“天地一体化”的通信系统已经成为了移动通信技术的发展趋势。地面网络和卫星网络的融合使得通信系统可以实现全天候全地形无缝覆盖。得益于地面通信技术的快速发展,该技术体系日益成熟。作为一种特殊的通信手段,卫星移动通信具有覆盖面广、不受陆地灾难影响、建设速度快等特点,正逐渐成为陆地移动通信体系的补充。卫星移动通信的视频业务和地面网的视频业务相类似,它通过星间链路和地面网络,在终端用户之间传输视频数据信息。相比于语音业务,该业务在内容上更为丰富,它不仅包括了视频信息,还包含有音频信息和短消息信息。从业务的种类来看,视频业务主要包含视频会议、视频邮件视频消息等内容。该业务在卫星链路传播时需要较高的带宽以及传输速率。卫星移动通信系统的带宽资源紧缺。视频业务作为卫星移动通信的一种主要的业务,其本身较音频业务和短消息业务更加复杂,而且对带宽资源的占有量较大,这就对紧张的卫星无线资源提出了挑战。从这个方面来看,对卫星移动通信视频业务流量进行精确地预测分析就具有了十分重要的价值。它不仅对预测卫星业务总体流量具有重要意义,并且对卫星移动通信技术的动态资源分配过程也有重要的指导作用。本文就此提出一种新型的预测方法,该方法将小波变换,粒子群算法和神经网络预测方法有效地结合起来。用小波变换方法对视频序列进行处理,用粒子群算法对神经网络神经元最佳权值进行搜索,提高了神经网络的预测精度。该方法在提高预测精度的同时也降低了训练神经网络所用的时间。