RU2757999C1 - Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории - Google Patents
Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории Download PDFInfo
- Publication number
- RU2757999C1 RU2757999C1 RU2021108718A RU2021108718A RU2757999C1 RU 2757999 C1 RU2757999 C1 RU 2757999C1 RU 2021108718 A RU2021108718 A RU 2021108718A RU 2021108718 A RU2021108718 A RU 2021108718A RU 2757999 C1 RU2757999 C1 RU 2757999C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- time
- interference
- value
- add
- interval
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/373—Predicting channel quality or other radio frequency [RF] parameters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано в комплексах автоматизированного ведения связи, а также на пунктах ионосферно-волновой и частотно-диспетчерской службы радиоцентров. Технический результат - повышение достоверности прогнозирования на некоторое время вперед. В способе краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории на каждой из анализируемых частот уровни помех измеряют на разных длинах контрольных интервалов. Для каждой длительности контрольного интервала вычисляют как усредненные значения помех, так и сумму средних уровней помех и их среднеквадратических отклонений, по результатам которых прогнозируют данные параметры на малые интервалы времени. После этого оценивают величину ошибки прогноза и по результатам оценки выбирают параметр прогнозирования, длительность контрольного интервала и адаптивный коэффициент сглаживания для каждой частоты, обеспечивающие минимальную среднеквадратическую ошибку прогноза. Далее с помощью дополнительных измерений и метода экспоненциального сглаживания уровней помех осуществляется прогнозирование при выбранном для каждой частоты параметре прогнозирования, периоде предыстории и адаптивном коэффициенте сглаживания. 3 з.п. ф-лы, 4 ил.
Description
Область техники
Изобретение относится к технике радиосвязи и может быть использовано для краткосрочного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне на анализируемых частотах в условиях динамики помеховой обстановки для оперативного выбора рабочих частот в комплексах автоматизированного ведения связи, а также на пунктах ионосферно-волновой и частотно-диспетчерской службы радиоцентров.
Уровень техники
Известен способ рангового прогнозирования на основе пропускной способности в MIMO-схеме, реализованный в патенте РФ №2378767, заявл. 22.12.2005, опубл. 10.01.2010, бюллетень №1, где осуществляется прогнозирование ранга канала для следующего временного интервала передачи, т.е осуществляется прогноз соотношения сигнал/помеха на одном из многих входах MIMO-схемы (схема со многими входами и выходами). Недостатком данного способа является отсутствие учета замираний и нестационарности помеховых процессов в канале связи при прогнозировании.
Известен также способ для точного прогнозирования отношения сигнала к помехе и коэффициента шума для улучшения функционирования системы связи, реализованный в патенте РФ №2255420, заявл. 12.09.2000, опубл. 27.06.2005, бюллетень №18, заключающийся в том, что осуществляется прогнозирование соотношения сигнала к помехе при различных скоростях передачи при условиях быстрого и медленного замираний на входе системы связи. Недостатком данного способа является тот факт, что прогнозирование соотношения сигнала к помехе осуществляется при постоянных коэффициентах фильтрации, не учитывающих нестационарность ионосферных процессов в декаметровых каналах связи.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому изобретению (прототипом) является способ прогнозирования уровней помех в коротковолновом диапазоне на отдельных частотах, реализованный в патенте РФ №2423786, заявл. 02.06.2010, опубл. 10.07.2011, бюллетень №19, заключающийся в том, что на каждой из анализируемых частот измеряют уровни помех, вычисляют их усредненные значения, по результатам которых прогнозируют уровни помех на малые интервалы времени, после чего оценивают величину ошибки прогноза, причем прогнозирование осуществляется при различных коэффициентах адаптации и по результатам предварительного прогноза выбираются коэффициенты адаптации для каждой частоты, обеспечивающие минимальные среднеквадратичные ошибки прогноза.
Недостатком данного метода является то, что при анализе частот не учитывается дисперсия уровней помех, измеряемых на заданном интервале времени, а также не учитывается длительность ряда динамики помеховой обстановки, величина которого, в силу нестационарности полученного временного ряда, может привести к излишнему и недействительному увеличению роли прошлого и влиянию на будущее [1, 3].
Целью настоящего изобретения является разработка способа краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, обеспечивающего повышение достоверности прогнозирования уровня помехи на анализируемой частоте на некоторое время вперед.
