基本信息:
- 专利标题： 基于机器学习的高通量卫星覆盖优化方法及系统
- 申请号：CN202411191959.8 申请日：2024-08-28
- 公开(公告)号：CN118890077A 公开(公告)日：2024-11-01
- 发明人： 刘海客 , 李聪颖 , 王安宇 , 金世超 , 吕喆鹏 , 吴俊达 , 陈旭琼
- 申请人： 航天恒星科技有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区知春路82号
- 专利权人： 航天恒星科技有限公司
- 当前专利权人： 航天恒星科技有限公司,中国人民解放军91977部队
- 当前专利权人地址： 100086 北京市海淀区知春路82号
- 代理机构： 北京志霖恒远知识产权代理有限公司
- 代理人： 郭栋梁
- 主分类号： H04B7/185
- IPC分类号： H04B7/185 ; G06N20/00
摘要：
本发明提供了一种基于机器学习的高通量卫星覆盖优化方法及系统，通过获取当前时刻之前终端的卫星通信动态参数，并构建卫星通信动态参数对应的数据矩阵；构建波束和调制解调器之间的基带矩阵；将所述数据矩阵进行矩阵奇异值分解获得分解矩阵，并基于所述分解矩阵获得对应的特征数据；根据所述特征数据构建训练数据集和测试数据集，并基于所述训练数据集和测试数据集对神经网络模型进行训练和泛化；利用训练好的神经网络模型，获得终端的卫星通信动态预测值；基于卫星通信动态预测值，对基带矩阵进行调整，以实现对终端的波束资源分配。如此，本发明最大化地利用卫星通信系统资源，提高数据传输效率和系统吞吐量，降低运营成本，提高通信质量。