RU2757999C1 - Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории - Google Patents

Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории Download PDF

Info

Publication number
RU2757999C1
RU2757999C1 RU2021108718A RU2021108718A RU2757999C1 RU 2757999 C1 RU2757999 C1 RU 2757999C1 RU 2021108718 A RU2021108718 A RU 2021108718A RU 2021108718 A RU2021108718 A RU 2021108718A RU 2757999 C1 RU2757999 C1 RU 2757999C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
time
interference
value
add
interval
Prior art date
Application number
RU2021108718A
Other languages
English (en)
Inventor
Роман Юрьевич Ряскин
Александр Евгеньевич Алекаев
Валерий Алексеевич Липатников
Original Assignee
Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный ордена Жукова университет радиоэлектроники" Министерства обороны Российской Федерации (ФГКВОУВО "Военный ордена Жукова университет радиоэлектроники" МО РФ)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный ордена Жукова университет радиоэлектроники" Министерства обороны Российской Федерации (ФГКВОУВО "Военный ордена Жукова университет радиоэлектроники" МО РФ) filed Critical Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный ордена Жукова университет радиоэлектроники" Министерства обороны Российской Федерации (ФГКВОУВО "Военный ордена Жукова университет радиоэлектроники" МО РФ)
Priority to RU2021108718A priority Critical patent/RU2757999C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2757999C1 publication Critical patent/RU2757999C1/ru

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/373—Predicting channel quality or other radio frequency [RF] parameters

Abstract

Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано в комплексах автоматизированного ведения связи, а также на пунктах ионосферно-волновой и частотно-диспетчерской службы радиоцентров. Технический результат - повышение достоверности прогнозирования на некоторое время вперед. В способе краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории на каждой из анализируемых частот уровни помех измеряют на разных длинах контрольных интервалов. Для каждой длительности контрольного интервала вычисляют как усредненные значения помех, так и сумму средних уровней помех и их среднеквадратических отклонений, по результатам которых прогнозируют данные параметры на малые интервалы времени. После этого оценивают величину ошибки прогноза и по результатам оценки выбирают параметр прогнозирования, длительность контрольного интервала и адаптивный коэффициент сглаживания для каждой частоты, обеспечивающие минимальную среднеквадратическую ошибку прогноза. Далее с помощью дополнительных измерений и метода экспоненциального сглаживания уровней помех осуществляется прогнозирование при выбранном для каждой частоты параметре прогнозирования, периоде предыстории и адаптивном коэффициенте сглаживания. 3 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

