 각각의 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 라디오 스페릭 데이터를 획득하는 단계;
상기 지상-기반 낙뢰 센서로부터 획득된 상기 라디오 스페릭 데이터의 예상 도달 시간을 결정하는 단계; 및
미리 결정된 임계치 내의 예상 도달 시간을 갖는 상기 라디오 스페릭 데이터를 라디오 스페릭 데이터의 모음으로 결합하는 단계를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
제 36 항에 있어서,
a) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간(tp) 및 센서 로케이션(ps)을 발견하는 단계;
b) 초기 추측 로케이션으로서 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 수신된 지리 좌표(p0) 및 시간 데이터(t0)를 할당하는 단계;
c) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서,
를 최소화하는 각각의 라디오 스페릭에 대한 로케이션(p) 및 시간(t)을 결정하는 단계;
d) 수식 :
을 사용하여 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 모든 라디오 스페릭들에 대한 잔차 값(r)을 결정하는 단계;
e) (r)이 각각의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만인 경우, 상기 라디오 스페릭들에 대한 결정된 로케이션들에 기초하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 식별하는 단계; 및
f) (r)이 적어도 하나의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만이 아닌 경우, 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음으로부터, 상기 미리 정의된 값을 초과하는 잔차 값(r)을 갖는 라디오 스페릭들을 제거하고 단계 c)로 리턴하는 단계를 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하는 컴퓨터화된 방법.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하고;
상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하고; 그리고
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 38 항에 있어서,
상기 서버 컴퓨팅 디바이스는 상기 위성으로부터 검출된 낙뢰 활동과 연관된 광학 에너지 정보를 수신하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 38 항에 있어서,
상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 캡처된 낙뢰 특징 데이터는 라디오 스페릭 데이터를 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
삭제
제 41 항에 있어서,
상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 지리 좌표들, 피크 전류 및 분류를 추가하는 것을 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하고;
상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하고; 그리고
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 내에 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 제 1 미리 결정된 거리 밖에서 발생하였고, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 제 2 미리 결정된 거리 내에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 43 항에 있어서,
상기 위성과 연관된 데이터를 그룹화하기 위해 상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 피크 전류 및 분류를 추가하는 것을 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하고;
상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하고; 그리고
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하는 것은, 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 중 하나 이상에 의해 검출된 낙뢰 이벤트가 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트의 미리 결정된 시간 밖에서 발생하였거나 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 이벤트로부터 미리 결정된 거리 밖에서 발생한 것으로 결정하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 45 항에 있어서,
상기 위성과 연관된 그룹 데이터를 변경하지 않은 채로 남겨두는 것을 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템으로서,
컴퓨터-실행 가능 명령들을 저장하기 위한 메모리 및 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
상기 프로세서는,
지리적 구역에서 발생하는 낙뢰 활동을 검출하는 위성으로부터, 상기 위성에 의해 검출된 낙뢰 활동과 연관된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터를 수신하고;
낙뢰 활동을 검출하는 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나로부터, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나에 의해 검출된 낙뢰 활동에 대한 낙뢰 특징 데이터를 캡처하고;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들 및 시간 데이터에 기초하여 상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하고;
상기 식별된 지상-기반 낙뢰 센서들로부터의 낙뢰 특징 데이터를 사용하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 결정하고; 그리고
상기 낙뢰 활동의 로케이션을 하나 이상의 원격 컴퓨팅 디바이스들에 송신하도록, 상기 컴퓨터-실행 가능 명령들을 실행하고,
상기 지리적 구역에 가까이 있는, 상기 하나 이상의 지상-기반 낙뢰 센서들 중 적어도 하나를 식별하는 것은,
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 상기 지상-기반 낙뢰 센서들 각각의 로케이션까지의 거리를 결정하는 것;
상기 위성으로부터 수신된 로케이션 좌표들로부터 미리 결정된 거리 내에 로케이팅된 각각의 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 라디오 스페릭 데이터를 획득하는 것;
상기 지상-기반 낙뢰 센서로부터 획득된 상기 라디오 스페릭 데이터의 예상 도달 시간을 결정하는 것; 그리고
미리 결정된 임계치 내의 예상 도달 시간을 갖는 상기 라디오 스페릭 데이터를 라디오 스페릭 데이터의 모음으로 결합하는 것을 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.
제 47 항에 있어서,
a) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 각각의 라디오 스페릭에 대한 피크 시간(tp) 및 센서 로케이션(ps)을 발견하는 것;
b) 초기 추측 로케이션으로서 상기 지상-기반 낙뢰 센서들로부터 수신된 지리 좌표(p0) 및 시간 데이터(t0)를 할당하는 것;
c) 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서,
를 최소화하는 각각의 라디오 스페릭에 대한 로케이션(p) 및 시간(t)을 결정하는 것;
d) 수식 :
을 사용하여 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음에서의 모든 라디오 스페릭들에 대한 잔차 값(r)을 결정하는 것;
e) (r)이 각각의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만인 경우, 상기 라디오 스페릭들에 대한 결정된 로케이션들에 기초하여 상기 낙뢰 활동의 로케이션을 식별하는 것; 및
f) (r)이 적어도 하나의 라디오 스페릭에 대해 미리 정의된 값 미만이 아닌 경우, 상기 라디오 스페릭 데이터의 모음으로부터, 상기 미리 정의된 값을 초과하는 잔차 값(r)을 갖는 라디오 스페릭들을 제거하고 단계 c)로 리턴하는 것을 더 포함하는,
낙뢰 활동을 로케이팅하기 위한 시스템.