集成学习在高误码率下AO S协议识别中的应用研究

• 作者: 姚秀娟 朱明 李雪 王春梅
• 来源期刊: 宇航计测技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 集成学习 空间链路层协议
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 精密测试技术
• 页码范围: 80-87
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 5965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12060/j.issn.1000-7202.2020.03.17

摘要

针对天基网络中高误码率的传输特点,为保证各个异构网络之间数据能够高效可靠的传输,采用空间链路层高级在轨系统协议设计一种基于集成学习的识别方法.该方法采用集成学习模型,学习AOS协议数据,构建基于集成学习的AOS协议识别模型,实现AOS协议的准确识别,并在高误码率情况下进行实验验证.实验结果表明,集成学习模型在AOS协议识别方面具有较好的识别效果,识别运行效率有显著提升,且在较高误码率即10-1时依然可以保持稳定的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱明	中国科学院国家空间科学中心	228	2519	25.0	40.0
5	王春梅	中国科学院国家空间科学中心	49	787	14.0	27.0
6	姚秀娟	中国科学院国家空间科学中心	31	108	7.0	9.0
7	李雪	中国科学院国家空间科学中心	64	465	12.0	19.0