Область техники
Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано для краткосрочного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне на анализируемых частотах в условиях динамики помеховой обстановки для оперативного выбора рабочих частот в комплексах автоматизированного ведения связи, а также на пунктах ионосферно-волновой и частотно-диспетчерской службы радиоцентров.
Уровень техники
Известен способ рангового прогнозирования на основе пропускной способности в MIMO-схеме, реализованный в патенте РФ №2378767, заявл. 22.12.2005, опубл. 10.01.2010, бюллетень №1, где осуществляется прогнозирование ранга канала для следующего временного интервала передачи, т.е осуществляется прогноз соотношения сигнал/помеха на одном из многих входах MIMO-схемы (схема со многими входами и выходами). Недостатком данного способа является отсутствие учета замираний и нестационарности помеховых процессов в канале связи при прогнозировании.
Известен также способ для точного прогнозирования отношения сигнала к помехе и коэффициента шума для улучшения функционирования системы связи, реализованный в патенте РФ №2255420, заявл. 12.09.2000, опубл. 27.06.2005, бюллетень №18, заключающийся в том, что осуществляется прогнозирование соотношения сигнала к помехе при различных скоростях передачи при условиях быстрого и медленного замираний на входе системы связи. Недостатком данного способа является тот факт, что прогнозирование соотношения сигнала к помехе осуществляется при постоянных коэффициентах фильтрации, не учитывающих нестационарность ионосферных процессов в декаметровых каналах связи.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению (прототипом) является способ прогнозирования уровней помех в коротковолновом диапазоне на отдельных частотах, реализованный в патенте РФ №2423786, заявл. 02.06.2010, опубл. 10.07.2011, бюллетень №19, заключающийся в том, что на каждой из анализируемых частот измеряют уровни помех, вычисляют их усредненные значения, по результатам которых прогнозируют уровни помех на малые интервалы времени, после чего оценивают величину ошибки прогноза, причем прогнозирование осуществляется при различных коэффициентах адаптации и по результатам предварительного прогноза выбираются коэффициенты адаптации для каждой частоты, обеспечивающие минимальные среднеквадратичные ошибки прогноза.
Недостатком данного метода является то, что при анализе частот не учитывается дисперсия уровней помех, измеряемых на заданном интервале времени, а также не учитывается длительность ряда динамики помеховой обстановки, величина которого, в силу нестационарности полученного временного ряда, может привести к излишнему и недействительному увеличению роли прошлого и влиянию на будущее [1, 3].
Целью настоящего изобретения является разработка способа краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, обеспечивающего повышение достоверности прогнозирования уровня помехи на анализируемой частоте на некоторое время вперед.
Поставленная цель достигается следующим образом.
Контрольный период делится на R контрольных временных отрезков (фиг. 1) в каждом из которых K≥2 раз измеряют уровни помех, вычисляют их усредненное значение и среднеквадратическое отклонение (СКО), прогнозируют ожидаемый уровень помех и сумму уровня помех и СКО на анализируемых частотах и оценивают величину ошибки прогноза этих показателей.
Для этого r×K раз измеряют уровни помех в контрольных временных интервалах
Figure 00000001
(фиг. 2), где
Figure 00000002
- соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔTr и r=1, 2, …, R и вычисляют усредненное значение уровня помех
Figure 00000003
и СКО σr для каждой длительности контрольного временного интервала ΔTr
Затем вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех
Figure 00000004
и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО
Figure 00000005
методом адаптивного экспоненциального сглаживания значения
Figure 00000006
измеренного в момент времени ТИ и усредненного значения
Figure 00000007
соответственно по формулам:
Figure 00000008
Причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔTr, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания αi с шагом Δα=0,1 в интервале
Figure 00000009
Вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех
Figure 00000010
при всех заданных αi и для каждой длительности контрольного интервала ΔTr запоминают, после чего измеряют дополнительно уровень помех Xi,доп и (Xi,доп+σк) в момент времени ΔTr+Δt и вычисляют среднеквадратичные ошибки δ2 i,r(αi) между
Figure 00000011
и Xi,доп, a также δ2 i,r(αi+σr) между
Figure 00000012
и (Xi,доп+σr), по формулам:
Figure 00000013
Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из всех δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr), соответствующее ему значение
Figure 00000014
и начальный момент времени контрольного интервала
Figure 00000015
после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра прогнозирования Xi,доп или (Xi,доп+σr), коэффициенте сглаживания
Figure 00000016
и начальном моменте времени контрольного временного интервала
Figure 00000017
для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех
Figure 00000018
на момент времени (р+1)ТИ+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех Xi,доп или (Xi,доп+σr) соответственно на момент времени рТИ+Δt и спрогнозированного
Figure 00000019
на момент времени рТИ+Δt по формулам:
Figure 00000020
причем для временного интервала р=1 принимают
Figure 00000021
и
Figure 00000022
После наступления временного интервала p=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня Xi,доп прекращают и выполняют измерения и вычисления аналогичные контрольному временному интервалу ΔTr и временным интервалам р=1, 2, …, S
Благодаря новой совокупности существенных признаков в способе реализована возможность более точного краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, для повышения достоверности данных по развитию помеховой обстановки на анализируемых частотах.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показано:
фиг. 1 - пример формирования контрольных временных интервалов;
фиг. 2 - временной ряд уровней помех на анализируемой частоте;
фиг. 3-значения предварительно спрогнозированных уровней помех в момент времени ΔTr+Δt на одной частоте при некоторых различных анализируемых параметрах, коэффициентах адаптивного сглаживания и длительности контрольного интервала;
фиг. 4 - таблица рассчитанных среднеквадратических ошибок прогноза для различных параметров прогнозирования, коэффициентов сглаживания и длительностей контрольного интервала.
В заявленном способе краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне на каждой i-й частоте из множества анализируемых частот
Figure 00000023
производят прогноз уровней помех на некоторое время вперед, для чего в контрольных временных интервалах
Figure 00000024
где
Figure 00000025
и ТИ - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔTr с шагом Δt=ΔT/K, как показано на фиг. 2, r×K раз измеряют уровни помех
Figure 00000026
Затем вычисляют усредненное значение уровня помех
Figure 00000027
и СКО σr для каждой длительности контрольного временного интервала ΔТг по формулам:
Figure 00000028
Figure 00000029
Затем методом адаптивного экспоненциального сглаживания
Figure 00000030
и
Figure 00000031
измеренных в момент времени ТИ и усредненного значения
Figure 00000032
и
Figure 00000033
соответственно вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех
Figure 00000034
и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО
Figure 00000035
на момент времени ΔTr+Δt по формулам (1), причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔTr, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания αi с шагом Δα=0,1 в интервале
Figure 00000036
Вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех
Figure 00000037
и
Figure 00000038
при всех заданных а, и для каждой длительности контрольного интервала ΔTr запоминают.
После предварительного прогнозирования вычисляют среднеквадратические ошибки δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr) между
Figure 00000039
Figure 00000040
и дополнительно измеренными значениями в момент времени ΔTr+Δt уровня помехи Xi,доп и суммой (Xi,доп+σr) соответственно формулам (2). Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из совокупности полученных δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr), соответствующее ему значение коэффициента сглаживания
Figure 00000041
и начальный момент времени контрольного интервала
Figure 00000042
после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра прогнозирования Xi,доп или (Xi,доп+σr), коэффициенте сглаживания
Figure 00000041
и начальном моменте времени контрольного временного интервала
Figure 00000043
для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех
Figure 00000044
на момент времени (р+1)ТИ+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех Xi,доп или (Xi,доп+σr) соответственно на момент времени рТИ+Δt и спрогнозированного
Figure 00000045
на момент времени рТИ+Δt по формулам (3), причем для временного интервала р=1 принимают
Figure 00000046
После наступления временного интервала p=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня Xi,доп прекращают и выполняют измерения и вычисления аналогичные контрольному временному интервалу ΔTr и временным интервалам р=1, 2, …, S