Поставленная цель достигается следующим образом.
Контрольный период делится на R контрольных временных отрезков (фиг. 1) в каждом из которых K≥2 раз измеряют уровни помех, вычисляют их усредненное значение и среднеквадратическое отклонение (СКО), прогнозируют ожидаемый уровень помех и сумму уровня помех и СКО на анализируемых частотах и оценивают величину ошибки прогноза этих показателей.
Для этого r×K раз измеряют уровни помех в контрольных временных интервалах (фиг. 2), где - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔTr и r=1, 2, …, R и вычисляют усредненное значение уровня помех и СКО σr для каждой длительности контрольного временного интервала ΔTr
Затем вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО методом адаптивного экспоненциального сглаживания значения измеренного в момент времени ТИ и усредненного значения соответственно по формулам:
Причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔTr, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания αi с шагом Δα=0,1 в интервале Вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех при всех заданных αi и для каждой длительности контрольного интервала ΔTr запоминают, после чего измеряют дополнительно уровень помех Xi,доп и (Xi,доп+σк) в момент времени ΔTr+Δt и вычисляют среднеквадратичные ошибки δ2 i,r(αi) между и Xi,доп, a также δ2 i,r(αi+σr) между и (Xi,доп+σr), по формулам:
Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из всех δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr), соответствующее ему значение и начальный момент времени контрольного интервала после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра прогнозирования Xi,доп или (Xi,доп+σr), коэффициенте сглаживания и начальном моменте времени контрольного временного интервала для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех на момент времени (р+1)ТИ+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех Xi,доп или (Xi,доп+σr) соответственно на момент времени рТИ+Δt и спрогнозированного на момент времени рТИ+Δt по формулам:
После наступления временного интервала p=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня Xi,доп прекращают и выполняют измерения и вычисления аналогичные контрольному временному интервалу ΔTr и временным интервалам р=1, 2, …, S
Благодаря новой совокупности существенных признаков в способе реализована возможность более точного краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, для повышения достоверности данных по развитию помеховой обстановки на анализируемых частотах.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показано:
фиг. 1 - пример формирования контрольных временных интервалов;
фиг. 2 - временной ряд уровней помех на анализируемой частоте;
фиг. 3-значения предварительно спрогнозированных уровней помех в момент времени ΔTr+Δt на одной частоте при некоторых различных анализируемых параметрах, коэффициентах адаптивного сглаживания и длительности контрольного интервала;
фиг. 4 - таблица рассчитанных среднеквадратических ошибок прогноза для различных параметров прогнозирования, коэффициентов сглаживания и длительностей контрольного интервала.
В заявленном способе краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне на каждой i-й частоте из множества анализируемых частот производят прогноз уровней помех на некоторое время вперед, для чего в контрольных временных интервалах где и ТИ - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔTr с шагом Δt=ΔT/K, как показано на фиг. 2, r×K раз измеряют уровни помех Затем вычисляют усредненное значение уровня помех и СКО σr для каждой длительности контрольного временного интервала ΔТг по формулам:
Затем методом адаптивного экспоненциального сглаживания и измеренных в момент времени ТИ и усредненного значения и соответственно вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО на момент времени ΔTr+Δt по формулам (1), причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔTr, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания αi с шагом Δα=0,1 в интервале Вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех и при всех заданных а, и для каждой длительности контрольного интервала ΔTr запоминают.
После предварительного прогнозирования вычисляют среднеквадратические ошибки δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr) между и дополнительно измеренными значениями в момент времени ΔTr+Δt уровня помехи Xi,доп и суммой (Xi,доп+σr) соответственно формулам (2). Выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из совокупности полученных δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr), соответствующее ему значение коэффициента сглаживания и начальный момент времени контрольного интервала после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра прогнозирования Xi,доп или (Xi,доп+σr), коэффициенте сглаживания и начальном моменте времени контрольного временного интервала для каждой i-ой частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех на момент времени (р+1)ТИ+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех Xi,доп или (Xi,доп+σr) соответственно на момент времени рТИ+Δt и спрогнозированного на момент времени рТИ+Δt по формулам (3), причем для временного интервала р=1 принимают После наступления временного интервала p=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня Xi,доп прекращают и выполняют измерения и вычисления аналогичные контрольному временному интервалу ΔTr и временным интервалам р=1, 2, …, S
Таким образом заявленный способ дает возможность осуществлять краткосрочное адаптивное прогнозирование уровней помех в декаметровом диапазоне с учетом меняющейся помеховой обстановки, длительности ее квазистационарности и величины разброса значений уровней помех на интервале предыстории.
