[发明专利]基于跨实体属性关联的卫星频轨资源信息向量表示方法

说明书

本发明公开了一种基于跨实体属性关联的卫星频轨资源信息向量表示方法，具体为：定义卫星通信频轨资源知识实体类型、实体属性和实体关系，并以三元组形式表示卫星通信频轨资源知识；将卫星通信频轨资源三元组表征为数值化向量，定义其损失函数；建立跨实体属性关联特性，构建多目标优化模型，使用随机梯度下降优化算法求解卫星通信频轨资源信息向量最佳表示。本发明能够将数据量庞大、关联关系复杂、特征模糊的卫星频轨资源信息进行统一、高效地数值化表达，并且通过建立跨实体属性关联特性，能够使数值化向量表征更加接近于卫星频轨资源信息真值，从而得到适用于卫星频轨资源知识特性的最佳数值化向量表示。

技术领域

本发明属于卫星通信领域，尤其涉及一种基于跨实体属性关联的卫星频轨资源信息向量表示方法。

背景技术

卫星通信频轨资源具有数据量大、数据关联关系复杂、特征模糊等特点，对卫星通信频轨资源数据进行统一、高效地表达,能够有助于相关工作人员快速掌握卫星通信频轨资源相关信息与知识，提升后续信息挖掘工作效率，同时有利于卫星通信工程实践中对卫星通信频轨资源进行管理、利用以及挖掘，进而有助于对卫星频轨资源进行深入挖掘和进行卫星星座图的高效设计。在信息表示的过程中，相关工作人员需要处理各类、各层次、各渠道获取的异构的卫星通信频轨相关数据，如果仅结合工作经验来进行，难以对其进行全面、统一、高效地表达。同时，知识图谱作为知识工程在大数据环境下的成功应用，能以更加规范的形式实现卫星通信频轨资源数据信息的表达；此外，使用数值化向量的形式对卫星通信频轨资源信息进行表达，是将人工智能技术运用于卫星通信频轨资源综合管控的前提和基础。考虑到卫星通信频轨资源信息所特有的跨实体属性关联特性，如何更加高效、有针对性地进行数值化向量表达，是卫星通信频轨资源知识图谱构建与应用中的重要问题。

发明内容

针对卫星通信频轨资源数据数据量大、数据关联关系复杂、特征模糊等特点，本发明利用卫星频轨资源知识实体之间属性的关联性，提出了一种基于属性关联的跨实体卫星频轨资源知识向量表示方法，能够将具有跨实体属性关联特性的卫星通信频轨资源知识，通过数值化向量优化模型进行面向于机器学习的表达，从而将分散的卫星通信频轨资源知识紧密地组织起来，有利于人工智能在卫星通信频轨资源综合管控领域的应用。

本发明公开了一种基于跨实体属性关联的卫星频轨资源信息向量表示方法，其具体步骤包括：

S1、根据国际电联的SRS数据库和网站、技术文本中与卫星通信频轨资源相关的信息，定义卫星通信频轨资源知识实体类型，该实体类型具体包括为3类：卫星实体、轨位资源实体和频率资源实体，其中，卫星实体包括卫星及其相关属性，轨位资源实包括了卫星的所有轨位资源及其相关的属性信息，频率资源实体包括了卫星使用频率、频段及其相关信息；

S2、定义卫星通信频轨资源知识实体属性；

所述的步骤S2，其具体包括：

定义卫星实体属性集合为{卫星名称，卫星类型，在轨情况，所属国家，所在卫星网络号，所在卫星网络启用时间}，将卫星实体属性集合记为属性集合S；

定义轨位资源实体属性集合为{轨道名称，轨道类型，轨道位置，轨道高度}，将轨位资源实体属性集合记为属性集合G；

定义频率资源实体属性集合为{波束名称，频段类型，频率范围，业务类型，波束数量}，将频率资源实体属性集合记为属性集合F。

S3、定义卫星通信频轨资源知识实体关系；

所述的步骤S3，其具体包括：

定义各个卫星实体之间的关系集合为{同网关系，干扰关系，同轨关系}，将各个卫星实体之间的关系集合记为关系集合S-S；

定义各个频段实体之间关系集合为{同频上下行关系}，将各个频段实体之间关系集合记为关系集合F-F；