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申请/专利权人：航天恒星科技有限公司
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。
主权项：1.一种基于机器学习的高通量卫星覆盖优化方法，其特征在于，包括步骤：获取当前时刻之前终端的卫星通信动态参数，并构建所述卫星通信动态参数对应的数据矩阵；其中，所述卫星通信动态参数包括位置信息、入境流量和出境流量；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所述卫星通信动态参数对应的特征数据；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所述测试数据集对神经网络模型进行训练和泛化；利用训练好的所述神经网络模型，获得终端的卫星通信动态预测值；其中，所述卫星通信动态预测值为将来时刻的位置信息预测值、入境流量预测值和出境流量预测值；基于所述卫星通信动态预测值，对所述基带矩阵进行调整，以实现对终端的波束资源分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 航天恒星科技有限公司 基于机器学习的高通量卫星覆盖优化方法及系统
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