Таким образом заявленный способ дает возможность осуществлять краткосрочное адаптивное прогнозирование уровней помех в декаметровом диапазоне с учетом меняющейся помеховой обстановки, длительности ее квазистационарности и величины разброса значений уровней помех на интервале предыстории.
Выявления закономерностей динамического изменения уровней помех можно производить с помощью его выравнивания и сглаживания. Экспоненциальное сглаживание - один из простейших и распространенных приемов выравнивания ряда. В его основе лежит расчет экспоненциальных средних временного ряда уровней помех [2]. Однако, в каждом конкретном случае необходимо производить адаптивный подбор коэффициента адаптивного сглаживания α, при краткосрочном прогнозирований необходимо как можно скорее отобразить изменения α и в тоже время как можно лучше «чистить» ряд от случайных колебаний. С одной стороны, необходимо увеличить вес более свежих наблюдений, что может быть достигнуто повышением α, с другой стороны, для сглаживания случайных отклонений величину α нужно уменьшить. Например, результаты вычислений уровней помех, а также суммы уровня помех и СКО при α=0,3; 0,7 на одной частоте приведены на фиг. 3. Таким образом, правильность вычисления коэффициента адаптивного сглаживания а определяет достоверность прогноза.
Согласно [1] следует, что если строить интегральные функции распределения вероятностей уровней помех на каждой частоте за время предыстории, то для работы следует выбирать ту частоту, для которой интегральная функция распределения вероятностей уровней помех сильнее смещена влево и имеет большую крутизну (т.е. соответственно
Figure 00000047
и σr малы). Поэтому в качестве прогнозируемого параметра может выступать такой показатель как сумма усредненного значения уровней помех и среднеквадратического отклонения
Figure 00000048
на периоде предыстории.
Процессы, протекающие в ионосфере, являются нестационарными, но на коротких интервалах времени их можно рассматривать как квазистационарные [1]. Свойства ионосферы в обычных условиях изменяются относительно медленно. Это в основном предопределяет ограниченный во времени статистически устойчивый квазистационарный характер усредненных последовательностей уровней помех. Для учета длительности квазистационарности помеховой обстановки в заявленном способе есть возможность изменения длительности контрольного временного интервала
Figure 00000049
за время которого будет набираться статистика уровней помех на каждой анализируемой частоте, изменение шага Δt=ΔТ/K определяет частоту выборок временного ряда, а изменение последующих за контрольным
Figure 00000050
временных интервалов р, где р=1, 2, …, S - определяет длительность прогноза.
Для прогнозирования большую роль играет длительность ряда динамики изучаемого явления. С одной стороны кажется очевидным, что чем длиннее период предыстории, тем надежнее прогноз [3], с другой стороны применение длинных рядов динамики может привести к излишнему и недействительному увеличению роли прошлого и влиянию на будущее в силу реальной нестационарности процессов. Для примера в таблицу (фиг. 4) сведены значения среднеквадратических ошибок прогноза значений уровня помех и суммы уровня помех и СКО, вычисленных для одной частоты при различных длительностях контрольных интервалов и с различным коэффициентом сглаживания. Результаты вычислений показывают, что минимальную ошибку прогноза обеспечивает прогнозирование параметра
Figure 00000051
на длительности предыстории равной трем временным отрезкам и с коэффициентом α=0,7. Следовательно, продолжительность учета текущей предыстории и метод ее статистической обработки и параметр прогнозирования необходимо корректировать, исходя из предварительных статистических исследований.
Таким образом, статистические исследования показали, что для повышения вероятности правильного краткосрочного прогнозирования (на 10-20 мин) необходимо по результатам измерений на каждой частоте непрерывно, циклично вычислять такие показатели, как средний уровень помехи и сумму среднего уровня и СКО, и производить адаптивный подбор коэффициента адаптивного сглаживания α для различных длительностей контрольных интервалов ΔT. Отмеченное подтверждает возможность достижения сформулированного технического результата.
Литература
1. Комарович В.Ф., Сосунов В.Н. «Случайные радиопомехи и надежность КВ связи» - М.: Связь, 1977. - 136 с: ил.
2. Лукашин Ю.П. «Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов» - М.: Финансы и статистика, 2003 г. - 416 с: ил.
3. Ковалева Л.Н. «Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики» - М.: Статистика, 1980. - 102 с.

