基于深度学习的卫星通信干扰抵抗技术.pdf

简介：
本文探讨了运用深度学习技术提高卫星通信系统抗干扰能力的方法与实践，旨在增强数据传输的安全性和稳定性。 基于深度学习的卫星通信抗干扰方法 在当前的人工智能领域里，深度学习技术因其强大的自主感知与分析能力而备受瞩目。这项技术能够帮助识别并处理卫星通信中的各种干扰问题，从而提升系统的抗干扰性能。 随着现代科技的进步，空间电磁环境日益复杂化。由于通信卫星公开地暴露于轨道上，并且其信号微弱的特点使其容易受到自然因素和人为的多种形式的干扰与攻击。一旦遭受这些干扰，整个通信系统可能会陷入瘫痪状态。 在对抗这种挑战的过程中，关键在于如何有效地感知并识别出干扰信号。深度学习技术能够对卫星信号中的潜在干扰进行分解、分析，并提取其前后位置的关键特征和参数，从而提高系统的抗扰能力。 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特别适用于处理序列数据的递归式人工神经网络算法，它通过在每个时间点上将前一时刻的信息作为当前输入的一部分来实现记忆功能。这种特性使得RNN非常适合于卫星信号干扰分析等需要长时间序列跟踪的任务。 基于深度学习技术提出的抗干扰方法不仅能够显著提高卫星通信系统的稳定性和安全性，还为用户提供更加可靠的便携式通讯服务。随着人工智能的进一步发展，我们可以预见该领域会迎来更多创新性的应用与发展机遇，助力实现更高层次的技术自主化和智能化水平。