基于注意力机制的混合CNN-BiLSTM低轨卫星信道预测算法

摘要：

针对低轨道卫星信道质量变化迅速、信道参数"过时"的问题,提出了一种基于注意力机制的卷积神经和双向长短时记忆神经网络(attention-convolutional neural network and bi-directional long-short term memory neural network,AT-CNN-BiLSTM)融合的信道预测方法.该方法由信号预处理、网络训练和信号预测3部分组成.首先在高斯白噪声条件下模拟室外卫星信号,得到卫星信号的训练集和测试集;然后将训练集输入构建的训练网络进行特征提取;最后将测试数据输入网络进行预测分析.仿真结果表明,在与其他4种人工智能方法的对比中,所提出的混合神经网络能够在较快的收敛速度下达到较高的准确率(91.8％),有效地缓解了低轨道卫星信道参数"过时"的现状,对提升卫星通信质量和节省卫星信道资源有良好的改善作用.

关键词：低轨卫星、信道预测、注意力机制、卷积神经和双向长短时记忆混合神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：V249.32(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3863-3870