能量最优下的铱星时序信号分析预测

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铱星作为低轨道卫星,传输速率快,信息损耗率小,是大范围应用于海洋研究的通信卫星,其信号质量的可靠性对铱星通信终端的数据发送及能量利用率有重要影响,故对铱星信号的监测和分析至关重要.本文在有效监测铱星信号的基础上,使用滑动窗口算法对时序信号质量做总体评估,从而方便对数据进行预处理.并利用极端梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)的学习预测功能对信号进行分类预测,判断信号是否存在干扰以择优数据发送方案.提高铱星通信终端能量的利用率,减少数据发送的丢失率.研究结果表明:预测模型AUC(Area Under the Curve of ROC)面积为0.74~0.78;预测精确率为0.76~0.82;该预测模型可有效实现铱星通信终端设备的能量优化.
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