一种基于BP神经网络的车载通信设备性能评估方法

摘要

不断增多的车载通信设备数量导致车载通信系统面临日益严重的电磁干扰问题.针对复杂电磁环境下车载通信设备性能评估问题,文中基于神经网络非线性拟合精度高及自调节功能强的特点,提出了一种车载通信设备性能评估方法.依据车载通信设备的关键技术指标,建立了发射、传输、接收的链路评估体系,构建了基于BP神经网络的车载通信设备性能评估模型.利用MTALAB使用大量数据样本优化训练BP神经网络模型结构,提高了评估模型精度.验证结果表明,所构建神经网络评估模型归一化均方误差可达-36 dB,且评估误差较小.