Выявления закономерностей динамического изменения уровней помех можно производить с помощью его выравнивания и сглаживания. Экспоненциальное сглаживание - один из простейших и распространенных приемов выравнивания ряда. В его основе лежит расчет экспоненциальных средних временного ряда уровней помех [2]. Однако, в каждом конкретном случае необходимо производить адаптивный подбор коэффициента адаптивного сглаживания α, при краткосрочном прогнозирований необходимо как можно скорее отобразить изменения α и в тоже время как можно лучше «чистить» ряд от случайных колебаний. С одной стороны, необходимо увеличить вес более свежих наблюдений, что может быть достигнуто повышением α, с другой стороны, для сглаживания случайных отклонений величину α нужно уменьшить. Например, результаты вычислений уровней помех, а также суммы уровня помех и СКО при α=0,3; 0,7 на одной частоте приведены на фиг. 3. Таким образом, правильность вычисления коэффициента адаптивного сглаживания а определяет достоверность прогноза.
Согласно [1] следует, что если строить интегральные функции распределения вероятностей уровней помех на каждой частоте за время предыстории, то для работы следует выбирать ту частоту, для которой интегральная функция распределения вероятностей уровней помех сильнее смещена влево и имеет большую крутизну (т.е. соответственно и σr малы). Поэтому в качестве прогнозируемого параметра может выступать такой показатель как сумма усредненного значения уровней помех и среднеквадратического отклонения на периоде предыстории.
Процессы, протекающие в ионосфере, являются нестационарными, но на коротких интервалах времени их можно рассматривать как квазистационарные [1]. Свойства ионосферы в обычных условиях изменяются относительно медленно. Это в основном предопределяет ограниченный во времени статистически устойчивый квазистационарный характер усредненных последовательностей уровней помех. Для учета длительности квазистационарности помеховой обстановки в заявленном способе есть возможность изменения длительности контрольного временного интервала за время которого будет набираться статистика уровней помех на каждой анализируемой частоте, изменение шага Δt=ΔТ/K определяет частоту выборок временного ряда, а изменение последующих за контрольным временных интервалов р, где р=1, 2, …, S - определяет длительность прогноза.
Для прогнозирования большую роль играет длительность ряда динамики изучаемого явления. С одной стороны кажется очевидным, что чем длиннее период предыстории, тем надежнее прогноз [3], с другой стороны применение длинных рядов динамики может привести к излишнему и недействительному увеличению роли прошлого и влиянию на будущее в силу реальной нестационарности процессов. Для примера в таблицу (фиг. 4) сведены значения среднеквадратических ошибок прогноза значений уровня помех и суммы уровня помех и СКО, вычисленных для одной частоты при различных длительностях контрольных интервалов и с различным коэффициентом сглаживания. Результаты вычислений показывают, что минимальную ошибку прогноза обеспечивает прогнозирование параметра на длительности предыстории равной трем временным отрезкам и с коэффициентом α=0,7. Следовательно, продолжительность учета текущей предыстории и метод ее статистической обработки и параметр прогнозирования необходимо корректировать, исходя из предварительных статистических исследований.
Таким образом, статистические исследования показали, что для повышения вероятности правильного краткосрочного прогнозирования (на 10-20 мин) необходимо по результатам измерений на каждой частоте непрерывно, циклично вычислять такие показатели, как средний уровень помехи и сумму среднего уровня и СКО, и производить адаптивный подбор коэффициента адаптивного сглаживания α для различных длительностей контрольных интервалов ΔT. Отмеченное подтверждает возможность достижения сформулированного технического результата.
Литература
1. Комарович В.Ф., Сосунов В.Н. «Случайные радиопомехи и надежность КВ связи» - М.: Связь, 1977. - 136 с: ил.
2. Лукашин Ю.П. «Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов» - М.: Финансы и статистика, 2003 г. - 416 с: ил.
3. Ковалева Л.Н. «Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики» - М.: Статистика, 1980. - 102 с.
