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基于云神经网络的短波通信效能评估 随着信息技术的不断发展和进步,人们对通信系统的需求也越来越大。而随着无线通信技术的发展,短波通信成为了一种重要的通信方式。近年来,云计算技术的快速发展,为短波通信的效能评估提供了新的思路和方法。本文将介绍基于云神经网络的短波通信效能评估。 一、短波通信技术简介 短波通信(Shortwaveradiocommunication)指的是一种在3到30兆赫兹(MHz)的频段上进行的无线电通信技术,主要用于远距离的海洋通信、航空通信、卫星通信等。它具有覆盖范围广、抗干扰性强、穿透性好等优点,因此被广泛应用于国防、交通、气象等领域。 二、云计算技术简介 云计算(Cloudcomputing)是一种面向网络应用的新型计算模式,它将计算和存储资源集中在一个数据中心中,用户可以通过互联网访问这些资源,享受高效、安全、低成本的服务。云计算的主要特点包括资源共享、弹性伸缩、按需付费、可访问性、可靠性等。 三、基于云神经网络的短波通信效能评估 传统的短波通信系统效能评估方法主要基于经验公式、统计方法和仿真算法等。这些方法都存在一定的缺陷,如精度不高、计算复杂度高等。而基于云神经网络的短波通信效能评估方法则可以解决这些问题。 1.构建神经网络 首先,我们需要构建一个合适的神经网络。通常采用的是多层感知器(MultilayerPerceptron,MLP)模型,用于预测短波通信的数据传输速率、误码率、信噪比等指标。构建神经网络需要考虑到训练集的样本数据,包括短波通信系统的输入信息和输出结果。通过输入信息和输出结果,神经网络可以进行训练,提高预测的精度。 2.数据处理 在进行预测之前,需要对输入数据进行处理。短波通信系统的数据通常包括天气条件、信道状态、设备参数等。这些数据需要进行预处理,转化为适合神经网络输入的数据格式。同时,需要对神经网络进行优化,选择适当的激活函数、损失函数、优化算法等。 3.预测效能指标 神经网络训练完成后,可以用于预测短波通信系统的效能指标。根据预测结果,可以对短波通信系统进行优化和调整,提高通信效率和质量。 四、结论 基于云神经网络的短波通信效能评估方法,利用云计算技术和神经网络技术相结合,实现了高精度、低成本、高效率的效能评估。这一方法可以帮助人们更加有效地优化短波通信系统,提高通信质量和效率,为人们的生活和工作带来更大的便利和效益。