一种用于卫星网络的业务预测方法

魏伍; 张更新; 吕晶; 杨晗竹

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一种用于卫星网络的业务预测方法

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针对卫星网络业务具有自相似的特点,介绍了一种基于集合经验模式分解的业务组合预测方法(EEMD).该方法利用EEMD的分解特性,将具有自相似的网络流量分解成多个只具备短相关性的本征模态函数(IMF),这样便可使用传统的流量预测算法进行预测.文中使用人工神经网络与自回归滑动平均模型(ARMA)这两种方法进行预测.最后将多个本征模态函数(IMF)预测的结果相加作为原始信号的预测结果,实验证明此方法有更高的精度.为了迎合卫星实时性的需求,给出了硬件的框架,该框架采用DSP与FPGA相结合的构架实现连续数据的EEMD实时处理.

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来源
《通信技术》 |2015年第11期|1285-1289|共5页
作者
魏伍; 张更新; 吕晶; 杨晗竹;
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作者单位

解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;

解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;

解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;

解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类卫星通信和宇宙通信;
关键词
集合经验模式分解; 本征模态函数; 人工神经网络; ARMA;

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