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公开(公告)号：CN119945596A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510107955.5
申请日：2025-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/391 , G06N3/0455 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer网络的对流层超视距通信信道路径损耗预测方法，属于通信技术和深度学习领域。首先构建Transformer网络路径损耗预测模型。其次，该方法构造路径损耗预测模型的数据集，包括训练数据集和测试数据集。数据集的构建过程如下：首先，基于WRF中尺度数值气象模式，反演出海上对流层超视距环境气象参数，并利用NPS模型进行大区域高分辨长时效蒸发波导高度预报，获得蒸发波导高度预报值。然后，使用二维抛物方程法预测信道路径损耗，并将气象参数、蒸发波导高度以及通信设备工作参数进行组合，形成X输入特征，将路径损耗预测值作为Y输入特征。最后，该方法进行模型训练优化与性能评估。
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