本申请涉及数字信息传输技术领域，特别涉及一种时分复用信号的分接方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：采集通信跟踪记录过程中的时分复用信号；根据时隙信号的信号特征构建时隙信号的特征向量，基于所有特征向量对所有时隙信号进行聚类，得到聚类结果，并基于支路已经标号的时隙信号从聚类结果中选择至少一个目标聚类中心；根据至少一个目标聚类中心计算并拟合得到待分接时隙信号的高斯混合模型的所有分类，并依次计算待分接时隙信号的特征向量与高斯混合模型中所有分类的匹配概率，将匹配概率最大的分类作为待分接时隙信号的支路。由此，解决相关技术中随着信号复接技术越来越复杂，时分复用信号的分接难度增加，分接效率较低等问题。分接效率较低等问题。分接效率较低等问题。
【技术实现步骤摘要】
时分复用信号的分接方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及数字信息传输
，特别涉及一种时分复用信号的分接方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在非合作通信中，由于没有分接设备和随数据一起传输的信令信息，只能根据接收到的复接后的高速数据，利用数据的报面特征和统计规律来对支路信号进行分选。在实际的工作中，经常会面临对部分支路信息已知的时分复用信号进行新支路发现和分接的任务需求。
[0003]然而，随着信号复接技术越来越复杂，各用户特征差异会变得越来越小，同时同一用户时隙的分布也变得越来越不规律，分清支路信号也变得越来越难。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种时分复用信号的分接方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中随着信号复接技术越来越复杂，各用户特征差异会变得越来越小，同时同一用户时隙的分布也变得越来越不规律，分清支路信号也变得越来越难等问题。
[0005]本申请第一方面实施例提供一种时分复用信号的分接方法，包括以下步骤：采集通信跟踪记录过程中的时分复用信号，其中，所述时分复用信号包括支路已经标号的时隙信号和支路没有标号的待分接时隙信号；根据所述时隙信号的信号特征构建所述时隙信号的特征向量，基于所有特征向量对所有时隙信号进行聚类，得到聚类结果，并基于所述支路已经标号的时隙信号从所述聚类结果中选择至少一个目标聚类中心；根据所述至少一个目标聚类中心计算并拟合得到所述待分接时隙信号的高斯混合模型的所有分类，并依次计算所述待分接时隙信号的特征向量与所述高斯混合模型中所有分类的匹配概率，并将所述匹配概率最大的分类作为所述待分接时隙信号的支路。
[0006]进一步地，所述根据所述时隙信号的信号特征构建所述时隙信号的特征向量，包括：计算同一支路中不同时隙信号在比特变换频率值上的统计特性和在第一至第四游程长度的统计特性；根据所有统计特性构建初步特征向量，并对所述初步特征向量进行归一化处理，得到所述时隙信号的特征向量。
[0007]进一步地，所述基于所有特征向量对所有时隙信号进行聚类，得到聚类结果，并基于所述支路已经标号的时隙信号从所述聚类结果中选择至少一个目标聚类中心，包括：根据所述时隙信号的特征向量计算任意两个时隙信号之间的欧氏距离，构建相似度矩阵；根据所述相似度矩阵迭代更新吸引度矩阵和归属度矩阵，并在迭代更新的过程中确定每类时隙信号的聚类中心，直到满足近邻传播聚类的迭代结束条件，得到近邻传播聚类的聚类结果；基于所述支路已经标号的时隙信号从所述近邻传播聚类的聚类结果中选择满足目标条件的至少一个目标聚类中心。
[0008]进一步地，所述近邻传播聚类的迭代结束条件包括：每次迭代更新后，所述吸引度
矩阵和所述归属度矩阵的改变量小于预设值；和/或，经过连续的多次迭代更新后，所述聚类中心不再改变；和/或，迭代更新的次数达到第一预设次数。
[0009]进一步地，所述根据所述至少一个目标聚类中心计算并拟合得到所述待分接时隙信号的高斯混合模型的所有分类，包括：获取至少一个候选聚类中心；根据所述目标聚类中心和所述候选聚类中心进行K均值聚类，得到K均值聚类的聚类结果，并计算所述K均值聚类的聚类结果下的轮廓系数；迭代更新所述候选聚类中心，并在迭代更新过程中计算新轮廓系数，直到满足K均值聚类的迭代结束条件；基于所有K均值聚类的聚类结果计算并拟合得到所述高斯混合模型的所有分类。
[0010]进一步地，所述K均值聚类的迭代结束条件包括：经过连续的多次迭代更新后，轮廓系数不在变大；和/或，迭代更新的次数达到第二预设次数。
[0011]本申请第二方面实施例提供一种时分复用信号的分接装置，包括：采集模块，用于采集通信跟踪记录过程中的时分复用信号，其中，所述时分复用信号包括支路已经标号的时隙信号和支路没有标号的待分接时隙信号；构建模块，用于根据所述时隙信号的信号特征构建所述时隙信号的特征向量；聚类模块，用于基于所有特征向量对所有时隙信号进行聚类，得到聚类结果，并基于所述支路已经标号的时隙信号从所述聚类结果中选择至少一个目标聚类中心；计算模块，用于根据所述至少一个目标聚类中心计算并拟合得到所述待分接时隙信号的高斯混合模型的所有分类，并依次计算所述待分接时隙信号的特征向量与所述高斯混合模型中所有分类的匹配概率，将所述匹配概率最大的分类作为所述待分接时隙信号的支路。
[0012]进一步地，所述构建模块用于：计算同一支路中不同时隙信号在比特变换频率值上的统计特性和在第一至第四游程长度的统计特性；根据所有统计特性构建初步特征向量，并对所述初步特征向量进行归一化处理，得到所述时隙信号的特征向量。
