面向未来星地激光骨干链路可靠组网的云预测技术研究

为解决星地骨干链路组网过程中，激光链路因受到云层干扰而出现的阻塞、中断等影响通信质量的问题，提出了一种基于随机森林算法的云预测技术，训练出高准确率、高提前量的预测模型。预测模型以随机森林为基本算法，与云量相关的气象参数集合为数据集，经过基本模型搭建、两轮超参数优化三个步骤，可以有效提高模型预测准确率。实验结果表明，对有云无云情况的预测准确率达到90%以上，而加入了预测模型的组网系统可以有效降低链路中断次数，提高链路容量。