[发明专利]干扰识别方法、装置和终端设备

说明书

一种干扰识别方法、装置和终端设备，该干扰识别方法包括：获取多个超级窗口中每个超级窗口内的信号强度序列样本；使用每个超级窗口内的信号强度序列样本的频域特征中的基频，对该超级窗口进行标记；其中，每个该超级窗口划分为第二数量个第一检测窗口，每个第一检测窗口的标记与其所属的超级窗口的标记相同；根据被标记的第一检测窗口的信号强度序列样本和对应的标记对深度神经网络进行训练，得到干扰识别模型；将大小为该第一检测窗口内的测试信号强度序列输入至该干扰识别模型中，得到干扰识别结果。本实施例的方法可以避免人工标记浪费的大量时间，提高效率，节约人力成本，为物联网服务提供商解决干扰问题提供参考依据。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种干扰识别方法、装置和终端设备。

背景技术

物联网成为业务转型的强大力量，其颠覆性的影响在所有行业和社会的各个领域都能感受到。物联网中的实体通常包括传感器设备、网关、网络、云和应用。

例如在各个行业和领域中(如工厂、学校、医院)等，为了减少劳动力，降低成本，提高生产率等目的，引入了物联网设备(如传感器，照相机等)，以及系统应用(如维护系统、材料产品管理系统、监视系统)。

随着技术的不断增长以及对无线保真(WIFI)、紫蜂(zigbee)，蓝牙(bluetooth)等短距离无线网络的依赖性的增加，用户开始需要从无线网络中得到可靠性、性能、可扩展性和无处不在的覆盖。然而，现有的传感器网络部署提供了不充分的覆盖和不可预测的性能。导致性能恶化的一个原因就是干扰。与有线网络不同，无线链路很容易受到环境改变或者周围无线活动的影响。

此外，与无线网络相关的协议，如IEEE 802.11，802.15.4，802.15.1等，都工作在非授权频段。由于多个无线网络会相互干扰，干扰问题会更加突出。并且，非授权频谱中用户的数量快速增长也加重了这一情况。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

发明人发现，干扰是不可预知的，其经常由移动用户、其它非授权频段模块和变化的业务量产生。如果能诊断出不同的干扰，物联网服务提供商就能够提出一些对策来解决干扰问题或者避免潜在的问题。

目前，提出了可以利用深度神经网络识别环境中存在的干扰，为了进行干扰识别，需要预先提供带有干扰标记的训练数据对该深度神经网络进行训练，但发明人发现，在上述环境中(如工厂、学校、医院等)，很难直接获取到带有干扰标记的训练数据，如果使用人工预先对所有训练数据进行标记，又非常浪费时间。

为了解决上述问题中的至少一个，本发明提供了一种干扰识别方法、装置和终端设备。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种干扰识别装置，其中，该装置包括：

获取单元，其用于获取多个超级窗口中每个超级窗口内的信号强度序列样本；

标记单元，其用于使用每个超级窗口内的信号强度序列样本的频域特征中的基频，对该超级窗口进行标记；其中，每个该超级窗口划分为第二数量个第一检测窗口，每个第一检测窗口的标记与其所属的超级窗口的标记相同；

训练单元，其用于根据被标记的第一检测窗口的信号强度序列样本和对应的标记对深度神经网络进行训练，得到干扰识别模型；

识别单元，其用于将大小为所述第一检测窗口内的测试信号强度序列输入至该干扰识别模型中，得到干扰识别结果。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种干扰识别方法，其中，该方法包括：

获取多个超级窗口中每个超级窗口内的信号强度序列样本；