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龙图腾网获悉空地互联网络科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的航空飞行器卫星通信故障诊断与修复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：CN120185683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510281488.8，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种基于深度学习的航空飞行器卫星通信故障诊断与修复方法及系统是由曹凯元;岳鹏;王栋冉设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的航空飞行器卫星通信故障诊断与修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的航空飞行器卫星通信故障诊断与修复方法及系统，属于卫星故障诊断技术领域。其中，该系统包括：获取通信卫星拓扑网络，通过双模异构接收终端采集通信卫星拓扑网络的观测参数并进行数据归档生成星座测量数据集；根据星座测量数据集和通信卫星拓扑网络通过星群行为感知模型得到异常节点定位信息；根据异常节点定位信息通过异常模式重构模型得到星间通信异常模式；根据星间通信异常模式进行故障修复。实现了基于深度学习的航空飞行器卫星通信故障诊断与修复。

本发明授权一种基于深度学习的航空飞行器卫星通信故障诊断与修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的航空飞行器卫星通信故障诊断与修复方法，其特征在于，包括： 获取通信卫星拓扑网络，通过双模异构接收终端采集所述通信卫星拓扑网络的观测参数并进行数据归档生成星座测量数据集； 根据所述星座测量数据集和所述通信卫星拓扑网络通过星群行为感知模型得到异常节点定位信息； 根据所述异常节点定位信息通过异常模式重构模型得到星间通信异常模式；根据所述星间通信异常模式进行故障修复； 所述星群行为感知模型包括： 根据所述星座测量数据集和所述通信卫星拓扑网络通过初步故障检测得到初始网络拓扑、定位参数、候选异常节点； 根据所述初始网络拓扑、所述候选异常节点、所述定位参数通过回代检测得到所述异常节点定位信息； 所述初步故障检测具体包括： 获取所述测量数据集中测量数据和预测伪距，根据所述测量数据和所述预测伪距通过残差计算得到伪距偏差量； 通过对所述伪距偏差量进行归一化处理得到归一化伪距偏差量； 根据所述归一化伪距偏差量通过排序得到最大归一化伪距偏差量，并将所述最大归一化伪距偏差量对应的卫标记为候选异常节点； 根据所述候选异常节点通过相关性计算并排序得到最大相关性系数；预设相关性阈值，若所述最大相关性系数大于所述相关性阈值，则最大相关性对应的卫星为候选异常节点；若所述最大相关性不大于所述相关性阈值，则最大相关性对应的卫星为正常节点； 通过在所述通信卫星拓扑网络中排除所述候选异常节点得到所述初始网络拓扑；根据所述初始网络拓扑得到所述定位参数； 所述回代检测包括： 根据所述候选异常节点和所述定位参数通过全局统计量计算得到全局检测统计量； 预设全局门限，根据所述全局检测统计量和所述全局门限通过恢复判断得到最终无候选异常节点座； 所述恢复判断包括判断所述全局检测统计量是否小于所述全局门限，是，则所述候选异常节点恢复为正常节点；否，则仍为候选异常节点； 根据所述最终无候选异常节点座通过最小二乘估计得到所述异常节点定位信息。

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