【技术实现步骤摘要】
一种信道质量评估方法以及相关装置
[0001]本申请涉及通信
，尤其涉及一种信道质量评估方法以及相关装置。
技术介绍
[0002]近年来具有短距离无线传输能力的产品越来越丰富，用户数量也日益增长。例如，蓝牙耳机、蓝牙音箱、智能手表等可穿戴产品。这些产品大部分采用蓝牙技术或蓝牙衍生技术进行无线传输。蓝牙技术工作在2.4GHz频段，与WiFi技术等共享频谱。导致不同设备之间蓝牙技术进行无线传输时存在严重的干扰，导致通信性能较差，影响用户体验。
[0003]目前，设备之间采用自适应跳频技术(adaptive frequency hopping，AFH)对抗无线环境中的干扰以提高通信传输性能。例如，在蓝牙系统中，蓝牙第一设备定期或不定期更新自适应跳频地图。蓝牙第一设备更新自适应跳频地图的过程可以理解为蓝牙第一设备对信道的信道质量的评估。该自适应跳频地图用于指示可用信道。可用信道为信道质量较高的信道。然后，蓝牙第一设备将自适应跳频地图发送给蓝牙第二设备。蓝牙第一设备与蓝牙第二设备之间采用该自适应跳频地图进行通信传输。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信道质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：第一设备确定所述第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数；所述第一设备根据所述第一网络参数和所述神经网络结构确定第一神经网络模型；所述第一设备根据所述第一神经网络模型和第一干扰信息确定第一信道质量评估结果，所述第一干扰信息为所述第一设备在第一时间内测量信道得到的干扰信息，所述第一信道质量评估结果用于指示所述信道的信道质量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备确定所述第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数，包括：第一设备向云设备发送第一请求，所述第一请求用于请求所述云设备下发所述第一网络参数；所述第一设备接收来自所述云设备的所述第一网络参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一请求包括以下至少一项：能力信息、结构信息、场景信息、或、用户等级信息；所述能力信息用于指示所述第一设备支持使用神经网络模型进行信道质量评估；所述结构信息用于指示所述第一设备使用的所述神经网络结构；所述场景信息用于指示所述第一设备当前所处的第一场景；所述用户等级信息用于指示所述第一设备的用户等级。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一网络参数为在所述第一设备处于所述第一场景下所述第一设备使用的神经网络结构对应的网络参数。5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一设备向所述云设备发送第一请求，包括：当满足第一条件时，所述第一设备向所述云设备发送所述第一请求；所述第一条件包括：在所述第一设备在采用第二信道质量评估结果与第二设备进行数据传输的情况下，所述第一设备在时间窗内的丢包率大于或等于预设阈值；所述第二信道质量评估结果是所述第一设备根据第二神经网络模型和所述第一设备在第二时间内测量信道得到的第二干扰信息确定的，所述第二神经网络模型是所述第一设备根据所述云设备下发的第二网络参数和所述神经网络结构确定的神经网络模型。6.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述第一设备确定所述第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数，包括：所述第一设备评估第二神经网络模型的性能，得到第一性能评估结果，所述第二神经网络模型是所述第一设备根据所述云设备下发的第二网络参数和所述神经网络结构确定的神经网络模型；所述第一设备向所述云设备发送所述第一性能评估结果；所述第一设备接收所述云设备发送的第一网络参数，所述第一网络参数为所述云设备根据所述第一性能评估结果和所述第二神经网络模型调整得到的网络参数。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一设备评估所述第二神经网络模型的性能，得到第一性能评估结果，包括：当满足第二条件时，所述第一设备评估所述第二神经网络模型的性能，得到所述第一性能评估结果；
