申请/专利权人：南京威翔科技有限公司

申请日：2023-07-31

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN116938358B

主分类号：H04B17/15

分类号：H04B17/15;H04B17/29;H04W24/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2023.11.10#实质审查的生效;2023.10.24#公开

摘要：本发明公开了一种天馈线或天线合路器的驻波比检测数据的处理方法，属于通信技术领域，采用离群值检测算法对异常数据进行筛选，构建异常数据集合，提取异常数据的特征，利用机器学习算法识别异常数据，解决了对驻波比数据进行对数据进行归类和异常值检测筛选的技术问题，本发明对获得的SWR数据按时间段进行归类，可以帮助分析系统性能的变化趋势和可能出现的周期性问题，本发明对原始驻波比数据进行异常值测算，可以有效的过滤异常数据，避免对数据的干扰，本发明采用机器学习算法最终对异常值进行识别，简化了批量测试时对异常值进行判断的步骤，提高了测试效率。

主权项：1.一种天馈线或天线合路器的驻波比检测数据的处理方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：测试前对一个待测试的天馈线或天线合路器预设一个编号，记为天线编号；将待测试的天馈线或天线合路器连接到矢量网络分析仪的测试端口，矢量网络分析仪用于测量天馈线或天线合路器的驻波比数据，记为原始驻波比数据，并将原始驻波比数据发送给上位机；步骤2：上位机接收到原始驻波比数据后，利用时间戳和天线编号对原始驻波比数据进行命名，得到原始驻波比数据的原始数据ID号；步骤3：在上位机中预设一个单位时间段，上位机对所有原始驻波比数据按单位时间段进行归类，得到多组原始驻波比数据集合；步骤4：在上位机中选取任意一组原始驻波比数据集合，采用离群值检测算法对异常数据进行筛选，得到原始驻波比数据集合中的正常数据和异常数据，将正常数据保留在原始驻波比数据集合中，并对原始驻波比数据集合名字修改为正常数据集合，同时将异常数据放入一个异常数据集合中；在执行步骤4时，离群值检测算法具体包括如下步骤：步骤4-1：在原始驻波比数据集合中任意选取一个数据点SWR_t_id，其中t表示时间戳，id表示原始数据ID号；分别采用箱线图法、Z-Score方法和3-Sigma方法对数据点SWR_t_id进行离群值计算，分别得到三个筛选结果；步骤4-2：对步骤4-1得到的三个筛选结果进行异常值筛选：当有任意两个筛选结果均识别为离群值时，判断数据点SWR_t_id为异常数据，并将数据点SWR_t_id放入一个异常数据集合中，执行步骤4-3；当识别为离群值的筛选结果少于2个时，判断数据点SWR_t_id为正常数据，并保留在原始驻波比数据集合，执行步骤4-3；步骤4-3：根据步骤4-1和步骤4-2的方法对原始驻波比数据集合中的所有数据点进行异常值筛选，将筛选过后的原始驻波比数据集合标记为正常数据集合；步骤5：根据步骤4的方法对多组原始驻波比数据集合进行筛选，得到多个正常数据集合，将正常数据集合做图表化处理，并通过显示屏进行展示；步骤6：在经过步骤1到步骤5的数据处理后，会得到待测试的天馈线或天线合路器对应的异常数据集合，上位机对异常数据集合中的数据进行特征提取，得到异常数据的特征；步骤7：上位机利用机器学习算法来学习异常数据集合中的异常数据的特征，制定对异常数据进行识别的规则；在执行步骤7时，包括如下步骤：步骤7-1：初始化聚类中心点，包括随机选择K个异常数据作为初始的K个聚类中心点，K为预先设定的聚类的数量；步骤7-2：分配异常数据到最近的聚类中心点，包括对于异常数据集合中的任意一个异常数据g，根据异常数据的特征，采用欧式距离算法计算其与每一个聚类中心点的距离；将异常数据g分配到距离最近的聚类中心点所对应的聚类中；步骤7-3：根据步骤7-2的方法对异常数据集合中的所有异常数据进行分配；步骤7-4：对于每一个聚类，计算其包含的所有异常数据的特征的平均值，将该平均值作为新的聚类中心点；步骤7-5：重复步骤7-2到步骤7-4的方法，直到聚类中心点达到预设的迭代次数，最终得到Km个聚类中心点以及每一个异常数据所属的聚类；步骤7-6：制定对异常数据进行识别的规则包括：将新获取的原始驻波比数据与异常数据集合的分布进行比较，提取新获取的原始驻波比数据在分布中的位置或概率密度信息，并作为新获取的原始驻波比数据的特征；将得到的Km个聚类中心点均作为判定点，对于新获取的原始驻波比数据，采用欧式距离计算算法分别计算自身与所有判定点之间的距离：若都超出预设距离阈值，则判断为正常数据；反之，则判断为异常数据；步骤8：在对与待测试的天馈线或天线合路器同批次的天馈线或天线合路器进行测试时，根据步骤7得到的规则直接对异常数据进行识别。

全文数据：

权利要求：

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