СПОСОБ КРАТКОСРОЧНОГО АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЕЙ ПОМЕХ В ДЕКАМЕТРОВОМ ДИАПАЗОНЕ С ПЕРЕМЕННОЙ ДЛИТЕЛЬНОСТЬЮ ПРЕДЫСТОРИИ
METHOD FOR SHORT-TERM ADAPTIVE PREDICTION OF INTERFERENCE LEVELS IN DECAMETER RANGE WITH VARIABLE PREHISTORY DURATION

Область техники
Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано для краткосрочного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне на анализируемых частотах в условиях динамики помеховой обстановки для оперативного выбора рабочих частот в комплексах автоматизированного ведения связи, а также на пунктах ионосферно-волновой и частотно-диспетчерской службы радиоцентров.
Уровень техники
Известен способ рангового прогнозирования на основе пропускной способности в MIMO-схеме, реализованный в патенте РФ №2378767, заявл. 22.12.2005, опубл. 10.01.2010, бюллетень №1, где осуществляется прогнозирование ранга канала для следующего временного интервала передачи, т.е осуществляется прогноз соотношения сигнал/помеха на одном из многих входах MIMO-схемы (схема со многими входами и выходами). Недостатком данного способа является отсутствие учета замираний и нестационарности помеховых процессов в канале связи при прогнозировании.
Известен также способ для точного прогнозирования отношения сигнала к помехе и коэффициента шума для улучшения функционирования системы связи, реализованный в патенте РФ №2255420, заявл. 12.09.2000, опубл. 27.06.2005, бюллетень №18, заключающийся в том, что осуществляется прогнозирование соотношения сигнала к помехе при различных скоростях передачи при условиях быстрого и медленного замираний на входе системы связи. Недостатком данного способа является тот факт, что прогнозирование соотношения сигнала к помехе осуществляется при постоянных коэффициентах фильтрации, не учитывающих нестационарность ионосферных процессов в декаметровых каналах связи.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению (прототипом) является способ прогнозирования уровней помех в коротковолновом диапазоне на отдельных частотах, реализованный в патенте РФ №2423786, заявл. 02.06.2010, опубл. 10.07.2011, бюллетень №19, заключающийся в том, что на каждой из анализируемых частот измеряют уровни помех, вычисляют их усредненные значения, по результатам которых прогнозируют уровни помех на малые интервалы времени, после чего оценивают величину ошибки прогноза, причем прогнозирование осуществляется при различных коэффициентах адаптации и по результатам предварительного прогноза выбираются коэффициенты адаптации для каждой частоты, обеспечивающие минимальные среднеквадратичные ошибки прогноза.
Недостатком данного метода является то, что при анализе частот не учитывается дисперсия уровней помех, измеряемых на заданном интервале времени, а также не учитывается длительность ряда динамики помеховой обстановки, величина которого, в силу нестационарности полученного временного ряда, может привести к излишнему и недействительному увеличению роли прошлого и влиянию на будущее [1, 3].
Целью настоящего изобретения является разработка способа краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, обеспечивающего повышение достоверности прогнозирования уровня помехи на анализируемой частоте на некоторое время вперед.
Поставленная цель достигается следующим образом.
Контрольный период делится на R контрольных временных отрезков (фиг. 1) в каждом из которых K≥2 раз измеряют уровни помех, вычисляют их усредненное значение и среднеквадратическое отклонение (СКО), прогнозируют ожидаемый уровень помех и сумму уровня помех и СКО на анализируемых частотах и оценивают величину ошибки прогноза этих показателей.