所述第二条件包括：在所述第一设备在采用第二信道质量评估结果与第二设备进行通信传输情况下，所述第一设备在时间窗内所述第一设备的丢包率大于历史最小丢包率，所述第二信道质量评估结果是所述第一设备根据所述第二神经网络模型和所述第一设备在第二时间内测量信道得到的第二干扰信息确定的信道质量评估结果。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备确定所述第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数，包括：所述第一设备接收来自所述云设备的第二请求，所述第二请求用于请求所述第一设备上报测量信道得到的干扰信息；所述第一设备向所述云设备发送所述第三干扰信息，所述第三干扰信息包括：所述第一设备测量信道得到的历史干扰信息，和/或，所述第一设备在接收到所述第二请求之后测量信道得到的干扰信息；所述第一设备接收所述云设备发送的所述第一网络参数，所述第一网络参数为所述云设备根据所述第三干扰信息更新所述云设备的第二神经网络模型得到的网络参数。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一信道质量评估结果通过自适应跳频信道地图表示。10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一设备包括手机或平板，所述第一设备包括显示屏；所述方法还包括：所述第一设备显示第一标识；所述第一设备检测到针对于所述第一标识的目标操作；所述第一设备响应于所述目标操作，所述第一设备执行权利要求1所述的方法。11.一种信道质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：云设备确定第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数；所述云设备向所述第一设备发送所述第一网络参数，所述第一网络参数用于所述第一设备根据所述神经网络结构确定第一神经网络模型。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述云设备确定第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数之前，包括：所述云设备接收来自所述第一设备的第一请求，所述第一请求用于请求所述神经网络结构对应的第一网络参数。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第一请求包括以下至少一项：能力信息、结构信息、场景信息、或、用户等级信息；所述能力信息用于指示所述第一设备支持使用神经网络模型进行信道质量评估；所述结构信息用于指示所述第一设备使用的神经网络结构；所述场景信息用于所述第一设备当前所处的第一场景；所述用户等级信息用于指示所述第一设备的用户等级。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第一网络参数为在所述第一设备处于所述第一场景下所述第一设备使用的神经网络模型结构对应的网络参数。15.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述云设备确定第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数之前，所述方法还包括：所述云设备接收所述第一设备发送第一性能评估结果，所述第一性能评估结果为所述
第一设备评估第二神经网络模型的性能得到的第一性能评估结果，所述第二神经网络模型是所述云设备根据第二网络参数和所述神经网络结构确定的神经网络模型；所述云设备确定第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数，包括：所述云设备根据所述第一性能评估结果更新所述第二神经网络模型，得到所述第一神经网络模型；所述云设备确定所述第一神经网络模型对应的所述第一网络参数。16.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述云设备确定第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数之前，所述方法还包括：所述云设备向所述第一设备发送第二请求，所述第二请求用于请求所述第一设备上报所述第一设备上报测量信道得到的干扰信息；所述云设备接收来自所述第一设备的第三干扰信息，所述第三干扰信息包括所述第一设备测量信道得到的历史干扰信息和/或所述第一设备在接收到所述第二请求之后测量信道得到的干扰信息；所述云设备确定第一设备使用的神经网络结构对应的第一网络参数，包括：所述云设备根据所述第三干扰信息更新第二神经网络模型，得到所述第一神经网络模型；所述云设备确定所述第一神经网络模型对应的所述第一网络参数。17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述云设备获取一个或多个设备在N个时刻测量信道得到的第四干扰信息；所述云设备根据所述一个或多个设备在N个时刻测量得到的第四干扰信息更新第三神经网络模型，得到所述第二神经网络模型，N为大于或等于1的整数。18.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述第一设备为贵宾VIP设备，且所述第一设备为第一类型设备；所述方法还包括：所述云设备获取一个或多个第一类型设备在N个时刻测量得到的第四干扰信息；所述云设备根据所述一个或多个第一类型设备在N个时刻测量得到的第四干扰信息更新第三神经网络模型，得到所述第二神经网络模型，N为大于或等于1的整数。19.一种通信装置，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭子阳，杨讯，董明杰，刘鹏，罗嘉俊，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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