2015, 37(10): 2475-2482.
doi: 10.11999/JEIT150472
摘要:
針對目前絕大多數(shù)雨衰預測模型僅驗證到55 GHz,而經(jīng)過驗證的W頻段預測模型相對較少,且存在模型表述復雜度高、計算量大的問題,該文提出一種結(jié)構(gòu)簡單、計算量小的實時預測方法。該方法基于ARIMA模型,利用非平穩(wěn)雨衰時序中相鄰時序間的相關(guān)性建立預測模型,對初始序列進行平穩(wěn)性檢驗,通過差分變換將非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列,并對平穩(wěn)化后的時間序列進行參數(shù)估計及診斷檢驗,將傳統(tǒng)非線性預測轉(zhuǎn)化為線性預測。并先將該ARIMA(1,1,6)模型在不同極化方式、預測間隔和時序個數(shù)的條件下進行比較,然后分別與ITU-R, Silva Mello模型在垂直極化、預測間隔0.10 GHz,時序個數(shù)50的條件下進行比較,最后使用ARIMA(1,1,6)模型進行預測,并對照預測序列與仿真序列的吻合度。結(jié)果表明,ARIMA模型與ITU-R, Silva Mello模型所得結(jié)果預測誤差不超過10-3 ,且衰減變化趨勢基本相同,預測序列與仿真序列間吻合度較高,說明該方法可用于W頻段雨衰預測,且預測精度高,模型表述簡單。