СПОСОБ КРАТКОСРОЧНОГО АДАПТИВНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЕЙ ПОМЕХ В ДЕКАМЕТРОВОМ ДИАПАЗОНЕ
METHOD FOR SHORT-TERM ADAPTIVE PREDICTION OF NOISE LEVEL IN DECAMETRE RANGE

Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано для краткосрочного прогнозирования уровня помех в декаметровом диапазоне на анализируемых частотах на пунктах ионосферно-волновой и частотно-диспетчерской службы радиоцентров в условиях изменчивости помеховой обстановки.
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, описанный в книге Комарович В.Ф., Сосунов В.Н. Случайные радиопомехи и надежность KB связи. - М.: Связь, 1977, с.34-37. Известный способ заключается в том, что на каждой из анализируемых частот измеряют К≥2 раз уровни помех, вычисляют их усредненные значения, по результатам которых прогнозируют уровни помех на малые интервалы времени, после чего оценивают величину ошибки прогноза.
n
n
Недостатком известного способа является то, что он требует знания параметров и вида корреляционной функции случайных последовательностей уровней помех U(t), которые определяются из статистических исследований. Однако вид корреляционной функции меняется во времени для процессов U(t), что в конечном итоге приводит к уменьшению достоверности прогноза уровня помехи на анализируемой частоте.
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.
И
0
0
И
Поставленная цель достигается тем, что в известном способе прогнозирования уровней помех в коротковолновом диапазоне на отдельных частотах уровни помех измеряют K раз в контрольном временном интервале ΔT=T-T, где T и T - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔT с шагом Δt=ΔT/K, а усредненное значение уровня помех  вычисляют в пределах контрольного временного интервала, по результатам всех измерений , где k=1, 2,…, К.
И
Затем методом адаптивного экспоненциального сглаживания , измеренного в момент времени Т, и усредненного значения  вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех  на момент времени ΔT+Δt по формуле
i
i
причем экспоненциальное сглаживание выполняют, последовательно принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания α с шагом Δα в интервале α=0÷1, вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех
i
при всех заданных α запоминают, после чего вычисляют среднеквадратичные ошибки  между  и дополнительно измеренным значением уровня помехи  в момент времени ΔT+Δt по формуле
И
И
Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки  и соответствующее ему значение , после чего в p≥2 последующих за контрольным временных интервалах, где р=1, 2…Р, при выбранном параметре сглаживания  для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех  на момент времени (p+1)T+Δt методом экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех  на момент времени pT+Δt и спрогнозированного
И
на момент времени pT+Δt
причем для временного интервала p=1 принимаем , а после наступления временного интервала p=P вычисление прогнозируемого уровня для следующего интервала и измерение уровня  прекращают и выполняют измерения и вычисления, аналогичные контрольному временному интервалу ΔT и временным интервалам p=1…Р.
Благодаря новой совокупности существенных признаков в способе реализована возможность краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне для повышения вероятности правильного краткосрочного прогнозирования развития помеховой обстановки на анализируемых частотах.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показано:
фиг.1 - временной ряд уровней помех на анализируемой частоте;
фиг.2 - результаты измерений уровней помех при различны коэффициентах адаптации на одной частоте.
И
0
0
И
В заявленном способе краткосрочного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне на каждой из N≥2 анализируемых частот производят прогноз уровней помех на заданное время вперед, для чего в контрольном временном интервале ΔT=Т-T, где T и T - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔT с шагом Δt=ΔT/K, как показано на фиг.1, K≥2 раз измеряют уровень помех , где i=1, 2…, N. Затем вычисляют усредненное значение уровня помехи на каждой анализируемой частоте в пределах контрольного интервала времени  по формуле
И
i
i
i
Затем методом адаптивного экспоненциального сглаживания , измеренного в момент времени Т (фиг.1), и усредненного значения  вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех  на момент времени ΔT+Δt по формуле (1), причем экспоненциальное сглаживание выполняют, последовательно принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания α с шагом Δα=0,1 в интервале α=0÷1, вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех  при всех заданных α запоминают.
После предварительного прогнозирования вычисляют среднеквадратичные ошибки  между  и дополнительно измеренным значением уровня помехи  в момент времени ΔT+Δt по формуле (2).
И
И
И
Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки  и соответствующее ему значение , после чего в p≥2 последующих за контрольным временных интервалах, где р=1, 2…Р, при выбранном параметре сглаживания  для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех  на момент времени (p+1)T+Δt методом экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех  на момент времени pT+Δt и спрогнозированного  на момент времени pT+Δt по формуле (3), причем для временного интервала p=1 принимаем . После наступления временного интервала p=P вычисление прогнозируемого уровня для следующего интервала и измерение уровня  прекращают и выполняют измерения и вычисления аналогичные контрольному временному интервалу ΔT и временным интервалам p=1…Р.
Таким образом, заявленный способ дает возможность осуществлять краткосрочное адаптивное прогнозирование уровней помех в декаметровом диапазоне с учетом изменяющейся помеховой обстановки.
Выявление 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 (ВР) [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 то же 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 при α=0,1; 0,2; 0,9 на одной частоте приведены на фиг.2. Таким образом, правильность вычисления коэффициента адаптивного сглаживания а определяет достоверность прогноза.
И
0
И
0
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 ΔT=T-T, за время которого будет набираться статистика уровней помех на каждой анализируемой частоте, изменение шага Δt=ΔT/K определяет частоту выборок временного ряда, а изменение последующих за контрольным ΔT=T-T временных интервалов p, где р=1, 2…Р, - определяет длительность прогноза.
Статистическая обработка результатов реальных измерений уровней помех, проведенная на ЭВМ, учитывала реальную нестационарность процесса радиопомех. При этом была получена оценка длительности предыстории, т.е. отрезка времени ΔT, в течение которого должны вычисляться текущие средние уровни помех на каждой частоте и при котором реализуется «в среднем» максимум апостериорной вероятности. Согласно [1] оказалось, что достаточно вычислить средний уровень помехи по результатам измерений примерно за 10 мин (в зависимости от частости отсчетов, времени суток и т.д.) до момента начала прогнозирования. Таким образом, статистические исследования показали, что для повышения вероятности правильного краткосрочного прогнозирования (на 10-20 мин) необходимо непрерывно, циклично вычислять средний уровень помехи по результатам измерений на каждой частоте и производить адаптивный подбор коэффициента адаптивного сглаживания α. Отмеченное подтверждает возможность достижения сформулированного технического результата.
Литература
1. Комарович В.Ф. Случайные радиопомехи и надежность KB связи (изд. «Связь» Госкомиздата СССР, Москва, 1977, с.1-132, с.12-15).
2. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования // Мат. Статистика для экономистов. - М.: Статистика, 1979. С.17-22, с.90-93).