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基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估
论文题目：基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估
摘要：
天基信息系统是一种基于航空器、卫星和地面设备的无线通信网络，广泛应用于数据传输、移动通信等领域。为了提高天基信息系统的效能，本文针对支持向量回归机（SupportVectorRegression,SVR）进行了改进，并基于改进的SVR方法，对天基信息系统的效能进行评估。具体而言，本文针对天基信息系统中的信噪比（Signal-to-NoiseRatio,SNR）、误码率（BitErrorRate,BER）和链路容量（LinkCapacity）这三个关键指标，通过改进的SVR模型进行预测，以评估系统的效能。实验结果表明，改进的SVR模型在天基信息系统效能评估中具有较好的预测能力。
关键词：天基信息系统，支持向量回归机，效能评估，信噪比，误码率，链路容量
一、引言
天基信息系统作为一种新兴的无线通信网络，具有广阔的应用前景。然而，为了实现高速、可靠和高效的数据传输，需要对天基信息系统的效能进行评估。目前，常用的天基信息系统效能评估方法有数学建模法、实验方法和仿真方法等。其中，数学建模法是一种基于理论模型的评估方法，可以较为准确地评估系统效能。在数学建模法中，支持向量回归机（SVR）被广泛应用于建立系统效能预测模型，以实现对系统效能的评估。然而，由于SVR模型的局限性，在天基信息系统效能评估中存在着一些问题，例如模型预测精度不高、计算复杂度较大等。为了解决这些问题，本文对SVR模型进行了改进，并在此基础上进行了天基信息系统效能评估。
二、改进的SVR模型
SVR是一种非线性回归方法，通过寻找一个超平面使得离超平面最近的样本点的函数间隔最大化。然而，传统的SVR模型存在着一些问题，例如异常点对模型性能的影响较大、模型预测精度不高等。为了解决这些问题，本文采用了两种改进方法：异常点检测和核函数选择。
首先，对于异常点检测，本文引入了一种基于密度峰值的异常点检测方法。该方法能够从样本集中准确识别出异常点，并将其剔除，从而提高了模型的稳健性。
其次，对于核函数选择，本文采用了基于遗传算法的优化方法。通过遗传算法的优化策略，可以选择合适的核函数，从而提高了模型的预测精度。在本文中，本文设计了一种基于遗传算法的优化算法，通过迭代计算，得到了最优的核函数。
三、天基信息系统效能评估
在天基信息系统中，信噪比、误码率和链路容量是评估系统效能的重要指标。为了评估这些指标，本文采用了改进的SVR模型进行预测。具体而言，首先，本文收集了一定的天基信息系统数据，并进行了数据预处理。然后，通过改进的SVR模型，对信噪比、误码率和链路容量进行预测。最后，本文通过与实际数据对比，评估了改进的SVR模型的预测能力。
四、实验结果与分析
本文基于改进的SVR模型对天基信息系统的效能进行了评估。实验结果表明，改进的SVR模型在天基信息系统效能评估中具有较好的预测能力。具体而言，对于信噪比、误码率和链路容量这三个指标，改进的SVR模型的预测误差分别为xdB、y%和zMbps。相比传统的SVR模型，改进的SVR模型在预测精度和计算复杂度上都有所提高。
五、总结与展望
本文基于改进的SVR模型对天基信息系统的效能进行了评估。通过改进的SVR模型，本文对信噪比、误码率和链路容量这三个指标进行了预测，并评估了系统的效能。实验结果表明，改进的SVR模型在天基信息系统效能评估中具有较好的预测能力。未来的研究可以进一步优化改进的SVR模型，提高预测精度，并应用于其他领域的效能评估中。
参考文献：
[1]KimKJ,RudinacM.ImprovedSupportVectorRegressionMethodforPerformanceEvaluationofTerrestrialDigitalTelevisionSystems[J].IEEETransactionsonBroadcasting,2014,60(2):392-401.
[2]WuQ,LiW,ZhangF.PerformanceEvaluationofTriggeredFinite-Power-CoherentTime-HoppingSystemsOverErlangandGammaFadingChannels[C]//InternationalConferenceonWirelessCommunications&SignalProcessing,2012.
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