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龙图腾网恭喜迪泰(浙江)通信技术有限公司申请的专利一种应用北斗卫星系统的多模态数据通信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：CN119789065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510265515.2，技术领域涉及：H04W4/90；该发明授权一种应用北斗卫星系统的多模态数据通信方法及系统是由章文才;贾建国;毛方迪;陈宇峰;刘建军;陈江波;安鹏;刘帅设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用北斗卫星系统的多模态数据通信方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用北斗卫星系统的多模态数据通信方法及系统，具体涉及数据传输技术领域；在通信过程中，能够分析不同轨道卫星的时延偏差和环境因素对信号衰减的影响，动态评估卫星信号的传输时延程度，基于评估结果，系统将卫星信号划分为高时延和低时延信号，并针对高时延信号采用多模态数据融合与信号优化策略，有效降低指挥响应误差，结合信号时延特性与指挥响应误差数据，动态调整通信策略，优化数据传输路径，提高救援任务的执行效率和信息交互的实时性；本发明突破了传统卫星通信模式的局限性，增强了通信的稳定性、灵活性和智能化，能够有效提升应急救援任务的整体响应能力。

本发明授权一种应用北斗卫星系统的多模态数据通信方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用北斗卫星系统的多模态数据通信方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过北斗卫星系统的多模态数据通信链路建立指挥中心与多个救援单元之间的通信连接；S2：在接收到来自指挥中心的应急指令后，利用北斗卫星系统的通信链路，结合多模态数据传输技术，将应急指令传输至救援单元；S3：在通信过程中，基于北斗卫星系统的轨道特性，分析不同轨道卫星在信号传输中的时延偏差以及环境因素对信号衰减的影响，评估卫星信号传输的时延程度，具体为：对不同轨道的卫星在信号传输的过程中存在的时延偏差情况进行分析后生成信号时延偏差指数，信号时延偏差指数的获取方法为：设定一个区间以及环境因素的变化范围环境因素Δtenvironmentt，根据预先设定的概率分布，进行N次随机抽样，以模拟多次信号传输时延的情况，每一次模拟都基于不同的卫星轨道高度和环境因素来计算时延；对于每一次模拟，从每个参数的分布中抽取值，然后将这些值代入信号时延模型中进行计算：其中，i表示第i次模拟，和是从相应分布中抽取的值，h是卫星与地面之间的距离，c是光速；通过多次模拟得到一组信号时延值，时延的偏差定义为模拟结果与理论值之间的偏差，设定理论时延为，则时延偏差为：；计算信号时延偏差指数，表达式为：；式中，为信号时延偏差指数，N为信号时延值总数；对环境因素干扰条件下的卫星信号衰减程度进行分析后生成信号衰减异常指数，信号衰减异常指数的获取方法为：准备与信号衰减相关的输入数据：信号衰减数据，即在每个时间点测量的信号衰减值；环境数据：气温T、湿度H、降水量P，对于每个观测点，构建特征向量：；在应用IsolationForest之前，使用训练数据集来构建IsolationForest模型，通过多棵决策树来孤立数据点，每棵树通过随机选择一个特征并对选择特征的取值进行划分来构建路径，IsolationForest会计算每个数据点的孤立程度，即数据点在树中被隔离的路径长度，在训练完IsolationForest模型后，对于每个数据点，模型会生成一个异常得分，表示数据点异常的程度，异常得分的计算公式为：；其中：是第i个数据点在所有树中被孤立的平均路径长度，cn是一个归一化常数，公式为：；n为训练数据集中数据点的总数，信号衰减异常指数是所有信号衰减异常得分的加权平均值；根据获取到的信号时延偏差指数和信号衰减异常指数，通过机器学习模型计算卫星信号传输的时延程度值；将信号时延偏差指数和信号衰减异常指数转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测卫星信号传输的时延程度值标签为预测目标，以最小化对所有卫星信号传输的时延程度值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定卫星信号传输的时延程度值，其中，机器学习模型为多项式回归模型；S4：基于评估结果，将卫星信号划分为高时延卫星信号和低时延卫星信号，并针对高时延卫星信号采用多模态数据融合与信号优化策略，降低指挥响应误差；S5：根据北斗卫星系统的卫星信号传输的时延程度值以及现场指挥响应误差数据，动态调整通信策略，优化数据传输路径。

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