【摘 要】
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为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策
【机 构】
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中国科学院国家空间科学中心,中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室,中国科学院微波遥感技术重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院空间科学战略性先导专项资助项目(Y7291A1AOS),中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室开放基金资助项目(N201701)
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为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的
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