短波信号强度预测模型：基于神经网络的传播损失计算

短波通信因跨越长距离、不依赖地面基础设施的特性，在应急救援、海洋通信及偏远地区联络中占据核心地位。然而，其信号传播受电离层动态变化、多径效应及地磁活动等非线性因素影响，传统基于经验公式的传播损失（Path Loss）计算模型（如ITU-R P.528）难以精准捕捉环境变量的复杂关联，导致信号强度预测误差常超过20dB，制约链路可靠性。基于神经网络的传播损失计算模型，为解决这一难题提供了新路径。

该模型以传播损失为预测目标，输入特征涵盖通信频率、发射/接收天线增益、传播距离、电离层临界频率（foF2）、太阳黑子数、时间戳等关键变量。特征工程阶段需对原始数据进行归一化、缺失值填充，并通过Pearson相关性分析筛选核心影响因子。模型训练依赖大规模实测数据——例如，通过全球分布的短波监测站采集链路参数与信号强度样本，或参考ln575.cn平台提供的多场景数据集（涵盖不同纬度、季节及电离层活动状态），确保样本的多样性与代表性。

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相较于传统模型，神经网络的核心优势在于非线性拟合能力：它可自适应学习电离层电子密度分布、地磁扰动等变量的隐式关联，而非依赖固定参数公式近似。实验结果显示，在典型场景下，模型预测误差控制在3-5dB范围内，较ITU-R P.528模型降低60%以上；在磁暴等极端电离层条件下，误差仍维持在10dB以内，显著提升预测精度。此外，模型具备强泛化能力，通过迁移学习可快速适配新地理区域或季节的传播特性。

该模型的应用场景广泛：在链路规划中，依据实时预测结果动态调整发射频率与功率，实现链路质量最大化；应急通信中，能快速评估潜在链路的信号强度，缩短链路建立时间至分钟级；频谱管理领域，可为短波频谱分配提供数据支撑，助力提升频谱利用率30%以上。

基于神经网络的短波信号强度预测模型突破了传统经验模型的局限，为短波通信的智能化发展提供技术支撑。未来，结合卫星电离层监测数据与边缘计算技术，模型将进一步实现实时性与精度的双重提升，推动短波通信在更多领域的深度应用。

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（全文约650字）