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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利基于机器学习的时空安全防护态势预测方法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：CN119939147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411827458.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于机器学习的时空安全防护态势预测方法是由邓敏;周毅;冀鸿俊;刘尚志;姚志强设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的时空安全防护态势预测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于机器学习的时空安全防护态势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的时空安全防护态势预测方法，其特征在于，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，获得采集样本中的导航质量特征，并对样本数据的导航质量特征进行预处理； 所述导航质量特征包括导航信号完整性分析、导航信号可用性分析、导航信号连续性分析和导航定位误差； 所述步骤S2中的预处理流程具体为： S2‑1，对采集样本中的导航质量特征进行填补缺失值；根据下列公式进行填补缺失值： ； 其中，是第i个样本的第j个特征的观测值，这是第k个样本的第j个特征的实际观测值；K是一个常数，表示在计算过程中考虑了多少个最近的邻居或观测值； S2‑2，对采集样本中的导航质量特征进行数据中心化处理、标准化处理；根据下列公式进行填补缺失值： ； ； 式中，、、、分别代表处理后的数据、样本数据、样本均值、样本标准差； S2‑3，对采集样本中的导航质量特征进行数据均衡化处理；根据下列公式进行数据均衡化处理： ； 其中，是新生成的合成样本，是原始的少数类样本，是一个随机数，在0到1之间均匀分布，用于控制新生成样本与原始样本之间的距离，是从少数类样本的K个最近邻中随机选择的一个样本； 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。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘潭大学，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市雨湖区西郊羊牯塘；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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