移动终端状态显示方法及系统技术方案

公开了移动终端状态显示方法及系统，其以基于深度神经网络的人工智能技术获取每个天线的接收功率值提取到阵列天线的各个天线的功率值之间的高维关联特征，与获取的各个移动终端的整体无线信号接收功率一起通过应用自由空间内的Friis法则获得多个特征向量，并通过编码器得到用以表示移动终端的信号状态的信号质量结果。这样，可相对更为准确地确定移动终端的信号状态，以确保移动终端的通信质量。量。量。

【技术实现步骤摘要】
移动终端状态显示方法及系统


[0001]本申请涉及通信质量检测领域，且更为具体地，涉及一种移动终端状态显示方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，随着5G技术的日渐普及，移动终端使用基于5G技术的阵列天线来接收信号，这使得移动终端的接收信号的信号质量直接与5G终端及其对应的基站所使用的阵列天线的天线增益相关。
[0003]在一些5G应用场景中，例如5G高清直播、5G远程手术等，对于5G终端网络信号质量的稳定有着很高的要求，当无法实时且准确地确定移动终端的信号状态时，则会限制5G在类似场景下的应用。
[0004]因此，期望一种优化的移动终端状态显示方法及系统。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了移动终端状态显示方法及其充电功率调整方法，以基于深度神经网络的人工智能技术获取每个天线的接收功率值提取到阵列天线的各个天线的功率值之间的高维关联特征，与获取的各个移动终端的整体无线信号接收功率一起通过应用自由空间内的Friis法则获得多个特征向量，并通过编码器得到用以表示移动终端的信号状态的信号质量结果。这样，可相对更为准确地确定移动终端的信号状态，以确保移动终端的通信质量。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种移动终端状态显示方法，包括：
[0007]获取待检测移动终端的阵列天线中每个天线的接收功率值，以获得与所述待检测移动终端的阵列天线对应的第一功率矩阵；
[0008]获取与所述待检测移动终端通信的基站的阵列天线中每个天线的发射功率值，以获得所述基站的阵列天线对应的第二功率矩阵；
[0009]将所述第一功率矩阵和所述第二功率矩阵分别通过卷积神经网络以获得第一特征图和第二特征图；
[0010]获取在所述基站的覆盖范围内与所述基站进行通信的各个移动终端的接收功率值并将所述各个移动终端的接收功率值构造为功率向量；
[0011]基于Friis法则以如下公式计算用于表示所述待检测移动终端的信号质量的多个特征向量，其中，所述公式为：
[0012][0013]其中，L是所述功率向量，F
1i
和F
2i
是所述第一特征图和所述第二特征图中的特征矩阵，λ表示接收信号的波长，且d表示所述待检测移动终端距所述基站的距离；
[0014]将所述多个特征向量按长度方向拼接为全局特征向量；
[0015]基于所述全局特征向量，生成用于表示所述待检测移动终端的接收信号质量的评估结果；以及
[0016]在所述移动终端的显示屏显示所述评估结果。
[0017]在上述的移动终端状态显示方法中，获取在所述基站的覆盖范围内与所述基站进行通信的各个移动终端的接收功率值并将所述各个移动终端的接收功率值构造为功率向量，包括：从所述各个移动终端与所述基站之间的上行信道传送的信令中，获取所述各个移动终端的接收功率值。
[0018]在上述的移动终端状态显示方法中，在基于Friis法则以如下公式计算用于表示所述待检测移动终端的信号质量的多个特征向量中，所述特征向量的数量与所述卷积神经网络的通道数目相等。
[0019]在上述的移动终端状态显示方法中，基于Friis法则以如下公式计算用于表示所述待检测移动终端的信号质量的多个特征向量，包括：使用平均值池化和/或中值插值的线性变化对所述功率向量、所述第一特征图的特征矩阵和所述第二特征图的特征矩阵进行处理，以将所述功率向量、所述第一特征图的特征矩阵和所述第二特征图的特征矩阵转化为可进行向量和矩阵相乘的行列尺寸。
[0020]在上述的移动终端状态显示方法中，基于所述全局特征向量，生成用于表示所述待检测移动终端的接收信号质量的评估结果，包括：将所述全局特征向量通过分类器以获得分类结果作为所述评估结果，其中，所述分类结果用于表示所述待检测移动终端的当前信号状态是否符合标准。
[0021]在上述的移动终端状态显示方法中，基于所述全局特征向量，生成用于表示所述待检测移动终端的接收信号质量的评估结果，包括：将所述全局特征向量通过由多个全连接层组成的编码器，以获得所述待检测移动终端的接收信号质量的评估值作为所述评估结果。
[0022]在上述的移动终端状态显示方法中，所述卷积神经网络为深度残差网络。
[0023]根本本申请的另一方面，提供了一种移动终端状态显示系统，其包括：
