[發明專利]一種無源光網絡用戶端反射信號離散化鏈路狀態判別方法有效
| 申請號: | 202010538693.5 | 申請日: | 2020-06-13 |
| 公開(公告)號: | CN111818404B | 公開(公告)日: | 2022-03-08 |
| 發明(設計)人: | 張志選;戈志群;孫小菡 | 申請(專利權)人: | 東南大學 |
| 主分類號: | H04Q11/00 | 分類號: | H04Q11/00;H04B10/071;H04B10/079;G06K9/62 |
| 代理公司: | 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 | 代理人: | 施昊 |
| 地址: | 210096 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 無源 網絡 用戶端 反射 信號 離散 化鏈路 狀態 判別 方法 | ||
1.一種無源光網絡用戶端反射信號離散化鏈路狀態判別方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟A:根據用戶信號的起始點和終止點對信號進行分段積分,取得用戶鏈路狀態信息;劃分用戶信號起始點和終止點的方法如下:
如果采樣信號的反射強度大于噪聲強度上限,則系統判斷此處為用戶信號起始點,并對信號開始積分,當采樣信號強度小于等于噪聲強度上限時,則用戶信號停止,積分結束;
步驟B:根據用戶鏈路狀態信息確定最佳的分類組數;分類組數取決于分段積分結果的輪廓系數,輪廓系數的數值在[-1,1]范圍內,在該范圍內輪廓系數的數值越大則表示分類越優;
確定分類組數的方法如下:
(a)計算分段積分值i到本簇C其他分段積分值的平均距離ai,ai越小,說明該分段積分值越應該被歸到本簇C中,將ai稱為分段積分值i的簇內不相似度;
(b)計算分段積分值i到其他簇Cj的所有樣本的平均距離bij,bij稱為分段積分值i與其他簇Cj的不相似度,bij越大,說明分段積分值i越不屬于其他簇;
定義分段積分值i的簇間不相似度bi:
bi=min{bi1,bi2...,bik}
其中,下標k為分段積分值i對應的其他簇個數;bi越大,說明分段積分值i越不屬于已有分類簇;
(c)根據分段積分值i的簇內不相似度ai和簇間不相似度bi,定義分段積分值i的輪廓系數S(i):
若S(i)接近1,則說明分段積分值i聚類合理;若S(i)接近-1,則說明分段積分值i更應該分類到其他簇;所有樣本的S(i)的均值稱為聚類結果的輪廓系數,用于衡量整個聚類結果的優劣;
步驟C:根據最佳的分類組數,計算相應聚類中心,將各個用戶鏈路狀態信息進行聚類,并返回離散化鏈路狀態結果。
2.根據權利要求1所述無源光網絡用戶端反射信號離散化鏈路狀態判別方法,其特征在于,步驟C的具體過程如下:
(1)根據步驟B得到的最佳的分類組數k,選擇k個樣本作為聚類中心;
(2)計算每個分段積分值與每個聚類中心的距離,將樣本劃分到最近的聚類中心,并計算劃分到每個類別中的所有積分樣本特征的均值,并以該均值作為下一輪聚類對應組的中心值;重復本步驟,直至所有分段積分值分組完畢;
(3)輸出最終的聚類中心以及每個分段積分值所屬的類別,計算每組平均值并對照標準值,判斷每組對應的用戶鏈路狀態,給出離散化鏈路狀態結果。
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