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摘要：本申请公开了一种基于卫星定位和通信数传的移动目标监控系统，涉及卫星定位和通信技术领域。其包括：采用基于深度学习的人工智能技术对移动目标的位置信息和移动速度进行数据分析，分别挖掘出移动目标的位置和移动速度的时序变化规律，进而通过对两者进行细粒度的特征关联融合，以获取多模态的移动目标状态信息，从而智能估计移动目标的下一位置更新周期，在更新周期到达时，自动更新移动目标的当前位置信息。通过这种方式，可以在确保监控精度的同时，减少不必要的通信和数据传输，从而优化资源使用，降低定位过程中的功耗，提高定位服务的能效比和精度。

主权项：1.基于卫星定位和通信数传的移动目标监控系统，其特征在于，包括：移动目标位置监测模块，用于通过卫星定位模块采集被监测移动目标的当前位置信息的时间序列，并将所述当前位置信息的时间序列传输至移动目标监控服务器；移动目标速度监测模块，用于通过通信数传模块采集所述被监测移动目标的当前移动速度的时间序列，并将所述当前移动速度的时间序列传输至所述移动目标监控服务器；更新周期确定模块，用于通过所述移动目标监控服务器，基于所述当前移动速度的时间序列和所述当前位置信息的时间序列，确定出目标位置更新周期；位置更新模块，用于通过所述移动目标监控服务器，当所述目标位置更新周期到达时，更新所述当前位置信息；其中，所述更新周期确定模块，包括：数据时序特征提取单元，用于分别对所述当前移动速度的时间序列和所述当前位置信息的时间序列进行时序编码以得到移动速度时序关联特征向量的序列和位置信息时序关联特征向量的序列；特征前向传播聚合单元，用于将所述移动速度时序关联特征向量的序列和所述位置信息时序关联特征向量的序列分别进行特征前向传播聚合以得到移动速度时序传播聚合表示向量和位置信息时序传播聚合表示向量；多模态信息关联融合分析单元，用于对所述移动速度时序传播聚合表示向量和所述位置信息时序传播聚合表示向量进行关联掩码注意力融合以得到静态-动态多模态对象状态融合表示向量；更新周期解码生成单元，用于基于所述静态-动态多模态对象状态融合表示向量，生成所述目标位置更新周期的解码值。

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