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源于远程、无中继、低成本、部署灵活等独特优势，高频(HF)通信一直在军用通讯、抢险救灾、全球广播等领域发挥着极为重要的作用。目前，国内外研究的热点集中在新一代HF通信系统上，智能化是公认的关键特性。为满足未来智能HF通信系统长期规划和短期优化的选频需求，本文分别利用统计机器学习(SML)和混沌动力预测方法，建立了通信频率长期预测和短期预报模型。本文的主要内容及重要贡献如下：
1.针对通信信道关键参数——电离层F2层临界频率(foF2)，基于SML方法，建立了foF2月中值的亚洲区域精细化长期预测模型。该模型首次联合地磁倾角及其修正值建立了foF2空间动态变化映射，并利用太阳黑子数和10.7cm射电通量建立了foF2周年动态变化映射。对比国际参考电离层(IRI)的CCIR和URSI两类模型，所建模型的预测均方根误差分别下降了0.27MHz和0.23MHz，对应精度分别提升了2.90%和1.85%。
2.在通信频率长期预测方面，建立了亚洲区域细粒度的最高可用频率(MUF)、最优可用频率(OWF)和最高可能频率(HPF)预测模型。该模型利用SML方法建立了MUF传输因子的精细化预测模型，通过细粒化太阳活动参数并耦合地磁活动参数建立了OWF和HPF转换因子的预测模型。对比国际电信联盟(ITU)模型，MUF、OWF和HPF的预测均方根误差分别下降了1.18MHz，1.64MHz和1.06MHz，对应精度分别提升了10.89%，15.47%和9.10%。
3.为实现通信频率的短期预报，首次利用Volterra级数自适应滤波方法，提出了基于混沌理论的foF2小时级动态预报模型。该模型能够在一个太阳自转周期27天训练数据的支撑下取得良好的预报结果，对比IRI的CCIR和URSI两类模型，所建模型预报均方根误差分别下降了1.66MHz和1.59MHz，对应精度分别提升了31.38%和29.97%。
4.在通信频率短期预报方面，利用混沌理论建立了MUF传输因子的自适应动态预报模型，并首次提出了基于地磁坐标的改进曲面样条插值方法，完成了预报关联参数的空间重构，集成时、空两方面技术最终实现了MUF的小时级动态预报。对比ITU模型，所建模型的预报均方根误差下降了1.87MHz，对应精度提升了12.63%。
1.针对通信信道关键参数——电离层F2层临界频率(foF2)，基于SML方法，建立了foF2月中值的亚洲区域精细化长期预测模型。该模型首次联合地磁倾角及其修正值建立了foF2空间动态变化映射，并利用太阳黑子数和10.7cm射电通量建立了foF2周年动态变化映射。对比国际参考电离层(IRI)的CCIR和URSI两类模型，所建模型的预测均方根误差分别下降了0.27MHz和0.23MHz，对应精度分别提升了2.90%和1.85%。
2.在通信频率长期预测方面，建立了亚洲区域细粒度的最高可用频率(MUF)、最优可用频率(OWF)和最高可能频率(HPF)预测模型。该模型利用SML方法建立了MUF传输因子的精细化预测模型，通过细粒化太阳活动参数并耦合地磁活动参数建立了OWF和HPF转换因子的预测模型。对比国际电信联盟(ITU)模型，MUF、OWF和HPF的预测均方根误差分别下降了1.18MHz，1.64MHz和1.06MHz，对应精度分别提升了10.89%，15.47%和9.10%。
3.为实现通信频率的短期预报，首次利用Volterra级数自适应滤波方法，提出了基于混沌理论的foF2小时级动态预报模型。该模型能够在一个太阳自转周期27天训练数据的支撑下取得良好的预报结果，对比IRI的CCIR和URSI两类模型，所建模型预报均方根误差分别下降了1.66MHz和1.59MHz，对应精度分别提升了31.38%和29.97%。
4.在通信频率短期预报方面，利用混沌理论建立了MUF传输因子的自适应动态预报模型，并首次提出了基于地磁坐标的改进曲面样条插值方法，完成了预报关联参数的空间重构，集成时、空两方面技术最终实现了MUF的小时级动态预报。对比ITU模型，所建模型的预报均方根误差下降了1.87MHz，对应精度提升了12.63%。