基于人工智能算法的无线信号传播损耗预测

由于传播空间中阻挡物对无线信号造成的衰减作用,导致无线信号传播损耗预测的准确性较低。为此,提出基于人工智能算法的无线信号传播损耗预测方法,构建了无线信号传播模型,设置无线信号从发送端到接收端的平均衰减值为路径损耗,在此基础上引入了以阻挡物作用为核心的衰减因子,利用人工智能算法中的粒子群优化算法对衰减因子进行寻优,将寻优结果带入到无线信号传播模型中,实现对信号传播损耗的预测。测试结果表明,设计方法对信号传播损耗预测结果的RMSE、MAPE、MAE和MSE值分别为1.97、5.44、2.11和3.8809,且98.24%的预测样本相对误差均为±5 dBm范围内。

OPNET仿真平台下典型作战环境对弹载通信干扰效果影响研究

为了解和掌握典型作战环境下弹载通信干扰机的干扰效果,利用OPNET仿真平台建立弹载通信干扰模型,并在被干扰对象进程中刻画了典型作战环境下的信号传输模型,最后当跳频电台的发射天线高架时,对东南沿海和西南边境等两种典型作战环境进行了仿真验证。仿真结果表明:东南沿海环境下,干扰机下降过程中受到障碍物的阻挡时,干扰信号无法到达部分电台的接收端,导致电台接收端的信噪比有所提高;西南边境环境下,干扰机下降过程中由于山区地形的遮挡,对超短波电台的干扰信号阻挡较多,干扰效果不明显,而对短波电台的阻挡较少,被干扰的程度较大,使得短波电台出现了丢包。随着干扰机的进一步下降,对短波电台的干扰信号也被阻挡,使得对短波的干扰程度降低,其丢包率和误码率均逐步降低。相关结论对充分发挥典型作战环境下弹载通信干扰机的作战效能具有借鉴意义。