[发明专利]基于AI识别的5G网络干扰检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于AI识别的5G网络干扰检测方法，其特征在于，所述基于AI识别的5G网络干扰检测方法包括步骤：

响应频谱获取指令，获取网络频谱特征信息和蜂窝网络传输参数信息；

将所述网络频谱特征信息和蜂窝网络传输参数信息输入至预设的线性关系分析模型内，得到关联信息；

基于所述关联信息获取频谱接入路径信息，基于所述频谱接入路径信息优化频谱接入参数；

根据所述频谱接入参数调整网络通信匹配方案，基于调整后的网络通信匹配方案与智能移动终端网络通信连接。

2.根据权利要求1所述的基于AI识别的5G网络干扰检测方法，其特征在于，在所述响应频谱获取指令，获取网络频谱特征信息和蜂窝网络传输参数信息之前，所述基于AI识别的5G网络干扰检测方法还包括：

获取待进行网络连接的用户数据和网络频谱数据，基于所述用户数据和网络频谱数据构建资源数据框架；

将预设的频谱接入机制输入至所述资源数据框架内。

3.根据权利要求2所述的基于AI识别的5G网络干扰检测方法，其特征在于，所述获取待进行网络连接的用户数据和网络频谱数据，基于所述用户数据和网络频谱数据构建资源数据框架，具体包括：

基于所述待进行网络连接的用户数据获取蜂窝网络传输需求数据，将所述蜂窝网络传输需求数据与所述网络频谱数据构建成马尔科夫链数据；

根据所述马尔科夫链数据构建出资源数据框架。

4.根据权利要求2所述的基于AI识别的5G网络干扰检测方法，其特征在于，在所述获取待进行网络连接的用户数据和网络频谱数据，基于所述用户数据和网络频谱数据构建资源数据框架之后，所述基于AI识别的5G网络干扰检测方法还包括：

实时获取蜂窝网络环境数据，根据所述蜂窝网络环境数据获取蜂窝网络环境变化参数；

将所述蜂窝网络环境变化参数输入至资源数据框架内，根据所述蜂窝网络环境变化参数更新资源数据框架。

5.根据权利要求1所述的基于AI识别的5G网络干扰检测方法，其特征在于，在所述将所述网络频谱特征信息和蜂窝网络传输参数信息输入至预设的线性关系分析模型内之后，所述基于AI识别的5G网络干扰检测方法还包括：

在预设的时间段内获取网络频谱特征的变化数据集，基于所述网络频谱特征的变化数据集数据获取频谱特征变化参数；

根据所述频谱特征变化参数对所述线性关系分析模型进行训练学习。

6.根据权利要求1所述的基于AI识别的5G网络干扰检测方法，其特征在于，所述将所述网络频谱特征信息和蜂窝网络传输参数信息输入至预设的线性关系分析模型内，得到关联信息，具体包括：

基于所述蜂窝网络传输参数信息获取网络传输速率数据，对所述网络传输速率数据进行归一化处理，得到蜂窝网络流量信息；

将所述网络频谱特征信息和蜂窝网络信息输入至线性关系分析模型内，基于DRL算法获取网络频谱与蜂窝网络的关联信息。

7.根据权利要求1所述的基于AI识别的5G网络干扰检测方法，其特征在于，所述基于AI识别的5G网络干扰检测方法还包括：

获取网络数据参数，将所述网络数据参数输入至数据干扰筛选模型内以获取干扰数据；

基于所述干扰数据获取干扰类型，根据所述干扰类型匹配相适应的网络适配方案。

8.一种基于AI识别的5G网络干扰检测装置，其特征在于，所述基于AI识别的5G网络干扰检测装置包括：

响应模块，用于响应频谱获取指令，获取网络频谱特征信息和蜂窝网络传输参数信息；

关联模块，用于将所述网络频谱特征信息和蜂窝网络传输参数信息输入至预设的线性关系分析模型内，得到关联信息；

参数优化模块，用于基于所述关联信息获取频谱接入路径信息，基于所述频谱接入路径信息优化频谱接入参数；

频谱接入调整模块，用于根据所述频谱接入参数调整网络通信匹配方案，基于调整后的网络通信匹配方案与智能移动终端网络通信连接。