申请/专利权人：深圳奥视通电子有限公司

申请日：2023-11-02

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117498918B

主分类号：H04B7/185

分类号：H04B7/185;H04W24/06;H04W24/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明涉及信号接收器控制的技术领域，特别是涉及一种基于卫星信号强度的信号接收器控制方法及系统，其提高运维效率，降低了运维成本，并提高了通信服务的质量和稳定性；所述方法包括：为每个信号接收器分别分配独立的索引地址；获取每个信号接收器接收到的卫星信号质量信息；所述卫星信号质量信息包括信号强度、信号噪声、信号失真以及信号稳定性；对每个信号接收器接收到的卫星信号质量信息进行数据转换，获得卫星信号质量特征矩阵；将卫星信号质量特征矩阵输入至预先训练的卫星信号质量评价模型中，所述卫星信号质量评价模型输出信号质量评价指数；将信号质量评价指数低于预设阈值的信号接收器，标记为问题信号接收器。

主权项：1.一种基于卫星信号强度的信号接收器控制方法，其特征在于，所述方法包括：为每个信号接收器分别分配独立的索引地址；获取每个信号接收器接收到的卫星信号质量信息；所述卫星信号质量信息包括信号强度、信号噪声、信号失真以及信号稳定性；对每个信号接收器接收到的卫星信号质量信息进行数据转换，获得卫星信号质量特征矩阵；将卫星信号质量特征矩阵输入至预先训练的卫星信号质量评价模型中，所述卫星信号质量评价模型输出信号质量评价指数；将信号质量评价指数低于预设阈值的信号接收器，标记为问题信号接收器；获取每个问题信号接收器所在区域的气象环境信息，并将气象环境信息输入至预先训练的信号质量环境补偿计算模型中，获得每个问题信号接收器的环境补偿值；将每个问题信号接收器的信号质量评价指数与对应的环境补偿值相加后，再次与所述预设阈值进行比较，将相加结果仍低于所述预设阈值的问题信号接收器标记为故障信号接收器；将相加结果不低于所述预设阈值的问题信号接收器标记为待调节信号接收器；根据故障信号接收器的索引地址对其执行故障排查、维修；根据待调节信号接收器的索引地址对其采取优化措施增强信号接收能力；对每个信号接收器接收到的卫星信号质量信息进行数据转换的方法，包括：设定卫星信号质量信息采集时间节点，相邻两个采集时间节点之间的时间长度相同；将相同采集时间节点的信号强度、信号噪声、信号失真以及信号稳定性归置到同一行；将不同采集时间节点的卫星信号质量信息按照时间顺序排列；将卫星信号质量信息中的信号强度、信号噪声、信号失真以及信号稳定性分别对齐，使相同元素在不同采集时间节点对应的数值位于同一列；得到卫星信号质量特征矩阵；所述卫星信号质量特征矩阵格式如下： 其中，Qn表示在第n个时间节点采集到的信号强度；Zn表示在第n个时间节点采集到的信号噪声；Sn表示在第n个时间节点采集到的信号失真；Wn表示在第n个时间节点采集到的信号稳定性；所述卫星信号质量评价模型构建方法包括：收集卫星信号质量数据，包括每个信号接收器的信号强度、信号噪声、信号失真以及信号稳定性；对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、标准化特征和处理异常值；将数据集划分为训练集和测试集；根据问题的性质选择模型架构，模型架构采用支持向量机、神经网络和决策树中的任一种；将训练集输入模型，通过反向传播优化算法，调整模型参数；使用测试集评估模型的性能；根据评估结果，对模型进行调整和优化；将满足性能要求模型部署到实际运行环境中，实时评估信号接收器的状态；所述环境补偿计算模型构建方法包括：a、收集信号接收器的性能数据，清洗和预处理数据，包括去除异常值、填充缺失数据；b、从收集的数据中提取相关的特征，特征包括信号质量指标和气象环境参数；c、将数据集分为训练集和测试集；d、选择模型类型，模型类型采用统计模型、线性回归模型、决策树、随机森林、神经网络和深度学习模型中的任一种；e、使用训练集来训练模型，使其能够根据信号质量和气象环境参数来预测环境补偿值；f、使用测试集来评估模型的性能，并使用指标来度量模型的准确性，指标采用均方误差、均方根误差、决定系数和平均绝对误差中的任一种；g、将训练好的模型部署到实际系统中，以实时对问题信号接收器进行环境补偿值的计算。

全文数据：

权利要求：

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