[发明专利]受远程干扰的无线信道预测方法及系统、存储介质及终端

权利要求书

1.一种受远程干扰的无线信道预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取信号传输环境所对应的大气波导相关参数和信号路径损耗参数；

基于所述大气波导相关参数和所述信号路径损耗参数训练多个神经网络模型，所述神经网络模型用于预测无线信道是否受远程干扰；

对训练好的所述多个神经网络模型进行优化；

基于优化后的多个神经网络模型和实时大气波导相关参数预测无线信道是否受远程干扰。

2.根据权利要求1所述的受远程干扰的无线信道预测方法，其特征在于，所述大气波导相关参数包括气象信息、天线信息和信号信息；所述气象信息包括温度、压强和水汽压；所述天线信息包括天线高度和天线倾角；所述信号信息包括信号频率和信号传播距离。

3.根据权利要求1所述的受远程干扰的无线信道预测方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、多个隐藏层和输出层；所述多个隐藏层采用多层全互联结构；所述多个神经网络模型具有不同的隐藏层结构。

4.根据权利要求1所述的受远程干扰的无线信道预测方法，其特征在于，对训练好的所述多个神经网络模型进行优化包括对所述多个神经网络模型进行交叉操作；所述交叉操作是指将每个神经网络模型的隐藏层从任意位置划分为两个层结构，将所述两个神经网络的两个层结构相互交换生成各自新的隐藏层。

5.根据权利要求1所述的受远程干扰的无线信道预测方法，其特征在于，对训练好的所述多个神经网络模型进行优化包括对所述多个神经网络模型进行变异操作；所述变异操作包括对每个神经网络模型随机添加一层隐藏层、随机删除一层隐藏层和随机改变其中一层隐藏层的神经元个数。

6.根据权利要求1所述的受远程干扰的无线信道预测方法，其特征在于，对训练好的所述多个神经网络模型进行优化后，根据平均绝对百分误差选择优化后的神经网络模型或优化前的神经网络模型。

7.根据权利要求1所述的受远程干扰的无线信道预测方法，其特征在于，基于优化后的多个神经网络模型和实时大气波导相关参数预测无线信道是否受远程干扰包括以下步骤：

将所述实时大气波导相关参数输入各个神经网络模型，获取对应的无线信道受远程干扰的预测结果；

将所述多个神经网络模型的无线信道受远程干扰的预测结果进行加权平均，获取最终的无线信道受远程干扰的预测结果。

8.一种受远程干扰的无线信道预测系统，其特征在于，包括参数获取模块、训练模块、优化模块和预测模块；

所述参数获取模块用于获取信号传输环境所对应的大气波导相关参数和信号路径损耗参数；

所述训练模块用于基于所述大气波导相关参数和所述信号路径损耗参数训练多个神经网络模型，所述神经网络模型用于预测无线信道是否受远程干扰；

所述优化模块用于对训练好的所述多个神经网络模型进行优化；

所述预测模块用于基于优化后的多个神经网络模型和实时大气波导相关参数预测无线信道是否受远程干扰。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的受远程干扰的无线信道预测方法。

10.一种受远程干扰的无线信道预测终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述受远程干扰的无线信道预测终端执行权利要求1至7中任一项所述的受远程干扰的无线信道预测方法。