[0013]进一步地，所述聚类模块用于：根据所述时隙信号的特征向量计算任意两个时隙信号之间的欧氏距离，构建相似度矩阵；根据所述相似度矩阵迭代更新吸引度矩阵和归属度矩阵，并在迭代更新的过程中确定每类时隙信号的聚类中心，直到满足近邻传播聚类的迭代结束条件，得到近邻传播聚类的聚类结果；基于所述支路已经标号的时隙信号从所述近邻传播聚类的聚类结果中选择满足目标条件的至少一个目标聚类中心。
[0014]进一步地，所述近邻传播聚类的迭代结束条件包括：每次迭代更新后，所述吸引度矩阵和所述归属度矩阵的改变量小于预设值；和/或，经过连续的多次迭代更新后，所述聚类中心不再改变；和/或，迭代更新的次数达到第一预设次数。
[0015]进一步地，所述计算模块用于：获取至少一个候选聚类中心；根据所述目标聚类中心和所述候选聚类中心进行K均值聚类，得到K均值聚类的聚类结果，并计算所述K均值聚类的聚类结果下的轮廓系数；迭代更新所述候选聚类中心，并在迭代更新过程中计算新轮廓系数，直到满足K均值聚类的迭代结束条件；基于所有K均值聚类的聚类结果计算并拟合得到所述高斯混合模型的所有分类。
[0016]进一步地，所述K均值聚类的迭代结束条件包括：经过连续的多次迭代更新后，轮廓系数不在变大；和/或，迭代更新的次数达到第二预设次数。
[0017]本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述
实施例所述的时分复用信号的分接方法。
[0018]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的时分复用信号的分接方法。
[0019]由此，本申请至少具有如下有益效果：
[0020]针对支路信号个数及时隙信息部分已知的时分复用信号，通过将时分复用信号按照已知时隙特性进行聚类分析并建立信号模型，而后再对每一路分接信号进行分类识别的方法，以便发现新增支路，从而通过智能化识别方式及时发现时分复用信号中部分参与复接的支路信号基本情况，且能够发现采用人工或其它的一些方法难以被识别出来的部分支路信号，或对已知支路进行修正，降低时分复用信号分接的难度，提升时分复用信号分接的效率。由此，解决相关技术中随着信号复接技本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种时分复用信号的分接方法，其特征在于，包括以下步骤：采集通信跟踪记录过程中的时分复用信号，其中，所述时分复用信号包括支路已经标号的时隙信号和支路没有标号的待分接时隙信号；根据所述时隙信号的信号特征构建所述时隙信号的特征向量，基于所有特征向量对所有时隙信号进行聚类，得到聚类结果，并基于所述支路已经标号的时隙信号从所述聚类结果中选择至少一个目标聚类中心；以及根据所述至少一个目标聚类中心计算并拟合得到所述待分接时隙信号的高斯混合模型的所有分类，并依次计算所述待分接时隙信号的特征向量与所述高斯混合模型中所有分类的匹配概率，将所述匹配概率最大的分类作为所述待分接时隙信号的支路。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时隙信号的信号特征构建所述时隙信号的特征向量，包括：计算同一支路中不同时隙信号在比特变换频率值上的统计特性和在第一至第四游程长度的统计特性；根据所有统计特性构建初步特征向量，并对所述初步特征向量进行归一化处理，得到所述时隙信号的特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所有特征向量对所有时隙信号进行聚类，得到聚类结果，并基于所述支路已经标号的时隙信号从所述聚类结果中选择至少一个目标聚类中心，包括：根据所述时隙信号的特征向量计算任意两个时隙信号之间的欧氏距离，构建相似度矩阵；根据所述相似度矩阵迭代更新吸引度矩阵和归属度矩阵，并在迭代更新的过程中确定每类时隙信号的聚类中心，直到满足近邻传播聚类的迭代结束条件，得到近邻传播聚类的聚类结果；基于所述支路已经标号的时隙信号从所述近邻传播聚类的聚类结果中选择满足目标条件的至少一个目标聚类中心。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述近邻传播聚类的迭代结束条件包括：每次迭代更新后，所述吸引度矩阵和所述归属度矩阵的改变量小于预设值；和/或，经过连续的多次迭代更新后，所述聚类中心不再改变；和/或，迭代更新的次数达到第一预设次数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个目标聚类中心计算并拟合得到所述待分接时隙信号的高斯混合模型的所有分类，包括：获取至少一个候选聚类中心；根据所述目标聚类中心和所述候选聚类中心进行K均值聚类，得到K均值聚类的聚类结果，并计算所述K均值聚类的聚类结果下的轮廓系数；迭代更新所述候选聚类中心，并在迭代更新过程中计算新轮廓系数，直到满足K均值聚类的迭代结束条件；基于所有K均值聚类的聚类结果计算并拟合得到所述高斯混合模型的所有分类。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述K均值聚类的迭代结束条件包括：经过连续的多次迭代更新后，轮廓系数不再变大；和/或
迭代更新的次数达到第二预设次数。7.一种时分复用信号的分接装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集通信跟踪记录过程中的时分复用信号，其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘连臣，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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