短波天波场强数据处理方法研究  被引量:1

Study on Data Processing for Intensity of HF Signal

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作  者:夏斌[1,2] 车进喜 杨正洪 周文 

机构地区:[1]六三八九三部队,河南洛阳471003 [2]上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海201107

出  处:《通信技术》2011年第2期42-44,47,共4页Communications Technology

摘  要:针对在短波天波信道中受电离层快衰落影响的场强数据处理问题,提出采用GM(1,1)模型粗大误差判别算法,剔除由电离层快衰落影响而突变的数据,提高数据处理的精度。在Matlab中对短波天波场强典型数据进行处理,利用模糊估计方法计算数据处理前和处理后的瑞利分布,结果表明GM(1,1)粗大误差判别算法能很好地剔除受电离层快衰落影响而突变的数据,具有较好的判别精度,此方法已在装备场强测量中得到应用。For the problem that Ionosphere fast fading may greatly influence the measurement of HF air field intensity,the Distinguishing Algorithm of Gross Error based on GM(1,1) Model is employed to deal with the intensity of HF signal,eliminate the break data influenced by the ionosphere fast fading,and improve the precision of the middle method in statistical theory.In Matlab,with GM(1,1) model to process the identical data of HF air filed intensity and with typical fuzzy estimation method to calculate the Rayleigh distribution before and after data treatment,the results indicate that GM(1,1) could accurately eliminate the break data influenced by the ionosphere fast fading,and improves the precision of the middle method in statistical theory.

关 键 词:电离层快衰落 场强数据处理 GM(1 1)模型粗大误差判别方法 模糊估计 瑞利分布 

分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]

 

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