华东师范大学刘粤辉获国家专利权
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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于图神经网络的卫星时变网络性能预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120017129B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510110609.2，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种基于图神经网络的卫星时变网络性能预测方法是由刘粤辉;唐飞龙;徐文超;杨艳琴;周烜;朱燕民;俞嘉地设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络的卫星时变网络性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机通信技术领域，提供了一种基于图神经网络的卫星时变网络性能预测方法。具体的说是，通过SDN技术，从数据平面中获取LEO卫星网络的网络拓扑和状态数据；根据网络拓扑与网络流，构建出有着异构节点的图网络；通过基于消息传递神经网络MPNN并加入了节点特征LSTM机制、图注意力机制的网络性能预测模型，实现对LEO卫星网络性能的高效预测。该方法能够准确预测卫星网络中端到端网络流的关键性能指标KPI，如延迟、抖动和丢包率，从而优化网络服务质量QoS。
本发明授权一种基于图神经网络的卫星时变网络性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的卫星时变网络性能方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、将低轨LEO卫星运行周期切分成多个时间片，在每一个时间片中，将逻辑卫星网络作为静态网络处理，获取卫星运行位置信息和星间链路连接状态，并离线计算路由信息； 步骤二、对于所述每一个时间片的卫星网络，基于软件定义网络SDN架构，从LEO卫星网络的数据平面中获得网络的状态数据；对于所述每一个时间片的卫星网络，将网络拓扑模式的图结构转换为具有队列‑链路‑数据流异构节点模式的图结构；经过所述数据预处理，得到卫星网络的图时间序列数据； 步骤三、对于所述的网络状态数据，将状态统计数据嵌入为特征向量，通过构建基于消息传递神经网络MPNN并加入了节点特征LSTM机制、图注意力机制的网络性能预测模型，使用所述的卫星网络的图时间序列数据进行模型训练； 步骤四、基于所述的网络预测性能模型，从LEO卫星的现实网络状态，输出最终的网络性能预测结果，包括网络的时延、抖动、丢包指标。
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