频谱效率的预测方法技术

本申请实施例公开了频谱效率的预测方法

【技术实现步骤摘要】
频谱效率的预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请无线通信
，特别是涉及一种频谱效率的预测方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]频谱效率指在给定的频谱资源下，无线通信系统能够传输和处理的有效数据量，预测频谱效率对于无线网络规划
、
资源分配
、
干扰管理以及智能无线电等应用都具有重要意义
。
随着第五代无线通信网络的不断增长和演化，频谱资源越来越稀缺，因此针对有限的频谱资源，如何准确预测频谱效率成为了无线通信领域的一个重要研究方向
。
但是相关技术中预测模型的频谱效率的预测准确率不能满足实际需求
。

技术实现思路

[0003]本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一
。
为此，本申请实施例提供了一种频谱效率的预测方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，能够提升通信数据的频谱效率的预测准确率
。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种频谱效率的预测方法，包括：获取目标通信数据，并根据所述目标通信数据生成预设数量的目标通信记录；将所述预设数量的所述目标通信记录输入预先训练的分类模型进行频谱效率分类，得到频谱分类结果；所述频谱分类结果用于指示所述目标通信数据的频谱效率等级；在由至少两个频谱效率预测模型构成的预测模型集合中选取与所述频谱效率等级对应的频谱效率预测模型作为目标预测模型；将所述预设数量的所述目标通信记录输入所述目标预测模型进行频谱效率预测，得到所述目标通信数据对应的频谱效率预测结果
。
[0005]在本申请的一些实施例中，所述将所述预设数量的所述目标通信记录输入预先训练的分类模型进行频谱效率分类，得到频谱分类结果，包括：根据预设的频谱效率等级，对每个所述目标通信记录对应的第一频谱分类结果进行分类，得到第一分类结果；基于所述第一分类结果，选取占比最多的所述频谱效率等级作为所述频谱分类结果
。
[0006]在本申请的一些实施例中，所述根据所述目标通信数据生成预设数量的目标通信记录，包括：从预设时间段内目标通信设备的通信过程中获取初始通信数据；若所述初始通信数据不能按照所述预设数量进行等分，则对所述初始通信数据利用预设值进行补全，得到等长的所述目标通信记录
。
[0007]在本申请的一些实施例中，所述从预设时间段内目标通信设备的通信过程中获取初始通信数据，包括：
从所述通信过程中获取本小区和相邻小区的通信数据；所述通信数据包括：同步信令块通信数据
、
上行波束通信数据
、
下行波束通信数据和
/
或服务信号通信数据；对所述通信数据进行数值统计得到数值统计结果；所述数值统计包括：统计最大值
、
统计最小值
、
统计均值和
/
或统计波束数量；拼接所述数值统计结果得到所述初始通信数据
。
[0008]在本申请的一些实施例中，所述从所述通信过程中获取本小区和相邻小区的通信数据，包括：获取所述通信过程中至少一个通信标识；基于所述通信标识对所述通信数据进行划分，得到每一个所述通信标识对应的通信数据
。
[0009]在本申请的一些实施例中，所述将所述预设数量的所述目标通信记录输入所述目标预测模型进行频谱效率预测，得到所述目标通信数据对应的频谱效率预测结果，包括：获取每个所述目标通信记录对应的第一频谱效率预测结果；若所述目标通信记录中包括用于补全的所述预设值，则删掉对应的所述第一频谱效率预测结果，将剩余的所述第一频谱效率预测结果进行拼接，得到所述频谱效率预测结果
。
[0010]在本申请的一些实施例中，所述分类模型为随机森林模型，所述分类模型的训练过程包括：获取训练通信数据和频谱效率标签，并得到所述训练通信数据的预设数量的训练通信记录；将所述训练通信记录输入所述随机森林模型，得到分类预测标签；基于所述分类预测标签和所述频谱效率标签计算得到分类交叉熵；根据所述分类交叉熵调整所述随机森林模型的模型权重，直至满足迭代终止条件，得到训练好的所述随机森林模型
。
[0011]第二方面，本申请实施例还提供了一种频谱效率的预测装置，应用如本申请第一方面实施例所述的频谱效率的预测方法，包括：获取模块，用于获取目标通信数据，并根据所述目标通信数据生成预设数量的目标通信记录；分类模块，用于将所述预设数量的所述目标通信记录输入预先训练的分类模型进行频谱效率分类，得到频谱分类结果，所述频谱分类结果用于指示所述目标通信数据的频谱效率等级；选取模块，用于在由至少两个频谱效率预测模型构成的预测模型集合中选取与所述频谱效率等级对应的频谱效率预测模型作为目标预测模型；预测模块，用于将所述预设数量的所述目标通信记录输入所述目标预测模型进行频谱效率预测，得到所述目标通信数据对应的频谱效率预测结果
