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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于局部回归神经网络的星地链路功率控制分配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：CN116318320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211095250.9，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种基于局部回归神经网络的星地链路功率控制分配方法是由陈祖挺;韩帅;王金明;苏欣设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部回归神经网络的星地链路功率控制分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于局部回归神经网络的星地链路功率控制分配方法，本发明涉及星地链路功率控制技术领域，本发明基于卫星和用户量化后的状态数据，建立训练神经网络的数据集，并对数据集进行预处理；对每条链路进行特征参数选取，确定不同状态下每条链路的最佳发射功率大小；建立神经网络，并对参数进行选择，根据选择的参数对神经网络进行训练；采用枚举法确定神经网络的输出判定值，根据数据判定值确定最大功率发射或最小功率发射。本发明提出的令用户以最短距离为接入原则，接入卫星网络后通过带反馈的Elman神经网络进行功率分配的算法，实现了以较低的算法复杂度得到了较大的网络最大信道容量。

本发明授权一种基于局部回归神经网络的星地链路功率控制分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部回归神经网络的星地链路功率控制分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：基于卫星和用户量化后的状态数据，建立训练神经网络的数据集，并对数据集进行预处理；在每个接入间隔之内，用户终端利用每颗卫星所广播的星历计算出自己距各卫星的距离，终端选择距离最近的卫星接入；步骤二：对每条链路进行特征参数选取，确定不同状态下每条链路的最佳发射功率大小；进行功率分配时考虑的八个特征参数，对每条链路而言，对其造成影响的卫星的横坐标的卷积结果、对每条链路而言，对其造成影响的卫星的纵坐标的卷积结果、对每条链路而言，对其造成影响的卫星的垂直坐标的卷积结果、对每条链路而言，对其造成影响的用户的平均位置的横坐标卷积结果、对每条链路而言，对其造成影响的用户的平均位置的纵坐标卷积结果、当前链路的信道衰落、当前接入间隔内，所有链路中最小的信道衰落以及当前接入间隔内，所有链路中最大的信道衰落；步骤三：建立神经网络，并对参数进行选择，根据选择的参数对神经网络进行训练；神经网络结构为Elman神经网络，网络一共有五层，分别为输入层、第一隐藏层、第二隐藏层，输出层、第一承接层和第二承接层，输入层共有八个节点，对应八个特征值；两个隐藏均有50个节点，输出层只有一个节点；步骤四：采用枚举法确定神经网络的输出判定值，根据数据判定值确定最大功率发射或最小功率发射；通过枚举法找出了神经网络的输出判定值为0.505，当超过判定值时，网络输出判定为“1”即最大功率发射，当低于判定值，则判定为“0.1”，即最小功率发射。

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