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摘要
随着空间信息网络的建设，可用频谱资源日益紧缺，面临的电磁环境越来越复杂，实现对全球电磁频谱态势的安全掌控所面临的挑战更加突出。针对以上问题，研究电磁频谱占用状态感知方法，通过构建时间卷积神经网络来感知频谱占用状态；探索频谱参数提取方法，结合底噪拟合和聚类分析，实现对中心频率、带宽、峰值功率等参数的提取；为挖掘异常频谱数据，研究利用神经网络自动检测起伏底噪、频谱草和大带宽等异常频谱；考虑星地间的大传播时延，进一步通过构建神经网络来实现对频谱占用状态的预测；将卫星频谱信号的感知、异常、参数和预测结果进行可视化呈现。初步评估结果表明，所设计的一套频谱感知、异常检测、参数认知和态势预测等卫星频谱智能挖掘技术，在提升频谱态势安全掌控能力的同时，还能有效提升频谱资源利用率。
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单位南京邮电大学; 物联网学院; 通信与信息工程学院
