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基于机器学习和混沌理论的高频无线通信选频技术

王健  
【摘要】:源于远程、无中继、低成本、部署灵活等独特优势,高频(HF)通信一直在军用通讯、抢险救灾、全球广播等领域发挥着极为重要的作用。目前,国内外研究的热点集中在新一代HF通信系统上,智能化是公认的关键特性。为满足未来智能HF通信系统长期规划和短期优化的选频需求,本文分别利用统计机器学习(SML)和混沌动力预测方法,建立了通信频率长期预测和短期预报模型。本文的主要内容及重要贡献如下:1.针对通信信道关键参数——电离层F2层临界频率(f_oF_2),基于SML方法,建立了f_oF_2月中值的亚洲区域精细化长期预测模型。该模型首次联合地磁倾角及其修正值建立了f_oF_2空间动态变化映射,并利用太阳黑子数和10.7cm射电通量建立了f_oF_2周年动态变化映射。对比国际参考电离层(IRI)的CCIR和URSI两类模型,所建模型的预测均方根误差分别下降了0.27MHz和0.23MHz,对应精度分别提升了2.90%和1.85%。2.在通信频率长期预测方面,建立了亚洲区域细粒度的最高可用频率(MUF)、最优可用频率(OWF)和最高可能频率(HPF)预测模型。该模型利用SML方法建立了MUF传输因子的精细化预测模型,通过细粒化太阳活动参数并耦合地磁活动参数建立了OWF和HPF转换因子的预测模型。对比国际电信联盟(ITU)模型,MUF、OWF和HPF的预测均方根误差分别下降了1.18MHz,1.64MHz和1.06MHz,对应精度分别提升了10.89%,15.47%和9.10%。3.为实现通信频率的短期预报,首次利用Volterra级数自适应滤波方法,提出了基于混沌理论的f_oF_2小时级动态预报模型。该模型能够在一个太阳自转周期27天训练数据的支撑下取得良好的预报结果,对比IRI的CCIR和URSI两类模型,所建模型预报均方根误差分别下降了1.66MHz和1.59MHz,对应精度分别提升了31.38%和29.97%。4.在通信频率短期预报方面,利用混沌理论建立了MUF传输因子的自适应动态预报模型,并首次提出了基于地磁坐标的改进曲面样条插值方法,完成了预报关联参数的空间重构,集成时、空两方面技术最终实现了MUF的小时级动态预报。对比ITU模型,所建模型的预报均方根误差下降了1.87MHz,对应精度提升了12.63%。


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