Advances in Modeling and Analysis of Tropospheric Ducting Effects on Communication Networks. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Banafaa_Dissertation Report.pdf Restricted to Repository staff only until 19 May 2027. Download (19MB)

Arabic Abstract

تُعدّ ظاهرة القنوات التروبوسفيرية من الظواهر الرئيسة في انتشار الموجات ضمن الغلاف الجوي، إذ يمكنها إمّا تعزيز التغطية الراديوية إلى ما بعد الأفق الهندسي أو التسبب في تدهور موثوقية الاتصالات، ولا سيما في البيئات الساحلية والبحرية والصحراوية. ويؤدي اعتمادها الشديد على الظروف الأرصادية المحلية وطبيعتها المتقطعة إلى جعل توصيفها الدقيق واستثمارها على نحو فعّال أمرًا بالغ الصعوبة في أنظمة الاتصالات اللاسلكية من الجيل التالي. تتناول هذه الأطروحة هذه التحديات من خلال دراسة متكاملة لظاهرة القنوات الجوية، تمتد من الفهم الفيزيائي للظاهرة، ونمذجة الانكسارية الجوية، إلى كشف القنوات وتوصيفها، وتحليل الانتشار، وتصميم أنظمة الاتصالات. في البداية، يرسّخ هذا العمل الأسس النظرية والعملية لظاهرة القنوات التروبوسفيرية من خلال مراجعة شاملة، ويبرهن على إمكانات تعلّم الآلة في تحديد حالات الانتشار الشاذ اعتمادًا على مشاهدات حقيقية. ثم يطوّر إطارًا لنمذجة الانكسارية الجوية خاصًا بالمنطقة، يُحسّن النماذج الجوية القياسية باستخدام التعلّم الإحصائي وتصحيح هجين قائم على تعلّم الآلة، بما يُظهر أن التكييف الموضعي المعتمد على البيانات يحسّن بصورة ملحوظة تمثيل البيئات المعرّضة لتشكّل القنوات. واستنادًا إلى هذا الأساس، يُقترح إطار تعلّم متعدد المهام للكشف الآني عن حدوث القناة، وتصنيف نوعها، والتنبؤ بمعلماتها الرئيسة انطلاقًا من المقاطع الرأسية للغلاف الجوي. كما تقدّم الأطروحة نموذجًا تحليليًا للانتشار موجّهًا بالملفات الرأسية، يربط البنية الجوية بكلٍّ من فقد المسار المراعي للقنوات، والمدى المحتجز داخل القناة، وكسب الانتشار، بدقة تُضاهي الطرائق العددية والمعيارية المعتمدة. وأخيرًا، تُطوَّر بنية اتصالات هجينة موثوقة يُدمج فيها الإرسال المباشر المدعوم بالقنوات مع الترحيل عبر المنصّات عالية الارتفاع للحفاظ على استمرارية الخدمة في حالتي وجود القناة وغيابها. وبصورة تكاملية، توفّر النتائج إطارًا موحّدًا لفهم ظاهرة القنوات الجوية والتنبؤ بها ونمذجتها وتحليلها واستثمارها، دعمًا لأنظمة الرادار والاتصالات اللاسلكية المستقبلية عالية الموثوقية.

English Abstract

Tropospheric ducting is a major atmospheric propagation phenomenon that can either enhance radio coverage beyond the geometric horizon or degrade communication reliability, particularly in coastal, maritime, and desert environments. Its strong dependence on local meteorological conditions and its intermittent behavior make accurate characterization and exploitation difficult for next-generation wireless systems. This thesis addresses these challenges through an integrated investigation of atmospheric ducting, spanning physical understanding, refractivity modeling, duct detection and characterization, propagation analysis, and communication-system design. First, the work establishes the theoretical and practical foundations of tropospheric ducting through a comprehensive review and demonstrates the potential of machine learning for identifying anomalous propagation conditions from real observations. It then develops a region-specific refractivity modeling framework that refines standard atmospheric models using statistical learning and hybrid machine-learning correction, showing that localized data-driven adaptation significantly improves representation of duct-prone environments. Building on this foundation, a multi-task learning framework is proposed for real-time detection of duct occurrence, classification of duct type, and prediction of key duct parameters from vertical atmospheric profiles. The thesis further introduces a profile-driven analytical propagation model that links atmospheric structure to duct-aware path loss, ducted range, and propagation gain with accuracy comparable to established numerical and standardized methods. Finally, a reliable hybrid communication architecture is developed in which duct-assisted direct transmission is combined with high-altitude platform relaying to maintain service continuity under both duct-present and duct-absent conditions. Collectively, the results provide a unified framework for understanding, predicting, modeling, analyzing, and exploiting atmospheric ducting in support of robust future radar and wireless communication systems.