基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法技术

本发明专利技术涉及一种基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，包括：步骤S1、对卫星数据进行处理与清洗，保留卫星属性信息、业务信息和卫星链路信息作为卫星节点的特征信息；步骤S2、根据不同时间片对卫星链路网络进行静态拓扑建模，将建模后的时空图每相邻两帧作为一个训练样本送入时空图卷积网络训练；步骤S3、将卷积后的特征送入预测头，输出各个频段的饱和概率至模型训练收敛；步骤S4、利用完成训练的模型对卫星链路饱和度进行预测。本发明专利技术，能够有效地捕捉卫星链路的时空依赖性，使得链路负载的预测和饱和度分析更为准确和可靠，且能够更好地适应复杂和多变的通信环境，为网络规划、资源优化和故障排查提供更有力的支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及卫星链路、时空图卷积神经，尤其涉及一种基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法。

技术介绍

1、随着通信技术的飞速发展，卫星链路在现代通信和信息传输中扮演着至关重要的角色。卫星链路不仅用于国际卫星通信，还广泛应用于卫星互联网、卫星广播、卫星导航以及地球遥感等多个领域。在如此多样化的应用场景中，卫星链路的负载均衡和性能分析成为了保障通信质量和服务可靠性的重要问题。本专利技术根据卫星链路特征定义了卫星链路的饱和度，并设计了一种有效的卫星链路饱和度分析方法，其可以帮助通信运营商、政府机构和企业更好地规划和管理卫星链路资源，提高通信覆盖范围，满足日益增长的通信需求，这是卫星通信领域的重要任务，对各种应用和领域都具有广泛的价值。

2、深度学习在卫星领域方面的应用也越来越广泛。例如，深度学习在卫星图像处理方面具有重要作用。通过卫星遥感数据获取的大规模图像，需要进行高效的处理和分析，以提取有用的地理信息。深度学习方法在图像分类、目标检测、变化检测等方面表现出色，能够帮助精确识别城市规划、土地利用、资源分布等信息，为城市规划、农业管理、自然资源本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述卫星属性信息至少包括卫星标识符，卫星通信频段，卫星轨道参数，卫星状态参数和卫星质量；所述业务信息至少包括业务标识符，业务到达时间，业务数据量和业务目的站；所述卫星链路信息至少包括链路频段，链路状态和链路信道容量。

3.根据权利要求1所述的基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述时空图卷积网络采用八层图卷积模块和时间卷积模块残差连接的时空卷积模块构造而成...

【技术特征摘要】

1.一种基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述卫星属性信息至少包括卫星标识符，卫星通信频段，卫星轨道参数，卫星状态参数和卫星质量；所述业务信息至少包括业务标识符，业务到达时间，业务数据量和业务目的站；所述卫星链路信息至少包括链路频段，链路状态和链路信道容量。

3.根据权利要求1所述的基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述时空图卷积网络采用八层图卷积模块和时间卷积模块残差连接的时空卷积模块构造而成。

4.根据权利要求3所述的基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述时空图卷积网络在t时刻与t-1时刻的拓扑图的每个节点之间建立一条时间链路，每次进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：王倩，高扬，李静林，殷建丰，于海琰，姜宏佳，刘建勋，
申请(专利权)人：中国空间技术研究院，
类型：发明
国别省市：