Claims (9)
1. Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне, заключающийся в том, что на каждой из N≥2 анализируемых частот K≥2 раз в контрольном временном интервале где и ТИ - соответственно начальный и конечный моменты времени контрольного временного интервала ΔT с шагом Δt=ΔT/K, измеряют уровни помех Xi, где i=1, 2, …, N, вычисляют их усредненное значение в пределах контрольного временного интервала по результатам всех измерений где k=1, 2, …, K, методом экспоненциального сглаживания последовательно вычисляют предварительные значения уровней помех для коэффициентов экспоненциального сглаживания с шагом Δαi=0,1, измеряют дополнительно уровень помех Xi,доп в момент времени ТИ+Δt, вычисляют среднеквадратические ошибки δ2 i (αi) между и Xi,доп, выделяют наименьшее значение среднеквадратической ошибки δ2 i (αi) и соответствующее ему значение после чего при выбранном параметре αi для каждой i-й частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех, отличающийся тем, что в ходе вычислений изменяют начальный момент времени контрольного временного интервала и в пределах каждого контрольного временного интервала ΔTr, где r=1, 2, …, R и R≥2, вычисляют усредненное значение уровня помех по результатам всех измерений и значения суммы усредненного значения и его среднеквадратического отклонения (СКО) для соответствующей длительности контрольного временного интервала ΔTr, затем вычисляют предварительные значения уровней прогнозируемых помех и предварительные значения прогнозируемой суммы усредненного значения и СКО методом адаптивного экспоненциального сглаживания значения и измеренного в момент времени ТИ и усредненного значения и соответственно, причем экспоненциальное сглаживание выполняют последовательно для каждого контрольного временного интервала ΔTr, принимая значение коэффициента экспоненциального сглаживания αi с шагом Δα=0,1 в интервале вычисленные предварительно спрогнозированные уровни помех и при всех заданных αi и для каждой длительности контрольного интервала ΔTr запоминают, после чего измеряют дополнительно уровень помех Xi,доп и (Xi,доп+σr) в момент времени ΔТ+Δt и вычисляют среднеквадратичные ошибки δ2 i,r(αi) между и Xi,доп, а также δ2 i,r(αi+σr) между и (Xi,доп+σr), выделяют наименьшее значение среднеквадратичной ошибки из всех δ2 i,r(αi) и δ2 i,r(αi+σr), соответствующее ему значение и начальный момент времени контрольного интервала после чего в р≥2 временных интервалах, следующих за контрольным, где р=1, 2, …, S в зависимости от выбранного параметра Xi,доп или (Xi,доп+σr), коэффициенте сглаживания и начальном моменте времени контрольного временного интервала для каждой i-й частоты рассчитывают прогнозируемый уровень помех или на момент времени (р+1)ТИ+Δt методом адаптивного экспоненциального сглаживания дополнительно измеренного уровня помех Xi,доп или (Xi,доп+σr) соответственно на момент времени рТИ+Δt и спрогнозированного на момент времени рТИ+Δt, причем для временного интервала р=1 принимают и а после наступления временного интервала р=S вычисление прогнозируемого уровня и суммы уровня и СКО для следующего интервала и измерение уровня Xi,доп прекращают и выполняют измерения и вычисления, аналогичные контрольному временному интервалу ΔTr и временным интервалам р=1, 2, …, S.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что среднеквадратическое отклонение (СКО) уровней помех находят по формуле:
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в контрольном временном интервале ΔTr для прогнозирования на i-й частоте суммы уровней предварительно спрогнозированных помех и СКО в момент времени ТИ+Δt с помощью экспоненциального сглаживания значения измеренного в момент времени ТИ, и усредненного значения рассчитывают значение предварительно прогнозируемого уровня помех в момент времени ТИ+Δt, последовательно для различных значений коэффициента экспоненциального сглаживания, задаваемого в интервале 0<α<1 с шагом 0.1 по формуле:
