[发明专利]一种基于电平时序动态记忆的天线沾湿损耗确定方法

权利要求书

1.一种基于电平时序动态记忆的天线沾湿损耗确定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1、利用微波链路的电平信号，得到降雨相关衰减、干湿期指数和天线沾湿损耗；

所述S1具体为：

S11、设置微波链路参数，并采集第k分钟时发射机所发出的平均发射功率和接收机所接收的平均接收功率；

S12、基于所述平均发射功率和所述平均接收功率，得到第k分钟的微波链路总衰减；

S13、基于基线衰减确定方法，剔除第k分钟时所述微波链路总衰减中的非降雨因素相关衰减，得到第k分钟的降雨相关衰减；

S14、基于干湿期区分方法，得到第k分钟的干湿期指数；

S15、剔除第k分钟时所述微波链路总衰减中的路径雨致衰减，得到第k分钟的天线沾湿损耗；

S2、基于所述降雨相关衰减和干湿期指数的时序数据，得到天线沾湿损耗的特征量；基于所述沾湿损耗的时序数据，得到天线沾湿损耗的真值；

S3、将多次降水事件的天线沾湿损耗的特征量和天线沾湿损耗的真值进行结合，构建天线沾湿损耗确定模型的训练集；

S4、基于时序动态记忆算法，构建天线沾湿损耗确定模型，对天线沾湿损耗效应进行实时动态监测。

2.根据权利要求1所述的基于电平时序动态记忆的天线沾湿损耗确定方法，其特征在于，所述S11中的微波链路参数包括频率、长度和极化方式，且均为定值。

3.根据权利要求1所述的基于电平时序动态记忆的天线沾湿损耗确定方法，其特征在于，所述S13中的基线衰减确定方法包括但不限于动态基线确定法；

所述动态基线确定法具体为：

S13.1、选取过去n分钟内微波链路总衰减的最小值作为第k分钟的基线衰减：

A_baseline(k)＝min{A_baseline(k-n),...,A_baseline(k-1)}

其中，A_baseline(k)表示第k分钟基线衰减；n表示过去某一段时间；

S13.2、将第k分钟基线衰减从微波链路总衰减中剔除，得到第k分钟的降雨相关衰减：

A_m(k)＝A_all(k)-A_baseline(k)

其中，A_m(k)表示第k分钟降雨相关衰减，A_all(k)表示第k分钟微波链路总衰减。

4.根据权利要求1所述的基于电平时序动态记忆的天线沾湿损耗确定方法，其特征在于，所述S14具体为：

根据过去n分钟内的微波链路总衰减的标准差判断第k分钟的干湿期指数DW(k)，其表达式为：

其中，σ₀＝q₉₉{σ(j)|j∈dry period}指历史记录干期σ值的99％分位数；DW(k)为第k分钟的干湿期指数；σ(k)为过去n分钟内的微波链路总衰减的标准差、为过去n分钟内的微波链路总衰减的平均值、A_all(j)为过去第j分钟干期的微波链路总衰减。

5.根据权利要求1所述的基于电平时序动态记忆的天线沾湿损耗确定方法，其特征在于，所述S3具体为：

S31、将m次降水事件的降雨相关衰减和干湿期指数的时序数据作为训练集的特征量X_i；

S32、对训练集特征量X_i进行归一化处理，得到X_i'；

S33、将m次降水事件的天线沾湿损耗值作为训练集的真值Y_i；

S34、将m次降水过程得到的[X_i’,Y_i]作为训练集。