В.А. Иванов1, Н.В. Рябова2, Н.А. Конкин3, М.И. Бастракова4, А.А. Чернов5

1–5 Поволжский государственный технологический университет (г. Йошкар-Ола, Россия)

1 IvanovVA@volgatech.net, 2 RyabovaNV@volgatech.net, 3 KonkinNA@volgatech.net,
4 BastrakovaMI@volgatech.net, 5 ChernovAA@volgatech.net

Постановка проблемы. Применение методов машинного обучения для прогнозирования оптимальной рабочей частоты (ОРЧ) коротковолновых (КВ) линий связи позволяет повысить точность по сравнению с другими методами прогноза и тем самым обеспечить надежность передачи информации в условиях помех, замираний сигналов, а также при отсутствии диагностической аппаратуры. Однако исследование эффективности машинного обучения в решении актуальной задачи прогнозирования доступности КВ-радиоканалов находится в начальной стадии и требует проведения широкого круга исследований.

Цель. Разработать и верифицировать методику оценки доступности КВ-радиоканалов на прогнозируемых ОРЧ, определяемых методом машинного обучения.

Результаты. Разработаны методики оценки доступности КВ-канала на ОРЧ, назначаемой по прогнозу и определяемой сенсором с верификацией на среднеширотной экспериментальной радиолинии протяженностью 2 600 км. На основе прогнозных и экспериментально полученных значений ОРЧ определена доступность таких радиоканалов и оценена точность полученных результатов в условиях их сезонных и суточных вариаций. Установлено, что при использовании машинного обучения среднегодовая прогнозная доступность составляет 96,75%, а экспериментальная – 99,8%.

Практическая значимость. Прогнозная ансамблевая модель машинного обучения показывает стабильность и пригодность для практического применения в адаптивных системах КВ-радиосвязи даже в условиях возмущенной ионосферы, когда традиционные методы прогноза дают наибольшие ошибки.

Иванов В.А., Рябова Н.В., Конкин Н.А., Бастракова М.И., Чернов А.А. Анализ доступности и точности ее оценки для КВ-радиоканала на прогнозируемой ОРЧ, определяемой методом машинного обучения // Электромагнитные волны и электронные системы. 2026. Т. 31. № 2. С. 78−87. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202602-09

1. Иванов Д.В., Иванов В.А., Рябова Н.В., Елсуков А.А., Конкин Н.А. Активный сенсор с дистанционным управлением для диагностики широкополосных ионосферных радиоканалов OFDM-BPSK-сигналами // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 12. С. 90−104. DOI 10.18127/j00338486-202212-08.
2. Иванов В.А., Иванов Д.В., Рябова Н.В., Чернов А.А. Многомерный высокочастотный радиоканал и экспериментальные исследования его основных характеристик // Электромагнитные волны и электронные системы. 2013. Т. 18. № 8. С. 40–48.
3. Bilitza D., Pezzopane M., Truhlik V., Altadill D., Reinisch B.W., Pignalberi A. The International Reference Ionosphere Model: A Review and Description of an Ionospheric Benchmark // Reviews of Geophysics. 2022. V. 60. № 4. P. e2022RG000792. DOI 10.1029/2022RG000792.
4. Tsagouri I.I., Temens D.R., Belehaki A., Shim J.-S., Hoque M., Nykiel G., Borries C., Morozova A., Barata T., Miloch W.J. Ionosphere Variability II: Advances in theory and modeling  // Advances in Space Research. 2023. DOI 10.1016/j.asr.2023.07.056.
5. Lv Z.Y., Zhang K.T. Multi-hop HF Radio Propagation // International Conference on Information Science, Parallel and Distributed Systems (ISPDS). Xi'an, China. 2020. P. 119–127. DOI 10.1109/ISPDS51347.2020.00032.
6. Рябова Н.В., Конкин Н.А., Чернов А.А., Иванова Н.В. Сравнительный анализ регрессионных и ансамблевого методов машинного обучения с целью прогнозирования МПЧ ионосферных радиолиний связи // Материалы XXV Междунар. науч.-технич. конф. «Телекоммуникации: теория и технологии» ТТТ-2023. Казань: Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ. 2023. С. 18–20.
7. Zheng A., Casari A. Feature Engineering for Machine Learning. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. 2018. 219 p.
8. Иванов В.А., Иванов Д.В., Михеева Н.Н., Рябова М.И. Дисперсионные искажения системных характеристик широкополосных ионосферных радиоканалов: монография. Йошкар-Ола. 2015. 160 с.
9. Иванов Д.В., Иванов В.А., Рябова Н.В., Бельгибаев Р.Р., Чернядьев А.В. Мониторинг спектра помех и доступности КВ-радиоканалов с полосами 3...24 кГц // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2022. № 1(53). С. 21–32. DOI 10.25686/2306-2819.2022.1.21.
10. ITU-R F.763-4. Radio-frequency channel noise and system performance for HF sky-wave communication systems. Geneva: ITU. 1999. 34 p.