[0024]第一功率矩阵生成单元，用于获取待检测移动终端的阵列天线中每个天线的接收功率值，以获得与所述待检测移动终端的阵列天线对应的第一功率矩阵；
[0025]第二功率矩阵生成单元，用于获取与所述待检测移动终端通信的基站的阵列天线中每个天线的发射功率值，以获得所述基站的阵列天线对应的第二功率矩阵；
[0026]特征图生成单元，用于将所述第一功率矩阵和所述第二功率矩阵分别通过卷积神经网络以获得第一特征图和第二特征图；
[0027]功率向量生成单元，用于获取在所述基站的覆盖范围内与所述基站进行通信的各个移动终端的接收功率值并将所述各个移动终端的接收功率值构造为功率向量；
[0028]特征向量生成单元，用于基于Friis法则以如下公式计算用于表示所述待检测移动终端的信号质量的多个特征向量，其中，所述公式为：
[0029][0030]其中，L是所述功率向量，F
1i
和F
2i
是所述第一特征图和所述第二特征图中的特征矩阵，λ表示接收信号的波长，且d表示所述待检测移动终端距所述基站的距离；
[0031]全局特征向量生成单元，用于将所述多个特征向量按长度方向拼接为全局特征向量；
[0032]评估结果生成单元，用于基于所述全局特征向量，生成用于表示所述待检测移动终端的接收信号质量的评估结果；以及
[0033]评估结果显示单元，用于在所述移动终端的显示屏显示所述评估结果。
[0034]在上述的移动终端状态显示系统中，所述功率向量生成单元，进一步用于：从所述各个移动终端与所述基站之间的上行信道传送的信令中，获取所述各个移动终端的接收功率值。
[0035]根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的移动终端状态显示方法。
[0036]根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的移动终端状态显示方法。
[0037]与现有技术相比，本申请提供的移动终端状态显示方法及系统，以基于深度神经网络的人工智能技术获取每个天线的接收功率值提取到阵列天线的各个天线的功率值之间的高维关联特征，与获取的各个移动终端的整体无线信号接收功率一起通过应用自由空间内的Friis法则获得多个特征向量，并通过编码器得到用以表示移动终端的信号状态的信号质量结果。这样，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动终端状态显示方法，其特征在于，包括：获取待检测移动终端的阵列天线中每个天线的接收功率值，以获得与所述待检测移动终端的阵列天线对应的第一功率矩阵；获取与所述待检测移动终端通信的基站的阵列天线中每个天线的发射功率值，以获得所述基站的阵列天线对应的第二功率矩阵；将所述第一功率矩阵和所述第二功率矩阵分别通过卷积神经网络以获得第一特征图和第二特征图；获取在所述基站的覆盖范围内与所述基站进行通信的各个移动终端的接收功率值并将所述各个移动终端的接收功率值构造为功率向量；基于Friis法则以如下公式计算用于表示所述待检测移动终端的信号质量的多个特征向量，其中，所述公式为：其中，L是所述功率向量，F
1i
和F
2i
是所述第一特征图和所述第二特征图中的特征矩阵，λ表示接收信号的波长，且d表示所述待检测移动终端距所述基站的距离；将所述多个特征向量按长度方向拼接为全局特征向量；基于所述全局特征向量，生成用于表示所述待检测移动终端的接收信号质量的评估结果；以及在所述移动终端的显示屏显示所述评估结果。2.根据权利要求1所述的移动终端状态显示方法，其中，获取在所述基站的覆盖范围内与所述基站进行通信的各个移动终端的接收功率值并将所述各个移动终端的接收功率值构造为功率向量，包括：从所述各个移动终端与所述基站之间的上行信道传送的信令中，获取所述各个移动终端的接收功率值。3.根据权利要求1所述的移动终端状态显示方法，其中，在基于Friis法则以如下公式计算用于表示所述待检测移动终端的信号质量的多个特征向量中，所述特征向量的数量与所述卷积神经网络的通道数目相等。4.根据权利要求1所述的移动终端状态显示方法，其中，基于Friis法则以如下公式计算用于表示所述待检测移动终端的信号质量的多个特征向量，包括：使用平均值池化和/或中值插值的线性变化对所述功率向量、所述第一特征图的特征矩阵和所述第二特征图的特征矩阵进行处理，以将所述功率向量、所述第一特征图的特征矩阵和所述第二特征图的特征矩阵转化为可进行向量和矩阵相乘的行列尺寸。5.根据权利要求1所述的移动终端状态显示方法，其中，基于所述全局特征向量，生成用于表示所述待检测移动终端的接收信号质量的评估结果，包括：将所述全局特征向量通过分类器以获得分类结果作为所述评估结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：江奇峰，
申请(专利权)人：上海玉契通讯有限公司，
类型：发明
国别省市：