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для интервалов р=1, 2, …, S для прогнозирования на i-й частоте суммы уровня ожидаемых помех и СКО в момент времени (р+1)ТИ+Δt с помощью экспоненциального сглаживания суммы (для временного интервала р-1 и (Xi,доп+σr), в момент времени рТИ+Δt рассчитывают значение прогнозируемого уровня помех в момент времени (р+1)ТИ+Δt по формуле:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021108718A RU2757999C1 (ru) | 2021-03-30 | 2021-03-30 | Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021108718A RU2757999C1 (ru) | 2021-03-30 | 2021-03-30 | Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2757999C1 true RU2757999C1 (ru) | 2021-10-25 |
Family
ID=78289696
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2021108718A RU2757999C1 (ru) | 2021-03-30 | 2021-03-30 | Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2757999C1 (ru) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU1256217A2 (ru) * | 1985-04-08 | 1986-09-07 | Военная Ордена Ленина Краснознаменная Академия Связи Им.С.М.Буденного | Устройство дл прогнозировани состо ни канала св зи |
US6426971B1 (en) * | 1999-09-13 | 2002-07-30 | Qualcomm Incorporated | System and method for accurately predicting signal to interference and noise ratio to improve communications system performance |
RU2423786C1 (ru) * | 2010-06-02 | 2011-07-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации | Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне |
RU2539292C1 (ru) * | 2013-07-18 | 2015-01-20 | Анатолий Васильевич Левша | Способ выбора рабочих частот для радиолиний ионосферных волн |
-
2021
- 2021-03-30 RU RU2021108718A patent/RU2757999C1/ru active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU1256217A2 (ru) * | 1985-04-08 | 1986-09-07 | Военная Ордена Ленина Краснознаменная Академия Связи Им.С.М.Буденного | Устройство дл прогнозировани состо ни канала св зи |
US6426971B1 (en) * | 1999-09-13 | 2002-07-30 | Qualcomm Incorporated | System and method for accurately predicting signal to interference and noise ratio to improve communications system performance |
RU2423786C1 (ru) * | 2010-06-02 | 2011-07-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия связи имени С.М. Буденного" Министерства обороны Российской Федерации | Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне |
RU2539292C1 (ru) * | 2013-07-18 | 2015-01-20 | Анатолий Васильевич Левша | Способ выбора рабочих частот для радиолиний ионосферных волн |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
АЛЕКАЕВ А. Е. и др. Модель многоступенчатой адаптации низкоэнергетической радиолинии коротковолнового диапазона с учетом затрачиваемых ресурсов радиолинии и прогнозирования сигнально-помеховой обстановки, ж. Системы управления, связи и безопасности. * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Reynolds Jr et al. | An evaluation of a GLR control chart for monitoring the process mean | |
CN109299430A (zh) | 基于两阶段分解与极限学习机的短期风速预测方法 | |
CN104794112B (zh) | 时间序列处理方法及装置 | |
CN112651119A (zh) | 一种空间谐波减速器多性能参数加速退化试验评估方法 | |
RU2757999C1 (ru) | Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне с переменной длительностью предыстории | |
CN108959745A (zh) | 产品性能变化及寿命高置信度小样本统计推断和确认方法 | |
CN110287537A (zh) | 用于频标输出跳变检测的抗野值自适应卡尔曼滤波方法 | |
CN114840375B (zh) | 一种半导体存储产品的老化性能测试方法及*** | |
CN114859002A (zh) | 基于废水监测数据的质量监控方法及*** | |
CN111489081A (zh) | 一种教学增值评价方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN109447512A (zh) | 基于均匀设计的大电网可靠性评估方法 | |
CN103117823A (zh) | 一种短波信道模型建模方法 | |
KR20150137073A (ko) | 해 탐색 시스템 및 방법, 해 탐색 프로그램 | |
CN116908603A (zh) | 基于连接器的可靠性检测方法及其*** | |
CN117131977A (zh) | 一种基于误判风险最小准则的径流预报样本集划分方法 | |
RU2423786C1 (ru) | Способ краткосрочного адаптивного прогнозирования уровней помех в декаметровом диапазоне | |
CN116107842A (zh) | 列头柜功耗的检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115166650B (zh) | 一种雷达信号识别与参数估计方法和*** | |
US20220076060A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium | |
CN112616160B (zh) | 一种智能短波频率跨频段实时预测方法及*** | |
CN115640542A (zh) | 基于贝叶斯理论的智能电能表状态评估方法及评估装置 | |
RU2419098C2 (ru) | Цифровой способ измерения фазового сдвига гармонических колебаний | |
CN113566929A (zh) | 基于lstm的油罐液面超声测量方法、***、终端及存储介质 | |
CN114492923A (zh) | 一种长时间尺度功率预测方法 | |
RU2552825C2 (ru) | Способ контроля продуктивности бройлеров и устройство для его осуществления |