一种电力无线专网频谱噪声预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种电力无线专网频谱噪声预测方法及系统，获取设定时间段内设定频率的频谱噪声功率；根据所述频谱噪声功率确定电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型；利用所述电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型预测未来下一时刻频谱噪声发生概率。本发明专利技术利用已知一段时间内固定时间间隔检测到的某一频率的频谱噪声功率值组，采用马尔科夫链模型，进行下一时刻的某一频率的频谱噪声的预测。

【技术实现步骤摘要】
一种电力无线专网频谱噪声预测方法及系统
本专利技术涉及电力无线专网频谱噪声预测技术，具体涉及一种电力无线专网频谱噪声预测方法及系统。
技术介绍
1.8GHz频段是电力无线专网建设采用频谱资源之一，该频段为能源、轨道交通、航空等行业共用，而且电力终端的部署环境复杂，频谱资源存在各种突发的干扰。这种突发的干扰往往具有一定的规律性，如其它行业的无线设备的通信，邻区无线设备的通信，会带来突发干扰，但又具有很强的规律性。如高速公路附近的车流，高铁的车流，附近其它的生产、生活日间与夜间的情况，也有一定的规律性。此外，电力无线终端的部署具有准静态的特点，即部署后一般不会大范围的移动，接收无线信号不会因移动产生大的变化。这些规律为电力无线专网频谱噪声预测提供了有利的条件。现有的预测方法不能很好的对电力无线终端运行环境的具有一定规律的频谱突发噪声进行预测，预测出来的频谱突发噪声不能满足电力业务对无线通信低延时、高可靠的需求。
技术实现思路
为解决上述现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种电力无线专网频谱噪声预测方法及系统，本专利技术利用已知一段时间内固定时间间隔检测到的某一频率的频谱噪声功率值组，采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力无线专网频谱噪声预测方法，其特征在于：获取设定时间段内设定频率的频谱噪声功率；根据所述频谱噪声功率确定电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型；利用所述电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型预测未来下一时刻频谱噪声发生概率。

【技术特征摘要】
1.一种电力无线专网频谱噪声预测方法，其特征在于：获取设定时间段内设定频率的频谱噪声功率；根据所述频谱噪声功率确定电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型；利用所述电力无线专网频谱噪声预测的马尔科夫链模型预测未来下一时刻频谱噪声发生概率。2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于：所述获取设定时间段内设定频率的频谱噪声功率，包括：以设定时间内n次固定时间间隔检测到的设定频率的频谱噪声功率作为初始输入X0，X1，X2，……，Xn；n表示固定时间间隔的次数，X0，X1，X2，……，Xn分别表示第一次频谱噪声功率，第二次频谱噪声功率，……，第n次频谱噪声功率。3.如权利要求2所述的预测方法，其特征在于：所述根据所述频谱噪声功率确定电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型，包括：通过初始统计获取所述频谱噪声功率包含突发噪声的概率P0(X0)，P1(X1)，P2(X2)，...，Pn(Xn)；利用所述频谱噪声功率包含突发噪声的概率训练电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型。4.如权利要求3所述的预测方法，其特征在于：所述利用所述频谱噪声功率包含突发噪声的概率训练电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型，包括：a.从初始输入P0(X0)，P1(X1)，P2(X2)，...，Pn(Xn)中抽取长度为m的序列Pi-m-1(Xi-m-1)，Pm-1(Xm-1)，...，Pi-1(Xi-1)，将Pi(Xi)与Pi-m-1(Xi-m-1)，Pm-1(Xm-1)，...，Pi-1(Xi-1)关联，获取电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型：Pi(Xi)＝Pi(Xi|Xi-m-1，Xi-m，……，Xi-1)；b.重复步骤a，若连续2次输出的电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型满足收敛条件，则结束训练，输出最后一次训练所得电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型。5.如权利要求4所述的预测方法，其特征在于：所述步骤b中，按下式确定所述收敛条件：式中：为第t次训练所得电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型，为第t-1次训练所得电力无线专网频谱噪声预测马尔科夫链模型，δ表示收敛阈值。6.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于：所述根据所述预...

【专利技术属性】
技术研发人员：缪巍巍，于鹏飞，张小建，吴鹏，蒋承伶，张明轩，刘锐，余勇，冯谷，曹婉恬，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，全球能源互联网研究院有限公司，南京南瑞信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32