基于机器学习的时空安全防护态势预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的时空安全防护态势预测方法，包括以下步骤：步骤S1，对导航接收机所捕获的真实导航信号与干扰信号执行特征提取，构建导航质量特征指标体系；步骤S2，获得采集样本中导航质量特征，并对样本数据的导航质量特征进行预处理；步骤S3，将经过预处理的样本数据划分为长期样本集和近期样本集；步骤S4，对于长期样本集，采用自监督预训练方式使模型学习通用特征；步骤S5，对于近期样本集，采用低秩分解思想的微调方法调整模型，利用基于Transformer的预测模型，进行关键设施时空安全防护的态势预测训练；步骤S6，用预测模型预测出能够体现时空安全防护态势的导航质量特征；步骤S7，根据预测的导航质量特征评估时空安全防护预测态势。