Существующие многочисленные ионосферные модели создавались многие годы с целью их использования для прогноза критических частот в интересах радиосвязи. Исторически модели создавались как большие базы данных, охватывающие всевозможные результаты измерений ионосферных и солнечных параметров по всему земному шару. В основном, они основывались на медианных значениях упомянутых параметров, которые тщательным образом собирались долгие годы в различных географических районах земного шара и при различной солнечной активности. Сегодня хорошо известна качественная и отчасти функциональная связь ионосферных параметров с одиннадцатилетними циклами солнечной активности [1-4]. Для более точной оценки этой с связи используются разнообразные солнечные индексы. Авторами были проведены исследования ионосферных и солнечных индексов, осуществляющих связь ионосферных параметров с солнечной активностью, которые показали, что разнообразие солнечных индексов определяется, к сожалению, их полной несостоятельностью, так как ионосферные характеристики уже сами несут в себе информацию о солнечных параметрах и могут прогнозироваться на более длительный срок, чем солнечные пятна. Опыт показал, что достоверный прогноз возможен не всегда и на непродолжительный период времени, т.е. существующие технологии построения диагностических катр (ITU…) или систем IRI, SIMP и др. [5,6]. не удовлетворяют потребности пользователей ни точностью, ни быстродействием. Надо признать эти модели диагностическими, а прогностические качества их поддерживаются регрессионными зависимостями, которые работают на малом временном интервале, но не могут считаться прогностическими, несмотря на современную техническую оснащенность, так как согласно Золеси [6], они не имеют алгоритма прогнозирования и не могут ответить на вопрос каков же механизм передачи информации в будущее. Безусловно, этот вопрос является общим для всех прогностических задач, а не только для ионосферных моделей. Авторами разработана методика прогнозирования длинных рядов данных, основанная на алгоритме прогнозирования, построенном методами спектрального анализа и демодуляции принимаемого сигнала. [7-11]. Составлено программное обеспечение, сформулирован механизм передачи информации в будущее. Использование алгоритма прогнозирования для оценки критической частоты слоя F2 ионосферы по данным вертикального зондирования показало, что прогноз foF2 может быть успешно осуществлен на периоды от 30 мин, суток, месяца и до 5-6 лет, в то время как числа Вольфа можно прогнозировать на период не более одного года для составляющей одиннадцатилетнего цикла. Разработанное математическое обеспечение может быть использовано для определения координатной информации в радиолокационных системах.