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Earth-Space Rain Attenuation Model Based on EPNet-Evolved Artificial Neural Network EPNet으로 진화한 인공 신경망을 기반으로 한 지구-우주 강우 감쇠 모델

Hongwei YANG, Chen HE, Hongwen ZHU, Wentao SONG

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요약 :

ITU-R 데이터 뱅크의 전파, 기상 및 지리 데이터를 기반으로 강우 감쇠 예측을 위한 인공 신경망의 적합성에 대한 조사가 제시됩니다. 측정을 통한 적응형 학습을 기반으로 무선 통신을 위한 강우 감쇠 예측 모델을 향한 첫 번째 성공적인 단계가 이루어졌습니다. 인공신경망 기반 모델을 이용한 강우감쇠 예측은 측정값과 좋은 일치성을 보였다. 또한, 새로운 진화 시스템인 EPNet을 사용하여 구조와 중량 모두에서 얻은 인공 신경망 강우 감쇠 모델을 진화시켰으며, EPNet으로 진화된 인공 신경망을 기반으로 더 간단한 구조와 더 나은 예측 정확도를 갖춘 최적의 강우 감쇠 모델을 얻습니다. ITU-R 모델과 비교하여 본 논문에서 제안한 EPNet 진화형 강우 감쇠 인공 신경망 모델은 강우 감쇠 예측의 정확도를 향상시키고 강우 감쇠를 예측하는 새로운 방법을 제시합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E84-B No.9 pp.2540-2549
발행일
2001/09/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Issue on Innovation in Antennas and Propagation for Expanding Radio Systems)
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