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龙图腾网恭喜南京控维通信科技有限公司申请的专利一种适用于卫星通信的自动化性能检测方法及装置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：CN119232247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411767124.2，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种适用于卫星通信的自动化性能检测方法及装置是由徐林;赖海光;朱邦兵;沈金海设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于卫星通信的自动化性能检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于卫星通信的自动化性能检测方法及装置，该方法包括对接收信号进行三维分量分解，获得周期特征数据、突变特征数据和随机特征数据，通过特征增强和融合重构输出增强重构信号；然后对增强重构信号进行非均匀采样重构和多维特征提取，计算得到性能参数集；接着基于动态基准模型进行多模态异常特征提取和性能劣化分析，输出系统诊断结果；最后通过多目标优化实现参数调整和控制指令生成。本发明能够精确识别多类异常特征，准确评估系统性能状态，具有检测精度高、适应性强的特点。

本发明授权一种适用于卫星通信的自动化性能检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种适用于卫星通信的自动化性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取接收信号并对接收信号进行三维分量分解，获得周期特征数据、突变特征数据和随机特征数据；对周期特征数据、突变特征数据和随机特征数据分别进行增强处理，得到增强周期特征数据、增强突变特征数据和增强随机特征数据；对增强周期特征数据、增强突变特征数据和增强随机特征数据进行融合重构，输出增强重构信号和信号质量参数；S2、基于信号质量参数，对增强重构信号进行非均匀采样重构，得到重构序列数据；对重构序列数据进行多维特征提取，得到特征矩阵数据；对特征矩阵数据进行参数分离计算，得到性能参数集；基于性能参数集，进行可靠性评估和优化，输出优化性能参数集和参数可靠性数据；S3、基于优化性能参数集和参数可靠性数据，构建动态基准模型，得到性能基准数据；对性能基准数据进行多模态异常特征提取，得到异常特征数据；基于异常特征数据，进行性能劣化分析，得到劣化趋势数据；基于劣化趋势数据，进行状态诊断，输出系统诊断结果、预测趋势数据和异常特征集；步骤S1进一步为：S11、获取接收信号，利用非线性投影变换对接收信号进行分解，得到周期特征数据；通过局部特征自适应变换对接收信号进行分解，得到突变特征数据；采用随机过程分解对接收信号进行处理，得到随机特征数据；S12、基于周期特征数据，构建循环相关矩阵，提取主特征向量和特征值，经过特征增强处理，得到增强周期特征数据；基于突变特征数据，提取信号奇异点序列，构建局部形态特征，通过形态增强处理，得到增强突变特征数据；基于随机特征数据，构建统计特征模型，通过自适应阈值处理，得到增强随机特征数据；S13、基于增强周期特征数据、增强突变特征数据和增强随机特征数据的显著性程度，计算对应的权重系数，得到特征权重数据；将特征权重数据与增强周期特征数据、增强突变特征数据和增强随机特征数据进行加权组合，得到增强重构信号；对增强重构信号进行信号完整性评估、特征增强程度评估和噪声抑制效果评估，得到信号质量参数；步骤S3进一步为：S31、基于优化性能参数集和参数可靠性数据，计算当前状态映射值，得到当前状态数据；读取历史状态记录，进行状态影响计算，得到历史影响数据；结合当前状态数据和历史影响数据，构建动态基准模型，得到性能基准数据；S32、基于性能基准数据，进行特征空间变换，得到变换特征数据；对变换特征数据进行瞬态异常提取，得到瞬态异常数据；对变换特征数据进行渐变异常提取，得到渐变异常数据；对变换特征数据进行周期异常提取，得到周期异常数据；对变换特征数据进行随机异常提取，得到随机异常数据；将瞬态异常数据、渐变异常数据、周期异常数据和随机异常数据组合为异常特征数据；S33、基于异常特征数据，计算各类异常的权重系数，得到异常权重数据；对异常特征数据和异常权重数据进行加权组合，得到综合异常数据；对综合异常数据进行时间序列分析，得到劣化趋势数据；基于劣化趋势数据，进行预测计算，得到预测趋势数据；S34、基于劣化趋势数据、预测趋势数据和性能基准数据，构建决策函数，得到决策指标数据；基于决策指标数据，进行状态分类，得到状态分类数据；对状态分类数据进行阈值优化，得到阈值参数数据；基于状态分类数据和阈值参数数据，生成诊断结论，输出系统诊断结果；将异常特征数据整理归类，输出异常特征集。

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