[发明专利]一种智能短波频率跨频段实时预测方法及系统有效
申请号: | 202011449836.1 | 申请日: | 2020-12-12 |
公开(公告)号: | CN112616160B | 公开(公告)日: | 2022-06-21 |
发明(设计)人: | 王浩;王书诚;叶荣军;陈祖刚;谢俊;刘剑;沈欢;郑洁;黄亮;雷霓;方书雅 | 申请(专利权)人: | 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所) |
主分类号: | H04W24/08 | 分类号: | H04W24/08;H04W24/10 |
代理公司: | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人: | 雷霄 |
地址: | 430205 湖北省武汉*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 短波 频率 频段 实时 预测 方法 系统 | ||
本发明公开了一种智能短波频率跨频段实时预测方法及系统。该方法包括步骤:利用历史采样数据训练基于神经网络的预测模型,所述预测模型用于根据某一频率的频率特征信息预测其他频率的通信质量;根据不同频率间的相关性确定短波通信中断后下一可用频率的范围;获取短波通信中断时刻的频率特征信息;将短波通信中断时刻的频率特征信息输入到所述预测模型,获取所述范围内各个频率的通信质量;选择所述范围内通信质量最好的频率作为短波通信中断后所选的下一可通频率。本发明将通信中断频点处附近的其他建链可信度高的频点作为预测目标,可以减少神经网络在面对大量非线性数据时的训练复杂度,且预测目标更复合实际工作的设备操作需要。
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,更具体地,涉及一种智能短波频率跨频段实时预测方法及系统。
背景技术
在实际短波通信中,受短波信道本身不稳定的影响,通信链路经常会突然中断,而下一个通讯效果好的频率的选择又很大程度上依赖于经验,实时性和可靠性都得不到保障,面对突发短波通信中断,处理方法有限。
基于神经网络的频率预测方法能依靠神经网络的非线性逼近能力对短波频率进行实时预测。但现有方法在实际使用中往往需要获取全频段的通信数据,不能基于已用频段数据进行跨频段预测,实用性不强。与此同时,受短波信道多变的影响,试验获取的同一频段的通信数据在很短的时间内也会剧烈变化,单个采样得到的数据不具有代表性,训练数据可信度不强。
发明内容
针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求,本发明提供了一种智能短波频率跨频段实时预测方法及系统,将通信中断频点处附近的其他建链可信度高的频点作为预测目标,可以减少神经网络在面对大量非线性数据时的训练复杂度,且预测目标更复合实际工作的设备操作需要。
为实现上述目的,按照本发明的第一方面,提供了一种智能短波频率跨频段实时预测方法,包括步骤:
获取短波通信的历史采样数据,利用所述历史采样数据训练基于神经网络的预测模型,所述预测模型用于根据某一频率的频率特征信息预测其他频率的通信质量;
根据不同频率间的相关性确定短波通信中断后下一可用频率的范围;
获取短波通信中断时刻的频率特征信息;
将短波通信中断时刻的频率特征信息输入到所述预测模型,获取所述范围内各个频率的通信质量;
选择所述范围内通信质量最好的频率作为短波通信中断后所选的下一可通频率。
优选的,根据不同频率间的相关性确定短波通信中断后下一可用频率的范围具体是:
采用皮尔逊相关系数方法计算根据不同频率间的相关系数r,计算公式为:
其中,Xi,Yi表示样本数据,表示样本平均值,n表示样本数量,σx,σY表示样本标准差;
根据所述相关系数r确定短波通信中断后下一可用频率的范围。
优选的,所述短波通信中断时刻的频率特征信息包括:短波通信中断时刻的时间、断链频率以及中断前不同时刻的通信信噪比。
优选的,利用所述历史采样数据训练所述预测模型前,对所述历史采样数据进行预处理,所述预处理包括步骤:
对所述历史采样数据进行数据平滑处理,所述数据平滑处理是采用信噪比均值填充信噪比缺失的数据;
对经过所述数据平滑处理后的数据进行非线性单位换算,所述非线性单位换算是指单位为dB的信噪比数据换算成信号功率与噪声功率的比值;
对经过所述非线性单位换算后的数据进行数据增强,以扩充训练样本。
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