【基于BP神经网络的散射通信传输损耗小时中值预测】是针对散射通信系统中传输损耗进行短期预测的一种方法。散射通信是一种利用大气中不规则性引起的散射来传播信号的技术，常用于战术通信和远程通信。由于大气条件的多变性，散射通信的传输损耗会随着时间、地理位置和气象条件的变化而显著变化，因此，对其进行准确预测对于通信链路的规划和性能优化至关重要。
BP（Backpropagation）神经网络是应用最广泛的监督学习算法之一，尤其擅长处理非线性问题。在本研究中，BP神经网络被用来建立一个模型，该模型基于气象预报数据（如温度、湿度和气压）预测散射通信链路的短期传输损耗。这是因为这些气象参数直接影响到大气散射的效果，从而影响到通信质量。
研究人员通过建立典型散射通信链路并收集大量实际的链路传输损耗和气象数据。这些数据用于训练和验证BP神经网络模型。通过训练，网络能够学习并理解不同气象条件下的损耗模式，然后根据新的气象预报数据进行预测。
实验结果表明，所构建的BP神经网络模型能有效地预测散射通信链路的短期传输损耗中值。这种预测精度对于战术散射通信链路的规划和运行具有重要意义，因为它可以提前估计通信的质量，确保在恶劣天气条件下的通信可靠性，从而提高战术通信的有效性和安全性。
此外，论文中还讨论了关键的技术点，包括如何选择合适的输入参数，网络结构的设计，以及训练策略等。这些细节对于理解和应用该模型至关重要，因为它们直接影响到预测的准确性和效率。
这篇研究为散射通信领域的短期传输损耗预测提供了一种实用的工具，结合了气象学和神经网络技术，有助于优化通信系统的性能，并对可能遇到的通信挑战做出及时响应。这种方法可以作为其他类似环境下的通信损耗预测研究的基础，例如地面-卫星通信或海洋环境中的无线电通信。
