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一种基于卫星通信和短波通信的融合组网本发明公开了一种基于卫星通信和短波通始参数；采集应用场景的历史通信数据并预处2步骤S1、采集应用场景的需求数据，构建由卫星通信步骤S3、配置参数优化的融合通信网络，并分别估步骤S4、根据信道质量采用自适应调制编码模块调整其中网络需求分析包括通信覆盖需求分析、通信容量需求分析3步骤S34、获取步骤S32和步骤S33的信道参数时间序列，针对融合通信网络的各个节步骤S221、从历史通信数据中选择对网络性能影响4步骤S23iii、利用目标域数据，对源域模型进行微调，通步骤S322、提取时域离散信号序列，计算信号均值步骤S325、构建稀疏多普勒向量和噪声向量，并假5步骤S3210、获取经过多普勒频移补偿后的基带信号步骤S3216、假设对数功率序列服从高斯混合分布，其混合所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所现权利要求1至8任一项所述的一种基于卫星通信和短波通信6789该分布中采样一个MCS作为初始策略，再利用FSL(Few_ShotLearning)在支撑集合最优拓扑的差异(不同链路的数量)，将一定比例的差异链路替换为最优拓扑中对应的链[0089]根据本申请的一个方面，所述步骤S32中采用基于稀疏贝叶斯学习的多普勒频移[0114]根据本申请的一个方面，步骤S3还包括步骤S36评估大范围覆盖下的通信性能指[0132]利用非线性降维方法(Isomap、LLE或LE)学习流形坐标。以LE（Laplacian法拟合Alpha_mu分布的形状参数α和尺度参数μ。Alpha_mu分布是一种广义的衰落分布模[0144]网络拓扑获取：通过链路感知协议(如hello包交互)获取融合通信网络的拓扑结时间内所有节点的时空信道参数和对应的真实值。损失函数可以采用均方误差(MSE)等度络等)预测未来一段时间内的信道参数矩阵。预测模型可以充分挖掘信道参数的时间相关于后验分布往往无解析解，需要采用近似推断方法，如变分推断、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)等。变分推断通过最小化真实后验与近似后验之间的KL散度来获得最优的近似分[0159]从训练好的贝叶斯神经网络中采样多组权重，每组权重代表后验分布的一个样了传统点估计的局限性。通过变分推断等近似方法实现贝叶斯神经网络的高效训练和推[0179]拓扑重构执行，将优化后的拓扑策略通过南向接口(如OpenFlow)下发到卫星节令开销。区的系统广播和随机接入流程，支持终端在地面和卫星之间的无缝移动。扩展了NG_AP协过Kubernetes容器编排和Istio服务网格，实现切片在地面和天基异构资源上的统一调度[0203]区块链智能合约驱动的计费结算方案，将用户消费的服[0214]适应复杂时变环境的动态路由选择和负载均衡算法，通[0215]研发网络环境的多模态感知与语义提取技术，通过极端

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