Claims (9)

1. Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, заключающийся в том, что на каждой из N≥2 анализируемых частот K≥2 раз в контрольном временном интервале
Figure 00000052
где
Figure 00000053
и ТИ - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔT с шагом Δt=ΔT/K, измеряют уровни помех Xi, где i=1, 2, …, N, вычисляют их усредненное значение
Figure 00000054
в пределах контрольного временного интервала по результатам всех измерений
Figure 00000055
где k=1, 2, …, K, методом экспоненциального сглаживания последовательно вычисляют предварительные значения уровней помех
Figure 00000056
для коэффициентов экспоненциального сглаживания
Figure 00000057
с шагом Δαi=0,1, измеряют дополнительно уровень помех Xi,доп в момент времени ТИ+Δt, вычисляют среднеквадратические ошибки δ2 i (αi) между
Figure 00000058
и Xi,доп, выделяют наименьшее значение среднеквадратической ошибки δ2 i (αi) и соответствующее ему значение
Figure 00000059
после чего при выбранном параметре αi для каждой i-й частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех, отличающийся тем, что в ходе вычислений изменяют начальный момент времени контрольного временного интервала
Figure 00000060
и в пределах каждого контрольного временного интервала ΔTr, где r=1, 2, …, R и R≥2, вычисляют усредненное значение уровня помех
Figure 00000061
по результатам всех измерений
Figure 00000062
и значения суммы усредненного значения и его среднеквадратического отклонения (СКО)
Figure 00000063
для соответствующей длительности контрольного временного интервала ΔTr, затем вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех
Figure 00000064
и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО
Figure 00000065
методом адаптивного экспоненциального сглаживания значения
Figure 00000066
и
Figure 00000067
измеренного в момент времени ТИ и усредненного значения
Figure 00000068
и
Figure 00000069
соответственно, причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔTr, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания αi с шагом Δα=0,1 в интервале
Figure 00000070
вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех
Figure 00000071
и
Figure 00000072
при всех заданных αi и для каждой длительности контрольного интервала ΔTr запоминают, после чего измеряют дополнительно уровень помех Xi,доп и (Xi,доп+σr) в момент времени ΔТ+Δt и вычисляют среднеквадратичные ошибки δ2 i,r(αi) между
Figure 00000073
и Xi,доп, а также δ2 i,r(αi+σr) между
Figure 00000074
и (Xi,доп+σr), выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из всех δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr), соответствующее ему значение
Figure 00000075
и начальный момент времени контрольного интервала
Figure 00000076
после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра Xi,доп или (Xi,доп+σr), коэффициенте сглаживания
Figure 00000077
и начальном моменте времени контрольного временного интервала
Figure 00000078
для каждой i-й частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех
Figure 00000079
или
Figure 00000080
на момент времени (р+1)ТИ+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех Xi,доп или (Xi,доп+σr) соответственно на момент времени рТИ+Δt и спрогнозированного
Figure 00000081
на момент времени рТИ+Δt, причем для временного интервала р=1 принимают
Figure 00000082
и
Figure 00000083
а после наступления временного интервала р=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня Xi,доп прекращают и выполняют измерения и вычисления, аналогичные контрольному временному интервалу ΔTr и временным интервалам р=1, 2, …, S.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что среднеквадратическое отклонение (СКО) уровней помех находят по формуле:
Figure 00000084
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в контрольном временном интервале ΔTr для прогнозирования на i-й частоте суммы уровней предварительно спрогнозированных помех и СКО
Figure 00000085
в момент времени ТИ+Δt с помощью экспоненциального сглаживания значения
Figure 00000086
измеренного в момент времени ТИ, и усредненного значения
Figure 00000087
рассчитывают значение предварительно прогнозируемого уровня помех
Figure 00000088
в момент времени ТИ+Δt, последовательно для различных значений коэффициента экспоненциального сглаживания, задаваемого в интервале 0<α<1 с шагом 0.1 по формуле:
Figure 00000089
а среднеквадратичную ошибку
Figure 00000090
прогноза помех на i-й частоте вычисляют по формуле:
Figure 00000091
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для интервалов р=1, 2, …, S для прогнозирования на i-й частоте суммы уровня ожидаемых помех и СКО
Figure 00000092
в момент времени (р+1)ТИ+Δt с помощью экспоненциального сглаживания суммы
Figure 00000093
(для временного интервала р-1
Figure 00000094
и (Xi,доп+σr), в момент времени рТИ+Δt рассчитывают значение прогнозируемого уровня помех
Figure 00000095
в момент времени (р+1)ТИ+Δt по формуле:
Figure 00000096
RU2021108718A 2021-03-30 2021-03-30 Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории RU2757999C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021108718A RU2757999C1 (ru) 2021-03-30 2021-03-30 Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021108718A RU2757999C1 (ru) 2021-03-30 2021-03-30 Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2757999C1 true RU2757999C1 (ru) 2021-10-25

