基于LSTM单特征输入的短波可用预测研究

短波通信频率是随着电离层变化的非线性时间序列,利用长短期记忆人工神经网络(LSTM)模型对时间序列的非线性关系处理的突出优势,将短波远程通信中两点间的可用频率作为单特征输入,通过时间序列的非线性运算预测未来的可用频率。介绍几种时间序列算法,在Python平台上的建模仿真,得出相应算法的预测结果,并对预测结果进行对比分析,最终得出运行时间较快,效果最好的长短期记忆人工神经网络LSTM模型更适用于两点间短波最高可用频率的预测,对远程短波通信保障具有重要意义。

缺失值条件下基于LSTM单特征输入的短波频率预测研究

研究中发现,将短波远程通信中两点间的可用频率作为单特征输入,利用长短期记忆人工神经网络(LSTM)可以实现对未来几天短波频率进行预测。该文对输入的样本数据存在缺失值条件下的情况进行分析,最终得到缺失值条件下该方法的应用策略,对远程短波通信保障具有重要意义。

水面舰艇新型中远距离通信方式分析与研究

针对当前海战场水面舰艇中远距离通信保障能力不足的现状,提出了利用平流层通信方式增强海战场水面舰艇中远距离保障能力。分析了平流层通信的优点及其在海战场通信中发挥的作用,并对平流层通信平台的有效覆盖半径进行了仿真分析,结果表明平流层通信可以作为水面舰艇中远距离通信手段。最后,对平流层通信组网方式做了深入研究。

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。