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龙图腾网获悉国家无线电监测中心;电子科技大学申请的专利一种利用AI与数字孪生结合避免频率干扰的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119582923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411781844.4，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种利用AI与数字孪生结合避免频率干扰的方法及系统是由李建欣;杨涛;李伟;吕俊璋;卢伟俊;李世林设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用AI与数字孪生结合避免频率干扰的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种利用AI与数字孪生结合避免频率干扰的方法及系统，涉及卫星通信技术领域，该方法包括：建立大数据卫星避免频率干扰系统，并采集通信卫星当前的轨道信息和频率信息；通过预设干扰场景预测模型进行模拟，确定卫星调整姿态，预设干扰场景预测模型基于AI算法和数字孪生模型对卫星系统的正常场景和干扰场景进行训练获得，数字孪生模型构建包括依次连接的轨道预测模块和姿态调整预测模块，轨道预测模块用于根据轨道信息和频率信息输出轨道预测值，姿态调整预测模块根据轨道预测值输出卫星调整姿态；从而可实现通过预设干扰场景预测模型提前对通信卫星的干扰场景进行预测，以调整波束指向，实现通信卫星干扰的自动预警和处理。

本发明授权一种利用AI与数字孪生结合避免频率干扰的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用AI与数字孪生结合避免频率干扰的方法，其特征在于，所述的方法包括： 建立大数据卫星避免频率干扰系统，并通过系统采集通信卫星当前的轨道信息和频率信息； 通过预设干扰场景预测模型对所述轨道信息和所述频率信息进行模拟，确定所述通信卫星的卫星调整姿态，所述预设干扰场景预测模型基于AI算法和数字孪生模型对卫星系统的正常场景和干扰场景进行训练获得，所述数字孪生模型包括依次连接的轨道预测模块和姿态调整预测模块，所述轨道预测模块用于根据通信卫星的轨道信息和频率信息输出轨道预测值，所述姿态调整预测模块根据所述轨道预测值输出卫星调整姿态； 根据所述卫星调整姿态调整所述通信卫星的波束指向； 其中，所述建立大数据卫星避免频率干扰系统，并通过系统采集通信卫星当前的轨道信息和频率信息的步骤之前，还包括： 模拟建设卫星系统对应的数字孪生模型； 获取所述卫星系统在正常场景和干扰场景的通信链路数据； 基于所述通信链路数据，通过AI算法对所述数字孪生模型进行训练，获得预设干扰场景预测模型； 其中，所述轨道预测模块的训练过程包括： 步骤3.1：根据正常场景数据集的训练集对轨道预测模块进行训练，并计算轨道预测模块的损失函数； 步骤3.2：根据正常场景数据集的测试集对训练后的模型进行测试训练，直至损失函数收敛至预设值； 其中，损失函数为： θ1＝θSE+θPE+θC； 其中，θ1为损失函数值，θSE为衡量预测值与实际值之间误差的均方根误差，θPE为衡量预测值与实际值之间误差的平均相对百分比误差；θC为衡量预测值和实际值之间相关程度的决定系数，值越大，相关程度越高，预测效果越好； 其中，所述姿态调整预测模块的训练过程包括： 步骤4.1：使用Tre表示姿态调整预测模块的训练时间，F表示姿态调整预测模块的训练总轮次，V表示姿态调整预测模块向目标数据聚合的总数，表示每隔轮姿态调整预测模块向目标数据聚合一次，则有： 步骤4.2：通过K-Means聚类聚合算法选择最优聚合频率 步骤4.3：在训练时间Tre内，姿态调整预测模块根据最优聚合频率向目标数据训练聚合，若达到训练时间Tre，则进行步骤4.4，否则转到步骤4.2； 步骤4.4：通过FedProx算法聚合模型权重，若达到目标精度，则停止训练过程，得到预设干扰场景预测模型，否则转到步骤4.2。

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