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摘要：本发明公开的一种大规模低轨卫星网络拥塞感知和故障预测方法，属于涉及卫星故障定位领域。本发明对链路状态序列进行时空融合编码，降低链路状态信息的稀疏性。通过选出最优矩阵作为预测模型的输入，提高数据训练和预测效率。采用Informer模型对链路状态序列进行训练并预测，通过多头ProbSparse自注意力层和自注意力蒸馏层两部分提取长序列；解码器通过掩蔽多头ProbSparse自注意力层和多头注意力层进行生成式预测，输出多步预测矩阵，提高对故障预测的速度。计算基于差值概率分布的故障检测间隔，降低检测报文的开销。通过对故障检测参数的动态更新和预测到检测再到预测的循环，在降低检测开销的同时不断提升卫星节点拥塞感知和故障预测的精度。

主权项：1.一种大规模低轨卫星网络拥塞感知和故障预测方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一、通过BFD协议在采集两个卫星间的链路信息；对链路信息进行数据规整得到，得到标准链路状态序列；根据断路起始位置和持续时间，对标准链路状态序列进行时空融合编码，得到链路状态矩阵，对不同组合下的链路状态矩阵进行比较，选出最优矩阵作为预测模型的输入；步骤二、将链路状态矩阵输入Informer模型，Informer模型通过升维、位置编码和时间特征编码对链路状态矩阵进行嵌入操作，得到嵌入后的向量；嵌入后的向量在分别经过编码层、解码层和全连接层后得到预测的链路状态矩阵；编码器通过多头ProbSparse自注意力层和自注意力蒸馏层两部分提取长序列输入的健壮的远程依赖性；解码器通过掩蔽多头ProbSparse自注意力层和多头注意力层进行生成式预测，直接输出多步预测矩阵，避免传播过程产生的累计误差问题；步骤三、初始化故障检测参数，依据预测的链路状态矩阵判断发生断路的故障种类，故障种类分为节点拥塞和链路故障；依据测试集中预测的断路起始值和实际断路起始值的差异计算基于差值概率分布的故障检测间隔，在确保断路检测精度的同时降低检测报文的开销；依据测试集中的断路持续时间计算检测到断路后判断故障种类的反应时间；步骤四：在每一次预测到断路后，根据步骤三设置的参数分别对节点拥塞和链路故障两种情况进行评估；对步骤三中的多种参数进行更新：基于断路起始点更新下一次预测到断路后的检测点{t1,...,tw}；基于一个卫星内存阈值记录节点拥塞的持续时间更新ΔT，基于断路持续时间更新ΔT′和ΔT″；将链路状态数据加入到原始链路状态序列经过数据预处理后输入Informer模型训练并预测下一次断路；通过对故障检测参数的动态更新和预测到检测再到预测的循环，在降低检测开销的同时不断提升卫星节点拥塞感知和故障预测的精度。

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