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基于非平稳时序ARIMA模型的W频段雨衰预测

杨峰 薛斌 刘剑

杨峰, 薛斌, 刘剑. 基于非平稳时序ARIMA模型的W频段雨衰预测[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(10): 2475-2482. doi: 10.11999/JEIT150472
引用本文: 杨峰, 薛斌, 刘剑. 基于非平稳时序ARIMA模型的W频段雨衰预测[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(10): 2475-2482. doi: 10.11999/JEIT150472
Yang Feng, Xue Bin, Liu Jian. Rain Attenuation Prediction at W Band Based on Non-stationary Time-series ARIMA Model[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(10): 2475-2482. doi: 10.11999/JEIT150472
Citation: Yang Feng, Xue Bin, Liu Jian. Rain Attenuation Prediction at W Band Based on Non-stationary Time-series ARIMA Model[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(10): 2475-2482. doi: 10.11999/JEIT150472

基于非平稳时序ARIMA模型的W频段雨衰预测

doi: 10.11999/JEIT150472
基金项目: 

航空科学基金(20120196002)

Rain Attenuation Prediction at W Band Based on Non-stationary Time-series ARIMA Model

Funds: 

The National Aerospace Science Foundation of China (20120196002)

  • 摘要: 针对目前绝大多数雨衰预测模型仅验证到55 GHz,而经过验证的W频段预测模型相对较少,且存在模型表述复杂度高、计算量大的问题,该文提出一种结构简单、计算量小的实时预测方法。该方法基于ARIMA模型,利用非平稳雨衰时序中相邻时序间的相关性建立预测模型,对初始序列进行平稳性检验,通过差分变换将非平稳序列转化为平稳序列,并对平稳化后的时间序列进行参数估计及诊断检验,将传统非线性预测转化为线性预测。并先将该ARIMA(1,1,6)模型在不同极化方式、预测间隔和时序个数的条件下进行比较,然后分别与ITU-R, Silva Mello模型在垂直极化、预测间隔0.10 GHz,时序个数50的条件下进行比较,最后使用ARIMA(1,1,6)模型进行预测,并对照预测序列与仿真序列的吻合度。结果表明,ARIMA模型与ITU-R, Silva Mello模型所得结果预测误差不超过10-3 ,且衰减变化趋势基本相同,预测序列与仿真序列间吻合度较高,说明该方法可用于W频段雨衰预测,且预测精度高,模型表述简单。
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    出版历程
    • 收稿日期:  2015-04-27
    • 修回日期:  2015-07-20
    • 刊出日期:  2015-10-19

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