摘要
本申请公开了一种减少卫星信关站通信链路受雨衰影响的方法及装置,属于卫星通信领域。本申请通过历史多轮次信关站与卫星的交互数据,包括发射/接收功率、频率、通信双方的位置信息,实时提取时空耦合的包含有雨衰影响的信号特征,然后采用双目标优化深度学习模型,同步预测功率补偿值与频率补偿值,最后根据功率补偿值和频率补偿值,确定信关站在第N轮次向卫星发射的信号的发射功率和发射频率,以确保在第N轮次通信中,信关站以最优发射功率和频率向卫星发送信号,从而动态地补偿链路的雨衰。进而解决了现有技术中存在的卫星信关站抗雨衰方案过度依赖气象数据且仅调节信号功率,在响应速度上存在滞后性,在补偿效能上存在局限性的技术问题。
技术关键词
信号特征
补偿值
频率
深度学习模型
报文
功率
系列
通信链路
时序
注意力
处理器
编码
动态地
模块
数据
非线性
气象
效能
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