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摘要：本申请公开了一种微波收发系统的衰减补偿控制方法及系统，涉及微波控制领域，其通过采用基于深度学习的人工智能技术对微波收发系统的温度进行实时监测和数据分析，捕捉到局部时间尺度内温度变化的动态特性，并通过全局上下文聚类分析，挖掘出温度的全局变化特征模式，以此来智能生成温度补偿系数，从而实现对微波收发系统的衰减补偿控制，可以显著提高衰减补偿的精度和实时性，减少因温度变化引起的信号衰减和失真，确保微波收发系统的稳定性和通信质量。

主权项：1.微波收发系统的衰减补偿控制方法，其特征在于，包括：获取由温度传感器采集的微波收发系统的实时温度的时间序列；对所述实时温度的时间序列进行基于局部时间尺度的时序编码以得到实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列；对所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列输入基于全局上下文的显著性优化模块以得到强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列；对所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列进行时序聚类分析以得到实时温度时序聚类表示特征向量；基于所述实时温度时序聚类表示特征向量，生成温度补偿系数解码值，所述温度补偿系数解码值将实时地用于调整微波收发系统的衰减参数，以抵消由温度变化引起的增益波动；对所述实时温度的时间序列进行基于局部时间尺度的时序编码以得到实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列，包括：将所述实时温度的时间序列以预定时间尺度切分后通过基于1D_CNN模型的序列编码器以得到所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列；对所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列输入基于全局上下文的显著性优化模块以得到强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列，包括：提取所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列中各个实时温度局部时序隐含关联特征向量的最大值以得到由各个最大值组成的实时温度时序突出特征向量；提取所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列中各个实时温度局部时序隐含关联特征向量的平均值以得到由各个平均值组成的实时温度时序全局特征向量；分别对所述实时温度时序突出特征向量和所述实时温度时序全局特征向量进行一维卷积编码、非线性激活和线性变换以得到实时温度时序突出特征上下文关联激活特征向量和实时温度时序全局特征上下文关联激活特征向量；基于所述实时温度时序突出特征上下文关联激活特征向量和所述实时温度时序全局特征上下文关联激活特征向量，对所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列进行加权强化处理以得到所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列；基于所述实时温度时序突出特征上下文关联激活特征向量和所述实时温度时序全局特征上下文关联激活特征向量，对所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列进行加权强化处理以得到所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列，包括：计算所述实时温度时序突出特征上下文关联激活特征向量和所述实时温度时序全局特征上下文关联激活特征向量的按位置相加以得到实时温度时序突出-全局特征上下文关联激活特征向量；对所述实时温度时序突出-全局特征上下文关联激活特征向量分别进行基于tanh激活函数的非线性激活和基于sigmoid激活函数的非线性激活以得到第一激活结果和第二激活结果，并将所述第一激活结果和所述第二激活结果进行按位置点乘以得到实时温度时序突出-全局特征上下文关联权重特征向量；以所述实时温度时序突出-全局特征上下文关联权重特征向量中各个位置的特征值作为权重，对所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列进行按位置点乘后再与所述实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列进行按位置相加以得到所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列；对所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列进行时序聚类分析以得到实时温度时序聚类表示特征向量，包括：将所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列输入特征分布反向掩码聚类分析引擎以得到所述实时温度时序聚类表示特征向量；将所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列输入特征分布反向掩码聚类分析引擎以得到所述实时温度时序聚类表示特征向量，包括：对所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列进行聚类以得到聚类中心向量；计算所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列中的各个强化实时温度局部时序隐含关联特征向量与所述聚类中心向量之间的语义相关系数以得到语义相关系数的序列；取所述语义相关系数的序列中的各个语义相关系数的倒数以得到语义反相关系数的序列；使用Sigmoid函数对所述语义反相关系数的序列进行归一化处理以得到语义反相关权重系数的序列；以所述语义反相关权重系数的序列中的各个语义反相关权重系数作为权重，对所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列中的各个强化实时温度局部时序隐含关联特征向量进行加权以得到抑制实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列；计算所述强化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列与所述抑制实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列之间的按位置差分以得到优化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列；计算所述优化实时温度局部时序隐含关联特征向量的序列的按位置均值向量以得到所述实时温度时序聚类表示特征向量。

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