基于支持向量回归的低轨卫星通信系统信道预测方法

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摘要：针对低轨卫星通信系统，研究快时变背景下的信道预测问题。通过引入强化学习的训练模式，将支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型改进成支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型，提出一种循环迭代实现低轨卫星通信系统信道预测的算法。采用Gaussian核函数，通过遗传算法（GA）寻求最佳惩罚系数和不敏感损失函数，最终得到最优超平面，实现多步预测，并实时更新训练集数据提高预测准确度。（剩余6117字）

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