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基于深度网络的太赫兹波束预判方法研究
文献摘要：
针对太赫兹波波束较窄引起的伺服天线被动跟踪无法达到空间太赫兹通信链路性能要求的问题,提出了 一种基于优化深度网络的太赫兹波束预判方法.首先通过分析方位、俯仰角误差大小随运行周期、外推初始时刻的变化,得到高轨对低轨卫星指向误差呈周期性发散的特征;然后采用粒子群算法优化长短时记忆网络参数,对未来时刻指向误差进行预测并修正,针对粒子群算法易陷入局部最优、全局搜索能力较差的问题,通过动态调整粒子群算法的惯性权重,以达到优化长短时记忆网络的目的.仿真结果表明:基于改进后粒子群算法优化的长短时记忆网络能够有效预测未来时刻指向误差,在同一链路场景中相比未改进网络平均绝对百分比误差降低13.08％.
文献关键词：
深度网络;太赫兹;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
白浪涛;朱忠博;李小军
作者机构：
中国空间技术研究院西安分院,西安710000
文献出处：
引用格式：
[1]白浪涛;朱忠博;李小军-.基于深度网络的太赫兹波束预判方法研究)[J].空间电子技术,2022(03):99-103
A类：
B类：
深度网络,太赫兹波,波束,预判方法,波波,较窄,伺服,天线,被动跟踪,太赫兹通信,通信链路,链路性能,性能要求,俯仰角,运行周期,外推,低轨卫星,指向误差,发散,粒子群算法,算法优化,长短时记忆网络,网络参数,来时,局部最优,全局搜索,搜索能力,整粒,惯性权重,预测未来,未改,进网,平均绝对百分比误差
AB值：
0.341911
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