[发明专利]一种频率综合器劣化的检测方法及检测设备

说明书

本发明公开了人工智能领域中的一种频率综合器劣化的检测方法及检测设备，方法可包括：检测设备接收所述频率综合器输出的待检测信号；所述检测设备提取所述待检测信号的特征，所述特征包括与所述待检测信号的加性噪声相关的第一特征以及与所述待检测信号的相位噪声相关的第二特征；所述检测设备将所述特征输入到经过训练后的模型中，输出检测结果。采用本发明实施例，可准确识别频率综合器劣化。

技术领域

本发明涉及人工智能领域和通信领域，特别涉及一种频率综合器劣化的检测方法及检测设备。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能领域的研究包括机器人，自然语言处理，计算机视觉，决策与推理，人机交互，推荐与搜索，AI基础理论等。

机器学习(Machine Learning,简称ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。其可以通过将技术问题抽象为数学问题，并选择合理的训练模型和特征对训练数据进行训练，然后输入测试数据便可以得到相应的结果。例如，在载波数字通信系统中，频综综合器又可以称为频综、频综器件、频综设备、频率源、振荡器或本地振荡器，他的主要功能是产生电子系统需要的各种形式的频率信号，比如产生单一频率的连续正弦波。频率综合器是载波数字通信系统中不可或缺的部分，无论是在参与信号的调制/解调，还是将信号的中心频率进行上/下变频，都需要频率综合器来提供所需的某个特定频率的正弦波信号。且该正弦信号的稳定性能直接影响到通信信号的质量。随着使用时间的增加或其他一些人力或非人力的损坏，将导致频率综合器设备的劣化，使得通信系统的稳定性下降甚至失效。因此，急需一种频率综合器劣化的检测方案，来自动检测频率综合器是否发生劣化。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题在于，提供一种频率综合器劣化的检测方法及检测设备。以解决当前无法对频率综合器劣化进行自动检测识别的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种频率综合器劣化的检测方法，包括：

检测设备接收所述频率综合器输出的待检测信号；

所述检测设备提取所述待检测信号的特征，所述特征包括与所述待检测信号的加性噪声相关的第一特征以及与所述待检测信号的相位噪声相关的第二特征；

所述检测设备将所述特征输入到经过训练后的模型中，输出检测结果。

通过综合第一特征与第二特征两个指标，来推断“相位噪声”的强弱情况，进而识别频率综合器设备是否有劣化或故障。通过这种特征组合，可以显著提高频率综合器劣化的检测精度，可以准确的识别正样本和负样本，且算法简单，相较于现有的对星座图进行高难度的图像识别算法更加易于实现，利于大规模部署。可提升频率综合器检测的效率和准确度。

在一种可能的实施方式中，在所述检测设备接收所述频率综合器输出的待检测信号之前，还包括：

所述检测设备采集训练数据；

所述检测设备选择所述第一特征和第二特征以及用于进行频率综合器劣化检测的模型；

所述检测设备根据所述训练数据、所述第一特征和所述第二特征对所述模型进行训练得到所述经过训练后的模型。