复杂环境中无人机数据链干扰效果预测方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)数据链在地理环境、气象环境、电磁环境等构成的复杂环境中受干扰程度提出一种结合支持向量机(support vector machine, SVM)与功率准则的预测评估方法。首先对系统误码率以及干扰传播模型进行仿真,并针对两个单音干扰存在的情况获得仿真数据、划分干扰等级,得到学习样本;比较了特征归一化和特征降维这两种不同输入形式与4种不同核函数下的学习效果,获得了具有良好效果的预测模型;应用该模型并结合具体地理环境对实际场景进行干扰程度预测,结果与理论值相符,证明了方法的可行性和有效性;预测结果也可用于UAV航路规划与航路评估,具有很强的应用性。