[发明专利]利用高频星地链路多特征量进行晴雨时刻判定的方法

权利要求书

1.一种利用高频星地链路多特征量进行晴雨时刻判定的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：搭建高频星地链路；

步骤二：以ΔT的间隔对链路进行时域采样得到原始接收信号SN；

步骤三：利用小波分析方法对原始接收信号SN滤波，剔除对流层闪烁引起的快速变化，得到信号S(n)；

步骤四：针对每一时刻的信号S(n)，提取信号S(n)的特征量，其中特征量包括：标准差﹑趋势﹑最大值﹑最小值﹑平均值﹑峰度﹑偏度﹑信息熵；

步骤五：调整每个特征量的计算窗区W_i，选择最优时间窗W；

步骤六：以x₁和x₂分别表示两个不同时刻信号的由步骤四得到的特征量组成的特征向量，选取高斯核函数K(x₁,x₂)和惩罚因子C：

其中，σ表示带宽，控制核函数作用范围；

构造最优化问题：

0≤α_i≤C

其中，y代表分类结果，α代表拉格朗日乘子；

步骤七：基于二次规划问题求解最优α，并构造决策函数G(x)实现晴雨时刻区分：

其中，SV表示支持向量；

所述步骤三中利用小波分析方法对原始接收信号SN滤波的方法：首先确定小波分解层次为3，然后开始小波分解计算，并对小波分解高频系数的阈值量化，最后根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构，得到信号S(n)。

2.根据权利要求1所述利用高频星地链路多特征量进行晴雨时刻判定的方法，其特征在于：步骤四提取信号S(n)的方法：选取给定的理想时间窗W，提取第n时刻信号S(n)的以下特征量，包括：

(1)标准差Std

(2)趋势Trd

(3)最大值Max

Max(S(n))＝max(S(n-N+i))，i＝1，2，...，N

(4)最小值Min

Min(S(n))＝min(S(n-N+i))，i＝1，2，...，N

(5)平均值Ave

(6)峰度Kur

(7)偏度Ske

(8)信息熵En

其中，Δt表示信号采样时间间隔，表示给定时间窗内信号强度的平均值，p_i代表n-N+i时刻信号电平值为S(n-N+i)的概率。

3.根据权利要求1所述利用高频星地链路多特征量进行晴雨时刻判定的方法，其特征在于：

步骤五中选择最优时间窗W的方法：使得晴雨时刻特征量间的平均欧式距离最大：

其中，N'为有雨时刻的数量，M'为无雨时刻的数量，R_i'k为第i'个有雨时刻的第k个特征量，S_j'k为第j'个无雨时刻的是k个特征量。

4.根据权利要求1所述利用高频星地链路多特征量进行晴雨时刻判定的方法，其特征在于：

步骤七中利用支持向量机SVM方法对逐个时刻的晴雨状态进行判定。