r
r
r
Для этого r×K раз измеряют уровни помех в контрольных временных интервалах  (фиг. 2), где  - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔT и r=1, 2, …, R и вычисляют усредненное значение уровня помех  и СКО σдля каждой длительности контрольного временного интервала ΔT
И
Затем вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех  и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО  методом адаптивного экспоненциального сглаживания значения  измеренного в момент времени Т и усредненного значения   соответственно по формулам:
r
i
i
r
i,доп
i,доп
к
r
i,r
i
i,доп
i,r
i
r
i,доп
r
2
2
Причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔT, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания α с шагом Δα=0,1 в интервале  Вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех  при всех заданных α и для каждой длительности контрольного интервала ΔT запоминают, после чего измеряют дополнительно уровень помех X и (X+σ) в момент времени ΔT+Δt и вычисляют среднеквадратичные ошибки δ(α) между  и X, a также δ(α+σ) между  и (X+σ), по формулам:
2
2
i,r
i
i,r
i
r
i,доп
i,доп
r
И
i,доп
i,доп
r
И
И
Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из всех δ(α) и δ(α+σ), соответствующее ему значение  и начальный момент времени контрольного интервала  после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра прогнозирования X или (X+σ), коэффициенте сглаживания  и начальном моменте времени контрольного временного интервала  для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех  на момент времени (р+1)Т+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех X или (X+σ) соответственно на момент времени рТ+Δt и спрогнозированного  на момент времени рТ+Δt по формулам:
причем для временного интервала р=1 принимают  и
i,доп
r
После наступления временного интервала p=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня X прекращают и выполняют измерения и вычисления аналогичные контрольному временному интервалу ΔT и временным интервалам р=1, 2, …, S
Благодаря новой совокупности существенных признаков в способе реализована возможность более точного краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, для повышения достоверности данных по развитию помеховой обстановки на анализируемых частотах.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показано:
фиг. 1 - пример формирования контрольных временных интервалов;
фиг. 2 - временной ряд уровней помех на анализируемой частоте;
r
фиг. 3-значения предварительно спрогнозированных уровней помех в момент времени ΔT+Δt на одной частоте при некоторых различных анализируемых параметрах, коэффициентах адаптивного сглаживания и длительности контрольного интервала;
фиг. 4 - таблица рассчитанных среднеквадратических ошибок прогноза для различных параметров прогнозирования, коэффициентов сглаживания и длительностей контрольного интервала.
И
r
r
г
В заявленном способе краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне на каждой i-й частоте из множества анализируемых частот  производят прогноз уровней помех на некоторое время вперед, для чего в контрольных временных интервалах  где и Т - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔT с шагом Δt=ΔT/K, как показано на фиг. 2, r×K раз измеряют уровни помех  Затем вычисляют усредненное значение уровня помех  и СКО σ для каждой длительности контрольного временного интервала ΔТпо формулам:
И
r
r
i
r
Затем методом адаптивного экспоненциального сглаживания  и  измеренных в момент времени Т и усредненного значения  и  соответственно вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех  и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО  на момент времени ΔT+Δt по формулам (1), причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔT, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания α с шагом Δα=0,1 в интервале  Вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех  и при всех заданных а, и для каждой длительности контрольного интервала ΔT запоминают.
2
2
2
2
или
i,r
i
i,r
i
r
r
i,доп
i,доп
r
i,r
i
i,r
i
r
i,доп
i,доп
r
И
i,доп
i,доп
r
И
И
i,доп
r
После предварительного прогнозирования вычисляют среднеквадратические ошибки δ(α) и δ(α+σ) между и дополнительно измеренными значениями в момент времени ΔT+Δt уровня помехи X и суммой (X+σ) соответственно формулам (2). Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из совокупности полученных δ(α) и δ(α+σ), соответствующее ему значение коэффициента сглаживания  и начальный момент времени контрольного интервала  после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра прогнозирования X (X+σ), коэффициенте сглаживания  и начальном моменте времени контрольного временного интервала  для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех  на момент времени (р+1)Т+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех X или (X+σ) соответственно на момент времени рТ+Δt и спрогнозированного  на момент времени рТ+Δt по формулам (3), причем для временного интервала р=1 принимают  После наступления временного интервала p=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня X прекращают и выполняют измерения и вычисления аналогичные контрольному временному интервалу ΔT и временным интервалам р=1, 2, …, S
Таким образом заявленный способ дает возможность осуществлять краткосрочное адаптивное прогнозирование уровней помех в декаметровом диапазоне с учетом меняющейся помеховой обстановки, длительности ее квазистационарности и величины разброса значений уровней помех на интервале предыстории.
