一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化方法

本发明提供了一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化方法，涉及通信领域，方法包括：实时采集目标卫星向目标接收机发射的导航信号，并进行特征分析，得到导航信号的特征信息，当导航信号被目标接收机锁定时，生成第一干扰信号，直到目标接收机失去对导航信号的锁定，当导航信号未被目标接收机锁定时，生成第二干扰信号，将特征信息输入预设的信号参数预测模型预测导航信号的信号参数，基于预测结果对干扰信号的信号参数进行调整，然后发送至目标接收机。通过上述方法，完成了从切断通信到误导目标的全过程实现，增强了干扰的灵活性和适应性，提高了干扰的成功率和综合效能，显著降低了干扰资源的冗余消耗。