[发明专利]无线通信的干扰感知方法、装置及系统有效
申请号: | 201810091929.8 | 申请日: | 2018-01-30 |
公开(公告)号: | CN108200590B | 公开(公告)日: | 2021-07-02 |
发明(设计)人: | 周雄;陈政;彭岳峰 | 申请(专利权)人: | 广州海格通信集团股份有限公司 |
主分类号: | H04W24/02 | 分类号: | H04W24/02;H04W24/08;H04W16/14 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 陈金普 |
地址: | 510663 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 无线通信 干扰 感知 方法 装置 系统 | ||
1.一种无线通信的干扰感知方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据待测无线通信系统工作带宽内各子频带组的通信状态,获取各所述子频带组的通信状态标记值;其中,所述通信状态标记值为根据所述子频带组中的若干子频带的通信状态而确定的标记值;
根据各所述通信状态标记值和各所述子频带组的初始干扰测量值,生成当前训练序列,并获取所述当前训练序列对应的似然概率;
在获取到所述待测无线通信系统的当前干扰测量值时,根据所述当前干扰测量值和所述似然概率,生成所述待测无线通信系统的干扰感知量化数值。
2.根据权利要求1所述的无线通信的干扰感知方法,其特征在于,所述并获取所述当前训练序列对应的似然概率的步骤包括:
通过机器学习处理所述当前训练序列,得到所述似然概率。
3.根据权利要求2所述的无线通信的干扰感知方法,其特征在于,所述通过机器学习处理所述当前训练序列,得到所述似然概率的步骤包括:
对所述当前训练序列进行统计,得到对应所述当前训练序列的条件概率和对应所述通信状态标记值的先验概率;
通过贝叶斯法处理所述条件概率和所述先验概率,得到所述似然概率。
4.根据权利要求1所述的无线通信的干扰感知方法,其特征在于,在生成所述待测无线通信系统的干扰感知量化数值的步骤之后包括:
根据所述当前干扰测量值和所述当前干扰测量值对应的当前通信状态标记值,生成当前训练值,并将所述当前训练值添加在所述当前训练序列。
5.根据权利要求1所述的无线通信的干扰感知方法,其特征在于,在所述根据待测无线通信系统工作带宽内各子频带组的通信状态,获取各所述子频带组的通信状态标记值的步骤中:
在所述子频带组中的各子频带的成功通信比例值大于等于预设阈值时,将所述通信状态标记值标记为第一数值;
在所述子频带组中的各子频带的成功通信比例值小于所述预设阈值时,将所述通信状态标记值标记为第二数值。
6.根据权利要求1至4任意一项所述的无线通信的干扰感知方法,其特征在于,所述干扰测量值包括干扰能量、干扰信号幅度和信干噪比;
所述子频带组包括若干子频带;所述子频带包括子载波、资源块和资源块组。
7.一种无线通信的干扰感知装置,其特征在于,包括:
通信状态值获取单元,用于根据待测无线通信系统工作带宽内各子频带组的通信状态,获取各所述子频带组的通信状态标记值;其中,所述通信状态标记值为根据所述子频带组中的若干子频带的通信状态而确定的标记值;似然概率获取单元,用于根据各所述通信状态标记值和各所述子频带组的初始干扰测量值,生成当前训练序列,并获取所述当前训练序列对应的似然概率;
干扰感知处理单元,用于在获取到所述待测无线通信系统的当前干扰测量值时,根据所述当前干扰测量值和所述似然概率,生成所述待测无线通信系统的干扰感知量化数值。
8.根据权利要求7所述的无线通信的干扰感知装置,其特征在于,包括:
统计处理单元,用于对所述当前训练序列进行统计,得到对应所述当前训练序列的条件概率和对应所述通信状态标记值的先验概率;
贝叶斯处理单元,用于通过贝叶斯法处理所述条件概率和所述先验概率,得到所述似然概率。
9.一种无线通信的干扰感知系统,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任意一项所述无线通信的干扰感知方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所述的无线通信的干扰感知方法的步骤。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州海格通信集团股份有限公司,未经广州海格通信集团股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810091929.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。