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公开(公告)号:CN119939147A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411827458.4
申请日:2024-12-12
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06F18/20 , G01S19/37 , G01S19/23 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的时空安全防护态势预测方法,包括以下步骤:步骤S1,对导航接收机所捕获的真实导航信号与干扰信号执行特征提取,构建导航质量特征指标体系;步骤S2,获得采集样本中导航质量特征,并对样本数据的导航质量特征进行预处理;步骤S3,将经过预处理的样本数据划分为长期样本集和近期样本集;步骤S4,对于长期样本集,采用自监督预训练方式使模型学习通用特征;步骤S5,对于近期样本集,采用低秩分解思想的微调方法调整模型,利用基于Transformer的预测模型,进行关键设施时空安全防护的态势预测训练;步骤S6,用预测模型预测出能够体现时空安全防护态势的导航质量特征;步骤S7,根据预测的导航质量特征评估时空安全防护预测态势。