基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

来源 :国防科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yanghuayejuan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的
其他文献
根据玛雅人的历法,我们现在生活在一个很长的时间周期之中,有近千万天之多,这样长的一个周期叫做太阳纪,换算成为现在的年就是25800年,而我们现在就生活在第五个太阳纪中,但是,第五个太阳纪将要在某天结束。这个结束日期换算成为今天的历法,就是2012年12月21日,据说那个时候世界末日就会到来。  当然,现在几乎没有人真正地相信玛雅人预测的这个“世界末日”。有趣的是,即使依照玛雅人的这个历法,它既没有
有一个财富公式非常著名,他解释了财富的来源:“资本+土地+劳动+企业家才能=财富”。其实,最初在西方经济学之中,并没有企业家才能这一条,西方经济学认为生产的三要素是资本、土地与劳动。微观经济学则认为,在生产相同数量的产品时,可以多用资本少用劳动,也可以多用劳动少用资本。但前提是:劳动、土地和资本三要素必须予以合理组织,才能充分发挥生产效率,因此,为了进行生产,还要有企业家将这三种生产要素组织起来。
卫星导航接收机极易受到电磁干扰的影响,基于阵列接收机的空时(频)抗干扰技术被证明是目前最有效的抗干扰手段。在工程实现时,阵列通道存在通道失配,本文以统计性能的评估方
在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器
水下航行器精确导航在海洋利用和开发过程中发挥了重要作用。关于抑制水下导航误差随时间累积的问题,进行了详细阐述和分析:简述了惯性器件的发展历程;详细对比了各导航系统