基于CNN-BiLSTM的短波通信频率预测研究

受电离层变化影响,短波通信频率如何实现优选一直是影响短波通信效果的关键。针对目前短波频率预测方法在远程通信中出现的预测精度不高、不能较好满足通信需要的现状,提出一种基于历史通信数据的卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)相结合的预测模型实现对短波通信频率值进行预测,并与单特征、多特征输入长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型进行对比。仿真结果表明,该模型能够实现短波通信频率预测且相对于单特征输入LSTM预测用时更短、多特征输入LSTM预测精度更高,具有一定的可行性。

海上编队通信反侦察策略研究

周边海上电磁环境斗争日益激烈。分析了美、日现有电子侦察能力及对我海上编队的威胁;立足海上编队通信装备现状,从战、技术两个层次提出海上编队通信反侦察措施;基于海上编队通信运用情况,从通信资源分配、通信组网运用和通信方案制定三个角度,提出海上编队通信反侦察组织运用建议,对海上编队通信系统的组织运用具有借鉴意义。

对流层散射传输损耗预测

鉴于ITU-R.P.617-5给出的对流层散射传输损耗模型没有考虑在进行对流层散射通信时,大气吸收、天线架高和天线方位角对链路传输损耗的影响。对对流层散射链路进行分析,给出考虑了大气吸收损耗、天线架低损耗和天线方位角偏移损耗的对流层散射链路传输损耗预测方法,并以抛物面天线为例,进行仿真验证,通过与实测数据对比,证明该方法的有效性,为使用对流层散射通信时,科学预测对流层散射链路传输损耗提供参考。