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基于模糊小波神经网络的短波通信频率预测方法研究

作　者: 袁立明
导　师: 倪军
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 短波通信频率预测临界频率月中值相空间重构模糊小波神经网络
分类号: TN925
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

无线电短波利用电离层折射可以完成远距离通信,由于电离层对电波的限制,需要先期预测出电离层的情况,用来作为通信时挑选频率的根掘。这项工作对于现代短波通信有极其重要的意义。电离层F₂层临界频率（f₀F₂）月中值本身存在着一定的变化规律,这种规律可以用于频率预测。我国学者总结这些规律提出了“中国参考电离层模式（CRI）”,但CRI引入了某些人为的假定,限制了预测的精度。另有学者采用人工神经网络技术进行频率预测,但目前广泛采用的BP网络预测方法在预测精度方面尚有不足。本文提出了利用相空间重构结合模糊小波神经网络（FWNN）进行f₀F₂月中值预测的方法。首先利用相空间重构方法对f₀F₂月中值进行预处理,生成用于训练FWNN的样本数据,然后采用BP算法对FWNN进行训练,最后用训练好的FWNN进行f₀F₂月中值预测。对比实验结果表明,本文所提方法的预测精度高于目前常用的BP网络预测方法。此外,本文还尝试引入基于奇异值分解的去噪方法,使得预测精度得到进一步的提高。研究表明,基于模糊小波神经网络的短波通信频率预测方法是可行的,将模糊小波神经网络与相空间重构和奇异值分解去噪技术相结合,能够取得更好的效果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 研究背景  9
  1.2 短波通信及其频率预测原理  9-13
    1.2.1 短波通信原理  9-11
    1.2.2 短波通信频率预测原理  11-13
  1.3 研究内容及论文结构  13-14
第2章短波通信频率预测技术研究现状分析  14-20
  2.1 传统短波频率预测方法  14-15
  2.2 利用BP神经网络预测电离层临界频率  15-18
    2.2.1 利用BP神经网络预测电离层F_2层临界频率  15-16
    2.2.2 利用BP神经网络预测电离层F_2层骚扰  16
    2.2.3 利用BP神经网络重构区域电离层临界频率分布  16-17
    2.2.4 电离层暴时的f_0F_2预报  17-18
  2.3 混沌和神经网络相结合预测短波通信频率参数  18
  2.4 模糊推理和神经网络相结合预测短波通信频率参数  18
  2.5 本章小结  18-20
第3章短波通信频率变化规律分析  20-31
  3.1 相邻月份及相邻年同一月间频率变化规律分析  20
  3.2 每年各月月中值变化规律分析  20-29
  3.3 月中值逐年变化规律分析  29-30
  3.4 本章小结  30-31
第4章基于相空间重构的频率数据预处理  31-37
  4.1 相空间重构技术简介  31-32
  4.2 嵌入维数的确定  32
  4.3 延迟时间的确定  32-33
  4.4 嵌入窗宽的确定  33-34
  4.5 电离层临界频率的相空间重构  34-36
  4.6 本章小结  36-37
第5章基于模糊小波神经网络的频率预测  37-61
  5.1 基于模糊小波神经网络的频率预测方法  37-47
    5.1.1 模糊小波神经网络简介  37
    5.1.2 利用模糊小波神经网络预测短波通信频率  37-38
    5.1.3 模糊推理系统选型  38-40
    5.1.4 网络结构的确定  40-43
    5.1.5 学习算法的确定  43-47
  5.2 短波频率预测系统的软件实现  47
  5.3 实验结果及对比分析  47-56
    5.3.1 模糊小波神经网络的训练  47-53
    5.3.2 BP神经网络的训练  53
    5.3.3 实验结果及对比分析  53-56
  5.4 基于奇异值分解去噪对预测精度的改进  56-60
    5.4.1 奇异值分解及其去噪原理  56
    5.4.2 基于奇异值分解的短波频率数据去噪  56-58
    5.4.3 去噪前后实验结果及对比分析  58-60
  5.5 本章小结  60-61
结论  61-62
参考文献  62-66
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  66-67
致谢  67

基于模糊小波神经网络的短波通信频率预测方法研究

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