基于多模态融合的射线追踪实测修正方法、系统及电子设备

本发明公开了一种基于多模态融合的射线追踪实测修正方法、系统及电子设备，主要解决传统模型在复杂传播环境下预测精度不足的问题。其实现方案包括：分别获取卷积层训练样本集、测试样本集及包括实测数据的自注意力层训练样本集；构建包括卷积神经网络模块、自注意力机制模块及融合模块的多模态融合网络模型，这些模块依次级联；利用训练样本集对多模态融合的预测网络模型进行训练；将测试样本集作为训练好的预测网络模型的输入进行前向传播，得到电波传播实测接收功率预测值。本发明有效减小了复杂场景下接收点功率实测值与理论值的误差，能针对性地处理不同类型的数据，提高接收功率预测精度，满足复杂传播环境的应用需求，可用于电子对抗、自动化指挥等系统及电磁波传播。