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题名基于RF-GBDT的无人机空对地信道参数预测算法
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作者
苏覃
江虹
汪文斌
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机构
西南科技大学信息工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第3期26-33,40,共9页
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基金
国家自然科学基金(61771410)
四川省科技厅基金资助项目(2023NSFSC1373)。
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文摘
针对经验模型实用性低,传统射线跟踪算法复杂度高、仿真效率低的问题,提出一种基于随机森林(RF)-梯度提升(GBDT)的无人机(UAV)空对地信道参数预测算法。RF-GBDT算法通过采用集成学习思想,构建多个模块,考虑收发机位置、发射频率与建筑物覆盖率,引入残差序列进行模型训练与超参数优化,以实现高效、准确及高泛化性的信道参数预测。实验结果表明,与传统RF模型和GBDT模型相比,RF-GBDT模型具有更小的时间复杂度、更高的预测精度、更快的收敛速度、更低的收敛误差,RF-GBDT模型预测RMSE至少降低了21.8%,收敛RMSE至少降低了27.6%,有利于通信系统的设计、部署与优化。
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关键词
射线跟踪
UAV
空对地信道参数预测
RF-GBDT
集成学习
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Keywords
ray tracing
UAV
prediction of air-to-ground channel parameters
RF-GBDT
integrated learning
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分类号
E96
[军事—军事通信学]
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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