摘要
本申请属于卫星通信技术领域,公开了一种基于频谱知识图谱的用频态势重建方法,包括:步骤1,部署低轨卫星星座,采集时空非均匀离散的频谱数据;步骤2,基于采集的数据构建频谱知识图谱,通过“实体‑关系‑属性”三元组表征频谱态势的多维关联;步骤3,提取知识图谱中的图结构特征;步骤4,将图结构特征与失控属性融合,输入改进的机器学习模型进行态势重建;步骤5,输出未观测时刻的潜在频谱态势。本申请通过知识图谱挖掘频谱数据的深层关联,显著提升了态势重建的准确性和鲁棒性,降低了连续观测的依赖性。
技术关键词
图谱特征
XGBoost模型
路径特征
节点
低轨卫星星座
LSTM模型
地面站
矩阵
高斯核函数
样本
知识图谱挖掘
sigmoid函数
三元组
数据
周期
双分支结构
卫星通信技术
实体
机器学习模型
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基站
室内定位方法
BP神经网络构建
优化BP神经网络
锚节点
分布优化方法
分子
节点
生成时间序列数据
生成因果网络
滑坡预测模型
端节点
分布式边缘
MQTT服务器
存储库