Выявления закономерностей динамического изменения уровней помех можно производить с помощью его выравнивания и сглаживания. Экспоненциальное сглаживание - один из простейших и распространенных приемов выравнивания ряда. В его основе лежит расчет экспоненциальных средних временного ряда уровней помех [2]. Однако, в каждом конкретном случае необходимо производить адаптивный подбор коэффициента адаптивного сглаживания α, при краткосрочном прогнозирований необходимо как можно скорее отобразить изменения α и в тоже время как можно лучше «чистить» ряд от случайных колебаний. С одной стороны, необходимо увеличить вес более свежих наблюдений, что может быть достигнуто повышением α, с другой стороны, для сглаживания случайных отклонений величину α нужно уменьшить. Например, результаты вычислений уровней помех, а также суммы уровня помех и СКО при α=0,3; 0,7 на одной частоте приведены на фиг. 3. Таким образом, правильность вычисления коэффициента адаптивного сглаживания а определяет достоверность прогноза.
r
Согласно [1] следует, что если строить интегральные функции распределения вероятностей уровней помех на каждой частоте за время предыстории, то для работы следует выбирать ту частоту, для которой интегральная функция распределения вероятностей уровней помех сильнее смещена влево и имеет большую крутизну (т.е. соответственно  и σ малы). Поэтому в качестве прогнозируемого параметра может выступать такой показатель как сумма усредненного значения уровней помех и среднеквадратического отклонения  на периоде предыстории.
Процессы, протекающие в ионосфере, являются нестационарными, но на коротких интервалах времени их можно рассматривать как квазистационарные [1]. Свойства ионосферы в обычных условиях изменяются относительно медленно. Это в основном предопределяет ограниченный во времени статистически устойчивый квазистационарный характер усредненных последовательностей уровней помех. Для учета длительности квазистационарности помеховой обстановки в заявленном способе есть возможность изменения длительности контрольного временного интервала  за время которого будет набираться статистика уровней помех на каждой анализируемой частоте, изменение шага Δt=ΔТ/K определяет частоту выборок временного ряда, а изменение последующих за контрольным  временных интервалов р, где р=1, 2, …, S - определяет длительность прогноза.
Для прогнозирования большую роль играет длительность ряда динамики изучаемого явления. С одной стороны кажется очевидным, что чем длиннее период предыстории, тем надежнее прогноз [3], с другой стороны применение длинных рядов динамики может привести к излишнему и недействительному увеличению роли прошлого и влиянию на будущее в силу реальной нестационарности процессов. Для примера в таблицу (фиг. 4) сведены значения среднеквадратических ошибок прогноза значений уровня помех и суммы уровня помех и СКО, вычисленных для одной частоты при различных длительностях контрольных интервалов и с различным коэффициентом сглаживания. Результаты вычислений показывают, что минимальную ошибку прогноза обеспечивает прогнозирование параметра  на длительности предыстории равной трем временным отрезкам и с коэффициентом α=0,7. Следовательно, продолжительность учета текущей предыстории и метод ее статистической обработки и параметр прогнозирования необходимо корректировать, исходя из предварительных статистических исследований.
Таким образом, статистические исследования показали, что для повышения вероятности правильного краткосрочного прогнозирования (на 10-20 мин) необходимо по результатам измерений на каждой частоте непрерывно, циклично вычислять такие показатели, как средний уровень помехи и сумму среднего уровня и СКО, и производить адаптивный подбор коэффициента адаптивного сглаживания α для различных длительностей контрольных интервалов ΔT. Отмеченное подтверждает возможность достижения сформулированного технического результата.
Литература
1. Комарович В.Ф., Сосунов В.Н. «Случайные радиопомехи и надежность КВ связи» - М.: Связь, 1977. - 136 с: ил.
2. Лукашин Ю.П. «Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов» - М.: Финансы и статистика, 2003 г. - 416 с: ил.
3. Ковалева Л.Н. «Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики» - М.: Статистика, 1980. - 102 с.