文档名：基于深度学习的无线电传播链路降水环境识别分析
摘要：降水是一种常见的自然现象,在气候调节中起着极为重要的作用.同时,由于降水在空间、时间上的不均匀性,会发生诸如洪涝、干旱等自然灾害,给人类的经济、生活等造成严重影响,为了防治这类自然灾害,需要我们进行准确而及时的降水监测.本文使用人工智能的手段,将无线电在传播过程中由于降水引起的衰减作为研究对象,尝试从不同的衰减中找到降水量信息,进而达到降水监测的目的.实测结果表明,使用通信基站作为信号源,以数据采集时的标准的气象降水信息作为标签,神经网络成功地学习到了衰减特征,且实验准确率在95%左右.这说明,使用无线电传播链路结合人工智能的方法进行降雨监测是一种新型的降雨测量方法,具有一定的研究意义.
作者：敏捷 伍忠东 郑礼 程倩 Author：MINJie WUZhongdong ZHENGLi CHENGQian
作者单位：兰州交通大学,兰州730070;数字信号处理及软件无线电研究所,兰州730070兰州交通大学,兰州730070
刊名：电波科学学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofRadioScience
年，卷(期)：2023, 38(3)
分类号：TN011
关键词：降水 降水衰减 深度学习 无线电通信 基站信号
Keywords：rainfall rainfallattenuation deeplearning radiopropagation basestationsignals
机标分类号：TP391.41TP242.6X52
在线出版日期：2023年8月3日
基金项目：甘肃省高等学校创新团队项目，兰州市科技局科技项目，甘肃省拔尖人才项目基于深度学习的无线电传播链路降水环境识别分析[
期刊论文] 电波科学学报--2023, 38(3)敏捷 伍忠东 郑礼 程倩降水是一种常见的自然现象,在气候调节中起着极为重要的作用.同时,由于降水在空间、时间上的不均匀性,会发生诸如洪涝、干旱等自然灾害,给人类的经济、生活等造成严重影响,为了防治这类自然灾害,需要我们进行准确而及时的降...参考文献和引证文献
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