。
[0012]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器
、
处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请第一方面实施例所述的频谱效率的预测方法
。
[0013]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储
有程序，所述程序被处理器执行实现如本申请第一方面实施例所述的频谱效率的预测方法
。
[0014]本申请实施例至少包括以下有益效果：本申请实施例提供了一种频谱效率的预测方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。
其中，预测方法通过获取目标通信数据，并根据目标通信数据生成预设数量的目标通信记录
。
然后将预设数量的目标通信记录输入预先训练的分类模型进行频谱效率分类，得到频谱效率分类结果，频谱效率分类结果用于指示目标通信数据的频谱效率等级
。
在由至少两个频谱效率预测模型构成的预测模型集合中选取与频谱效率等级对应的频谱效率预测模型作为目标预测模型
。
通过将预设数量的目标通信记录输入目标预测模型进行频谱效率预测，得到目标通信数据对应的频谱效率预测结果
。
由此通过设置分类模型对通信数据进行频谱效率等级的划分，再将通信数据以预设数量的通信记录形式输入对应的频谱效率预测模型中进行频谱效率预测，结合了分类模型和多个频谱效率预测模型可以准确拟合不同通信数据，有效提高了预测频谱效率的准确率
。
[0015]本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到
。
附图说明
[0016]本申请的上述和
/
或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本申请一个实施例提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种频谱效率的预测方法，其特征在于，包括：获取目标通信数据，并根据所述目标通信数据生成预设数量的目标通信记录；将所述预设数量的所述目标通信记录输入预先训练的分类模型进行频谱效率分类，得到频谱分类结果，所述频谱分类结果用于指示所述目标通信数据的频谱效率等级；在由至少两个频谱效率预测模型构成的预测模型集合中选取与所述频谱效率等级对应的频谱效率预测模型作为目标预测模型；将所述预设数量的所述目标通信记录输入所述目标预测模型进行频谱效率预测，得到所述目标通信数据对应的频谱效率预测结果
。2.
根据权利要求1所述的频谱效率的预测方法，所述将所述预设数量的所述目标通信记录输入预先训练的分类模型进行频谱效率分类，得到频谱分类结果，包括：根据预设的频谱效率等级，对每个所述目标通信记录对应的第一频谱分类结果进行分类，得到第一分类结果；基于所述第一分类结果，选取占比最多的所述频谱效率等级作为所述频谱分类结果
。3.
根据权利要求1所述的频谱效率的预测方法，所述根据所述目标通信数据生成预设数量的目标通信记录，包括：从预设时间段内目标通信设备的通信过程中获取初始通信数据；若所述初始通信数据不能按照所述预设数量进行等分，则对所述初始通信数据利用预设值进行补全，得到等长的所述目标通信记录
。4.
根据权利要求3所述的频谱效率的预测方法，所述从预设时间段内目标通信设备的通信过程中获取初始通信数据，包括：从所述通信过程中获取本小区和相邻小区的通信数据；所述通信数据包括：同步信令块通信数据
、
上行波束通信数据
、
下行波束通信数据和
/
或服务信号通信数据；对所述通信数据进行数值统计得到数值统计结果；所述数值统计包括：统计最大值
、
统计最小值
、
统计均值和
/
或统计波束数量；拼接所述数值统计结果得到所述初始通信数据
。5.
根据权利要求4所述的频谱效率的预测方法，所述从所述通信过程中获取本小区和相邻小区的通信数据，包括：获取所述通信过程中至少一个通信标识；基于所述通信标识对所述通信...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩泷，朱光旭，史清江，
申请(专利权)人：深圳市大数据研究院，
类型：发明
国别省市：