一种动态环境下基于卫星导航信号质量联合分析的卫星通信优化方法、程序、设备及存储介质

本发明随机选择一个导航卫星作为伪通信卫星，随机选择其他导航卫星构成预测组合，提取预测组合的多维度特征向量，包括空间分布特征、滑动窗口内信噪比时间序列的相关性特征和统计特征，根据评分模型，获取伪通信卫星的最佳预测组合，进而对预测模型执行深度学习训练。在实际卫星通信过程中，根据通信卫星的空间位置与最佳预测组合，提取多维度特征向量，利用训练好的深度学习预测模型预测通信卫星的信噪比时间序列，根据预测结果选择是否通信并调整通信策略，深度学习预测模型自适应更新。本发明不需要完整训练复杂的深度学习模型即可快速评估预测组合质量，降低了计算成本，相比传统固定策略极大地降低了误码率，增强了对环境的适应能力。