Family

ID=78289696

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2021108718A RU2757999C1 (ru) 2021-03-30 2021-03-30 Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2757999C1 (ru)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1256217A2 (ru) * 1985-04-08 1986-09-07 Военная Ордена Ленина Краснознаменная Академия Связи Им.С.М.Буденного Устройство дл прогнозировани состо ни канала св зи
US6426971B1 (en) * 1999-09-13 2002-07-30 Qualcomm Incorporated System and method for accurately predicting signal to interference and noise ratio to improve communications system performance
RU2423786C1 (ru) * 2010-06-02 2011-07-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне
RU2539292C1 (ru) * 2013-07-18 2015-01-20 Анатолий Васильевич Левша Способ выбора рабочих частот для радиолиний ионосферных волн

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1256217A2 (ru) * 1985-04-08 1986-09-07 Военная Ордена Ленина Краснознаменная Академия Связи Им.С.М.Буденного Устройство дл прогнозировани состо ни канала св зи
US6426971B1 (en) * 1999-09-13 2002-07-30 Qualcomm Incorporated System and method for accurately predicting signal to interference and noise ratio to improve communications system performance
RU2423786C1 (ru) * 2010-06-02 2011-07-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне
RU2539292C1 (ru) * 2013-07-18 2015-01-20 Анатолий Васильевич Левша Способ выбора рабочих частот для радиолиний ионосферных волн

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
АЛЕКАЕВ А. Е. и др. Модель многоступенчатой адаптации низкоэнергетической радиолинии коротковолнового диапазона с учетом затрачиваемых ресурсов радиолинии и прогнозирования сигнально-помеховой обстановки, ж. Системы управления, связи и безопасности. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109299430A (zh) 基于两阶段分解与极限学习机的短期风速预测方法
CN104794112B (zh) 时间序列处理方法及装置
CN110794093A (zh) 一种蒸发过程出料苛性碱浓度测量装置精度补偿方法
RU2757999C1 (ru) Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории
CN104735710A (zh) 一种基于趋势外推聚类的移动网络性能预警预判方法
CN114840375B (zh) 一种半导体存储产品的老化性能测试方法及系统
CN112651119A (zh) 一种空间谐波减速器多性能参数加速退化试验评估方法
CN111489081A (zh) 一种教学增值评价方法、装置及计算机可读存储介质
EP3988964A1 (en) Method and device for time-of-flight estimate
CN110287537A (zh) 用于频标输出跳变检测的抗野值自适应卡尔曼滤波方法
KR20150137073A (ko) 해 탐색 시스템 및 방법, 해 탐색 프로그램
CN112465266A (zh) 一种母线负荷预测准确率分析方法、装置及计算机设备
RU2423786C1 (ru) Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне
CN115166650B (zh) 一种雷达信号识别与参数估计方法和系统
CN114298166A (zh) 一种基于无线通信网络的频谱可用性预测方法和系统
Christensen et al. A note on the use of travel cost models with unequal zonal populations: comment
US20220076060A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium
CN112616160B (zh) 一种智能短波频率跨频段实时预测方法及系统
CN115640542A (zh) 基于贝叶斯理论的智能电能表状态评估方法及评估装置
RU2419098C2 (ru) Цифровой способ измерения фазового сдвига гармонических колебаний
CN113566929A (zh) 基于lstm的油罐液面超声测量方法、系统、终端及存储介质
CN114492923A (zh) 一种长时间尺度功率预测方法
RU2552825C2 (ru) Способ контроля продуктивности бройлеров и устройство для его осуществления
CN112686549A (zh) 节点电压暂降严重程度评估方法、装置、设备及存储介质
CN114548459B (zh) 票务数据调控方法和系统及计算机可读存储介质