一种基于BP神经网络的车载通信设备性能评估方法

孟晓姣，张世巍，李小健，李敏玥，宋丙鑫，路宏敏

(1.西安电子科技大学 电子工程学院,陕西 西安 710071;2.中国北方车辆研究所 电磁兼容实验室,北京 100072)

随着现代通信科学技术的高速发展和广泛应用，电子及通信设备越来越密集，构成了极其复杂的电磁环境。对于车载通信系统而言，尽管车内空间非常有限，却需要同时安装多种电子及通信设备，诱发了车辆内部日益严重的电磁干扰问题[1]。通信设备在复杂的电磁环境中受到严峻的考验，可能会产生通信距离缩短、话音质量变差、误码率提高等问题，严重威胁到整个通信系统工作性能。车载通信设备的工作性能在一定程度上直接影响着车辆整体通信系统的稳定性，因此对车载通信设备进行性能评估具有重要意义[2]。目前，研究者对性能评估问题已做出大量工作，并提出了一些经典性能评估方法。常用的方法有理想点排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，TOPSIS)、层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)和ADC(Available Dependability Capability)效能评估法等。TOPSIS是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解，同时又最远离最劣解则为最好，否则为最劣[3]。AHP是将与评估结果有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析[4]。ADC效能评估法是通过建立一个关于可用度、可信赖度和能力的评估模型进行设备性能评估[5]。这些评估方法大都需要建立复杂的隶属结构，而且评估时存在较大的主观性，增加了评估系统的不确定性。

本文将BP神经网络(Back Propagation Network)应用到车载通信设备的性能评估当中，提出了一种基于神经网络的通信设备性能评估方法[6]。……