基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機艙內(nèi)PED到艙外機載天線的IPL預測.pdf

1、移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及，迫使各大航空公司在保證飛機安全飛行的前提下，極力滿足乘客在飛機上實現(xiàn)手機自由通話、上網(wǎng)的需求。然而這些手機、筆記本電腦等便攜電子設(shè)備（Portable Electronic Device, PED）的電磁輻射卻會對敏感的機載無線導航系統(tǒng)造成潛在的干擾威脅。因此，如何實現(xiàn)機上PED與機載敏感設(shè)備電磁兼容性共存成為當前的研究熱點。PED的輻射強度、機載敏感設(shè)備的干擾限值、以及兩者之間的干擾路徑損耗（Interferen

2、ce Path Loss, IPL）構(gòu)成了飛機電磁兼容性設(shè)計的三個主要指標。由于干擾路徑損耗的實際測量費用高，而數(shù)值方法存在著計算時間長等缺點，本文針對此問題開展了大量研究，并提出了一種基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的評估方法。
　　圍繞這一問題本文開展了如下研究工作：
　　1．研究了PED的雜散輻射對艙外敏感天線的干擾機制，著重分析了干擾路徑損耗的測量方法，提出了基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的預測模型，它是一種相對數(shù)值計算方法
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3、．將前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性分類預測能力應用到艙內(nèi)PED與艙外機載天線之間干擾路徑損耗的預測中。初步建立了B757簡易機身模型，利用部分CST仿真數(shù)據(jù)作為訓練樣本，較好地預測了0～4.5GHz頻段內(nèi)的S21。
　　3．針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度優(yōu)化算法已陷入局部最小等缺陷，引入兩種智能優(yōu)化算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，詳細討論了兩種優(yōu)化算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合形式以及優(yōu)化算法本身算子及參數(shù)的選擇和設(shè)定，并通過大量重復性測試對比了兩種優(yōu)化算法在多維變量優(yōu)化