[發(fā)明專(zhuān)利]頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法與裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811295194.7
• 申請(qǐng)日: 2018-11-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109450567A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周屹;陳良;趙甫胤;周凱;唐剛;顏學(xué)彥;張學(xué)玲;單亮亮;楊瀏;彭濤;萬(wàn)峻;衡鵬;楊慧平;張翔引;黃寅峰
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 國(guó)家無(wú)線電監(jiān)測(cè)中心成都監(jiān)測(cè)站;成都奧特為通訊有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04B17/30
• 分類(lèi)號(hào): H04B17/30;H04B17/373;H04B17/391
• 代理公司: 成都超凡明遠(yuǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51258
• 代理人: 張紅平

1.一種頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法包括：

接收智能終端發(fā)送的在連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度；

對(duì)所述連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度進(jìn)行分解生成多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度；

提取所述多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征；

依據(jù)當(dāng)前提取到多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征、預(yù)先訓(xùn)練的非線性態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型、預(yù)存儲(chǔ)的多個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本以及每個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的頻段占用度態(tài)勢(shì)生成多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的多個(gè)未來(lái)時(shí)間段頻段占用度態(tài)勢(shì)；

將多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的多個(gè)未來(lái)時(shí)間段頻段占用度態(tài)勢(shì)合成生成頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述預(yù)先訓(xùn)練的非線性態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型為利用多個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本以及每個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)先訓(xùn)練的時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型或決策樹(shù)算法模型或支持向量機(jī)算法模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)所述連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度進(jìn)行分解生成多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度的步驟包括：

利用小波信號(hào)分解方法對(duì)所述連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度進(jìn)行分解生成多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述在連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度為在一個(gè)預(yù)設(shè)定的檢測(cè)周期的頻段占用度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法還包括：

將頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)送至所述智能終端。

6.一種頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)裝置包括：

信息接收單元，用于接收智能終端發(fā)送的在連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度；

信號(hào)分解單元，用于對(duì)所述連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度進(jìn)行分解生成多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度；

特征提取單元，用于提取所述多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征；

預(yù)測(cè)單元，用于依據(jù)當(dāng)前提取到多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征、預(yù)先訓(xùn)練的非線性態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型、預(yù)存儲(chǔ)的多個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本以及每個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的頻段占用度態(tài)勢(shì)生成多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的多個(gè)未來(lái)時(shí)間段頻段占用度態(tài)勢(shì)；

結(jié)果生成單元，用于將多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的多個(gè)未來(lái)時(shí)間段頻段占用度態(tài)勢(shì)合成生成頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述預(yù)先訓(xùn)練的非線性態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型為利用多個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本以及每個(gè)歷史頻段占用度的態(tài)勢(shì)特征訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)先訓(xùn)練的時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型或決策樹(shù)算法模型或支持向量機(jī)算法模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述信號(hào)分解單元具體用于利用小波信號(hào)分解裝置對(duì)所述連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度進(jìn)行分解生成多個(gè)當(dāng)前時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻段占用度。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述在連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的頻段占用度為在一個(gè)預(yù)設(shè)定的檢測(cè)周期的頻段占用度。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)裝置還包括：

信息發(fā)送單元，用于將頻段占用度態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)送至所述智能終端。