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精确预测蒸发波导是实现海洋通信、舰船雷达等系统超视距作用的关键技术之一,使用各种方法进行大气波导预测在方法实现和便捷性方面可提供更多好处。
目前在蒸发波导预测方面主要有依据地面气象参数进行的预测方法、依据雷达海杂波信息的预测方法、依据各种卫星导航信息的预测方法等。相比较而言,基于卫星导航信息进行蒸发波导的预测方法由于具有精度较高、范围较广等特点成为研究的热点之一。
为了从GPS接收到的功率数据中反演蒸发波导,给出了一种基于贝叶斯优化的深度学习技术,以提高蒸发波导的预测精度。根据GPS信号在蒸发波导中的传播机制,利用双参数蒸发波导模型估算GPS接收功率,并利用贝叶斯优化构建了更好的神经网络结构。研究结果表明,贝叶斯优化模型的RMSE小于人工经验模型的RMSE,即使在噪声干扰下也能快速准确地反演波导参数。
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