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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于频谱知识图谱的用频态势重建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：CN120811470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511303182.4，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种基于频谱知识图谱的用频态势重建方法是由刘子威;于方卉;马艺洁;刘张严;付天旭;廖磊瑶;张更新设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频谱知识图谱的用频态势重建方法在说明书摘要公布了：本申请属于卫星通信技术领域，公开了一种基于频谱知识图谱的用频态势重建方法，包括：步骤1，部署低轨卫星星座，采集时空非均匀离散的频谱数据；步骤2，基于采集的数据构建频谱知识图谱，通过“实体‑关系‑属性”三元组表征频谱态势的多维关联；步骤3，提取知识图谱中的图结构特征；步骤4，将图结构特征与失控属性融合，输入改进的机器学习模型进行态势重建；步骤5，输出未观测时刻的潜在频谱态势。本申请通过知识图谱挖掘频谱数据的深层关联，显著提升了态势重建的准确性和鲁棒性，降低了连续观测的依赖性。

本发明授权一种基于频谱知识图谱的用频态势重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频谱知识图谱的用频态势重建方法，其特征在于：所述用频态势重建方法包括如下步骤： 步骤1、部署低轨卫星星座，采集时空非均匀离散的频谱数据，形成频谱感知数据集； 步骤2、基于采集的频谱数据构建频谱知识图谱，通过三元组表征频谱态势的时空频多维关联； 步骤3、提取频谱知识图谱中的图结构特征，所述图结构特征包括节点度数特征、中心性特征和最短路径特征； 步骤4、将步骤3提取的图结构特征与频谱数据的时空属性融合，输入改进的频谱态势重建模型进行态势重建； 步骤5、输出未观测时刻的潜在频谱态势，其中： 所述步骤2包括如下步骤： 步骤2.1、采集的频谱数据为半结构化频谱数据，对所述半结构化频谱数据进行知识提取，生成实体和关系； 步骤2.2、构建本体； 步骤2.3、通过实体链接和知识映射将步骤2.1生成的实体与关系映射至步骤2.2的本体中，进行知识融合与知识存储，通过实体-关系-属性三元组表征频谱态势的时空频多维关联，形成频谱知识图谱； 所述步骤3包括如下步骤： 步骤3.1、提取节点度数特征：计算每个地面站节点的出度和入度，反映地面站节点在频谱知识图谱中的连接强度，对于每个地面站节点x∈Vx，计算地面站节点度数： 其中，Eocc表示"OCCURRED_AT"关系边，t为时间节点；Vt为时间节点的集合，如果t,x∈Eocc，那么否则为0； 步骤3.2、提取最短路径特征：计算时间节点t与地面站节点x之间的最短路径长度ρt,x： 通过高斯核函数归一化，得到最短路径特征 其中，ρt,x表示时间节点t与地面站节点x之间最短路径长度的完整度量，包括路径存在和路径不存在两种情况，SPL.表示最短路径的原始数值度量，λ为高斯核函数的缩放因子； 步骤3.3、提取中心性特征：计算节点度中心性，衡量地面站节点x在频谱知识图谱中的重要性， 其中，cx为节点度中心性。

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