基于北斗信号及地面无线信号的天气预测方法技术

本发明专利技术公开的于北斗信号及地面无线信号的天气预测方法，涉及天气预报技术领域，结合北斗定位信号与地面无线信号，通过采用训练后的数据融合模型和神经网络预测模型进行天气预测，使得神经网络预测模型易于训练，提高了现有天气预测方法的准确度，解决了现有现有天气预测方法存在的循环神经网络模型难以训练及预报的准确度不高的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
基于北斗信号及地面无线信号的天气预测方法
本专利技术涉及天气预报
，具体涉及一种基于北斗信号及地面无线信号的天气预测方法。
技术介绍
随着近年来人工智能技术的发展，基于数据挖掘和机器学习的智能算法的应用覆盖了几乎整个工商业领域，在无线通信方面，其在信道估计与预测、智能发射与接收、干扰信号识别等方面有着重要作用，具有十分广泛的应用价值和前景。天气预测是通过对现有的大量气象数据(温度、湿度、气压等)，并对结合气象学认知对未来大气状态的预测。由于大气状态的复杂性与不稳定性，往往会产生一定的预测误差。在北斗定位中，信号会受到传输路径上电离层电子浓度与对流层大气状态的影响，产生一定的延迟与衰落，结合相关的气象学理论知识，经过统计分析，便可获知接收信号与天气状况的关系。基于模式识别的分类算法除了近邻、决策树、贝叶斯决策、支持向量机SVM(SupportVectorMachine，SVM)、误差反向传播BP(ErrorBackPropagationTraining，BP)神经网络分类器等等外，还可以采用组合的多个个体学习器，以达到比个体学习器更优的性能。传统的机器学习方法往往无法对带有时间序本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于北斗信号及地面无线信号的天气预测方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：在基站BS处及设定的时间段内，持续接收北斗信号和地面无线信号并分别提取所述北斗信号的延迟与信噪比及所述地面无线信号的信噪比；Step2：在所述时间段内，以小时为单位，抽取所述北斗信号的延迟与信噪比、所述地面无线信号的信噪比及所述时段内的天气状况，计算所述时段内所述北斗信号的延迟与信噪比的均值与方差及所述地面无线信号的信噪比的均值与方差并对所述北斗信号的延迟与信噪比的均值与方差、所述地面无线信号的信噪比的均值与方差进行预处理，对所述天气状况进行编码，生成与所述天气状况对应的天气编码；Step3：将所述北斗信号...

【技术特征摘要】
1.一种基于北斗信号及地面无线信号的天气预测方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：在基站BS处及设定的时间段内，持续接收北斗信号和地面无线信号并分别提取所述北斗信号的延迟与信噪比及所述地面无线信号的信噪比；Step2：在所述时间段内，以小时为单位，抽取所述北斗信号的延迟与信噪比、所述地面无线信号的信噪比及所述时段内的天气状况，计算所述时段内所述北斗信号的延迟与信噪比的均值与方差及所述地面无线信号的信噪比的均值与方差并对所述北斗信号的延迟与信噪比的均值与方差、所述地面无线信号的信噪比的均值与方差进行预处理，对所述天气状况进行编码，生成与所述天气状况对应的天气编码；Step3：将所述北斗信号的延迟与信噪比的均值与方差、所述地面无线信号的信噪比的均值与方差及所述天气编码作为训练样本，根据所述训练样本，对学习器进行训练，生成数据分类模型，所述数据分类模型根据贝叶斯融合算法，生成数据融合模型，所述数据融合模型对经学习器分类后的北斗信号的延迟与信噪比的均值与方差、地面无线信号的信噪比的均值与方差及天气编码进行融合；Step4：将融合后的北斗信号的延迟与信噪比的均值与方差、地面无线信号的信噪比的均值与方差及天气编码...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文刚，刘欢，孙珑心，钱天蓉，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61