【摘 要】
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针对实战环境中车载超短波电台通信距离和质量，受地面附着物和地形地貌影响的问题。文中基于射线追踪和机器学习，建立了车载超短波电台电波传播预测模型。采用装甲车辆与车载天线的一体化建模获得车载天线辐射方向图，融合电子地图，建立了基于射线追踪技术的电波传播仿真模型；利用随机森林机器学习算法和仿真模型的数据结果，建立了基于随机森林的电波传播预测模型，并与经典电波传播模型如Egli模型和Okumura-Hat
【基金项目】
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国防预研项目（JZX7X201901JY0048）；
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针对实战环境中车载超短波电台通信距离和质量，受地面附着物和地形地貌影响的问题。文中基于射线追踪和机器学习，建立了车载超短波电台电波传播预测模型。采用装甲车辆与车载天线的一体化建模获得车载天线辐射方向图，融合电子地图，建立了基于射线追踪技术的电波传播仿真模型；利用随机森林机器学习算法和仿真模型的数据结果，建立了基于随机森林的电波传播预测模型，并与经典电波传播模型如Egli模型和Okumura-Hata模型进行对比，结果显示基于随机森林的电波传播模型预测精度更高，均方根误差达到2.190 1 dB，决定系数达到0.960 1，能够准确预测战术通信环境中的电波传播情况。
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