深度学习+故障卫星识别
- **1. 数据准备与预处理**
- **2. 模型选择与设计**
- **3. 训练策略**
- **4. 模型优化与验证**
- **5. 实时部署与集成**
- **6. 持续学习与更新**
- **示例模型架构（LSTM + Attention）**
- **挑战与解决方案**
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为了使用深度学习检测和识别故障卫星，可以按照以下步骤进行系统化实施：
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1. 数据准备与预处理
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数据收集：
- 收集卫星的原始观测数据：伪距、载波相位、信噪比（SNR）、多普勒频移、星历数据、卫星ID、时间戳等。
- 标签数据：标记故障卫星的时间段及故障类型（如时钟异常、轨道偏移、信号失真）。
- 来源：真实历史数据（如公开的GNSS故障数据库）、仿真工具（如NS-3、GNSS-SDR模拟故障场景）。
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数据增强：
- 对正
