[發明專利]一種感知差區域精準定位方法

在審

• 申請號: 201910938608.1
• 申請日: 2019-09-30
• 公開（公告）號: CN110704780A
• 公開（公告）日: 2020-01-17
• 發明（設計）人: 桂冠;樊廣輝;張凱旋;曾駿
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06F16/958
• 分類號: G06F16/958;G06Q10/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 32224 南京縱橫知識產權代理有限公司
• 代理人: 董成

1.一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

采集設定區域內的無線感知質量指標KQI數據；

對所述無線感知質量指標KQI數據進行處理，將其分成訓練集、問題集、驗證集；

對所述訓練集進行降維，再將降維后的數據聚類成兩類數據；

基于所述問題集判斷出聚類后的兩類數據中的感知差類數據；

根據感知差類數據中數據點的密度，在感知差類數據的聚類中心處畫圓，位于圓內的數據點是精準定位的感知差區域，形成感知差區域模型；

使用所述驗證集驗證所述形成感知差區域模型區域的準確率,準確率大于設定閾值，則作為最終感知差區域識別結果。

2.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，所述無線感知質量指標KQI數據包括：頁面響應成功率、頁面響應時延、頁面顯示成功率、頁面顯示時延、頁面下載速率、移動視頻初始播放成功率、移動視頻每分鐘停頓次數、停頓時長占比、初始緩存時延、流媒體速率、即時通信響應成功率、即時通信響應時延、移動業務游戲響應成功率和移動業務游戲響應時延。

3.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，還包括刪去所述無線感知質量指標KQI數據中的冗余特征，具體為：

計算特征間的皮爾森相關系數，相關系數大于0.8時，表明兩個特征間的線性相關性過強，只保留其中一個特征，計算特征的方差，去掉方差最小的兩個特征。

4.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，所述對所述無線感知質量指標KQI數據進行處理，還包括，數據縮減，具體為：將每天24小時的KQI數據縮減為8忙時無線感知質量指標KQI數據，每天只使用8、9、10、18、19、20、21和22這8個最繁忙小時的KQI數據代表一天的感知情況。

5.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，所述對所述無線感知質量指標KQI數據進行處理，還包括填補空值，具體為：使用一周數據的均值對每個KQI的每周數據單獨進行空值填補。

6.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，所述對所述無線感知質量指標KQI數據進行處理，還包括數據最小最大值歸一化，具體為：使用最小最大歸一化方法對每一周的數據單獨進行歸一化。

7.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，所述對所述無線感知質量指標KQI數據進行處理，還包括數據組合，具體為將所述無線感知質量指標KQI數據組合為1行數列。

8.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，對所述訓練集進行降維，具體為：利用自編碼器對所述訓練集進行降維。

9.根據權利要求1所述的一種感知差區域精準定位方法，其特征在于，所述將降維后的數據聚類成兩類數據，具體為：采用K-MEANS算法將降維后的數據聚類成兩類數據。