【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，尤其涉及一种信号快衰落识别方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、快衰落（fast fading）是指无线电信号的接收信号强度在短时间内快速变化的现象，主要是由于多径传播和多普勒效应引起的，这种现象通常发生在移动通信系统中，当移动台附近的散射体、反射体和折射体引起信号的多径传输时，这些多径信号在接收点相互叠加，导致接收信号的幅度快速起伏。快衰落现象是无线信号传播中的一个重要特性，而在日常网络优化工作中，很难直观的通过基础数据快速准确定位出快衰落问题点，通常需要用户反馈或者主动进行网络测试才能发现，往往造成网络优化工作的滞后性。针对无线信号快衰落现象，需要耗费大量人力和时间进行现场测试，而日常网络测试无法遍历所有网络覆盖区域，对快衰落识别的全面性不足。目前，较为全面的识别快衰落区域的方式，是将连接态ue（user equipment)，用户设备）上报的mro（measurement report original，测量报告原始数据）数据中相邻数据点的参考信号功率进行对比，当参考信号功率出现一定波动，就将ue判定为快衰落ue，ue上报的是瞬时信号强度，无线电信号出现瞬间波动并不一定是快衰落现象，所以存在较大的误判可能。
技术实现思路
1、本申请提供一种信号快衰落识别方法、装置、设备、介质及程序产品，用以解决现有的快衰落识别方式，容易对快衰落产生误判的缺陷。
2、本申请提供一种信号快衰落识别方法，包括：
3、获取基站采集的mro数据，并从
4、基于第一窗口尺寸，对所述无线信号数据进行滑窗处理，并对当前的第一窗口内的第一信号段进行粗识别，确定所述第一信号段是否存在快衰落；
5、若所述第一信号段存在快衰落，基于第二窗口尺寸，对所述第一信号段进行滑窗处理，并采用曼-肯德尔算法对各第二窗口内的第二信号段进行突变检测，确定所述第一信号段中的快衰落时间段；所述第二窗口尺寸小于所述第一窗口尺寸。
6、在一个实施例中，所述采用曼-肯德尔算法对当前的第二窗口内的第二信号段进行突变检测，确定所述第一信号段中的快衰落时间段，包括：
7、采用曼-肯德尔算法，基于顺序时间序列计算第一秩序列，并根据预设的第一统计量算法，计算所述第一秩序列的第一统计量序列；所述顺序时间序列是由所述第二信号段中各采样点的信号强度组成的；
8、基于所述顺序时间序列的逆序时间序列，计算第二秩序列，并根据预设的第二统计量算法，计算所述第二秩序列的第二统计量序列；
9、根据所述第一统计量序列确定所述第二信号段的信号变化趋势，并基于所述信号变化趋势确定所述第二信号段中是否存在信号快衰落；
10、若所述第二信号段中存在信号快衰落，根据所述第一统计量序列和所述第二统计量序列的交叉点，确定衰落起始时刻；
11、根据所述衰落起始时刻确定所述第一信号段中的快衰落时间段。
12、在一个实施例中，所述基于顺序时间序列计算第一秩序列，并根据预设的第一统计量算法，计算所述第一秩序列的第一统计量序列，包括：
13、对顺序时间序列中的第一序列值与各第二序列值进行比较，并根据比较结果构建所述第一序列值对应的第一特征序列；其中，若所述比较结果表征第一序列值大于第二序列值，所述第二序列值在所述第一特征序列中对应的序列值为第一预设值；若所述比较结果表征第一序列值小于或等于第二序列值，所述第二序列值在所述第一特征序列中对应的序列值为第二预设值；所述第一序列值为所述顺序时间序列中的任意一个，所述第二序列值是在所述第一序列值之前的任意一个；
14、基于所述第一特征序列统计小于所述第一序列值的第二序列值的第一目标数量，根据各所述第一序列值对应的第一目标数量构建第一秩序列；
15、计算所述第一秩序列对应的特征值；所述特征值包括均值和方差；
16、根据预设的第一统计量算法，对所述第一秩序列中的各序列值与所述特征值分别进行计算，得到第一统计量序列。
17、在一个实施例中，所述基于所述顺序时间序列的逆序时间序列，计算第二秩序列，并根据预设的第二统计量算法，计算所述第二秩序列的第二统计量序列，包括：
18、对所述顺序时间序列的逆序时间序列中的第三序列值与各第四序列值进行比较，并根据比较结果构建第二特征序列；其中，若所述比较结果表征第三序列值大于第四序列值，所述第四序列值在所述第二特征序列中对应的序列值为第一预设值；若所述比较结果表征第三序列值小于或等于第四序列值，所述第四序列值在所述第一特征序列中对应的序列值为第二预设值；所述第三序列值为所述逆序时间序列中的任意一个，所述第四序列值是在所述第一序列值之前的任意一个；
19、基于所述第二特征序列统计小于所述第三序列值的第四序列值的第二目标数量，根据各所述第三序列值对应的第二目标数量构建第二秩序列；
20、计算所述第二秩序列对应的特征值；所述特征值包括均值和方差；
21、根据预设的第二统计量算法，对所述第二秩序列中的各序列值与所述特征值分别进行计算，得到第一统计量序列。
22、在一个实施例中，所述对当前的第一窗口内的第一信号段进行粗识别，确定所述第一信号段是否存在快衰落，包括：
23、对当前的第一窗口内的第一信号段进行粗识别，确定所述第一信号段中信号强度小于预设信号阈值的目标采样点；
24、基于所述目标采样点对应的目标时刻，获取所述目标采样点之前第一预设时长的前向采样点，以及所述目标采样点之后第二预设时长的后向采样点；
25、基于所述前向采样点对应的信号强度，计算所述前向采样点的信号强度的平均值，得到所述目标采样点的前向平均电平，基于所述后向采样点和所述目标采样点对应的信号强度，计算所述后向采样点和所述目标采样点的信号强度的平均值，得到所述目标采样点的后向平均电平；
26、根据所述后向平均电平和所述前向平均电平，确定所述第一信号段是否存在快衰落；若所述后向平均电平小于所述预设信号阈值，且所述后向平均电平与所述前向平均电平的差值大于预设电平值，则所述第一信号段存在快衰落。
27、在一个实施例中，所述从所述mro数据中提取各终端用户的无线信号数据，包括：
28、从所述mro数据中提取各终端用户的imsi标识；
29、基于所述imsi标识对所述mro数据中的特征数据进行反向填充，得到填充后的特征数据；所述特征数据包括基站编号、小区编号、amf区域编号、amf集合编号、amf指向编号、采集时间标识、测量对象、测量信号强度、物理小区标识和频点号中的至少一项；
30、根据所述imsi标识，从填充后的特征数据中提取各所述终端用户的无线信号数据。
31、本申请还提供一种信号快衰落识别装置，包括如下模块：
32、数据采集模块，用于获取基站采集的mro数据，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种信号快衰落识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述采用曼-肯德尔算法对当前的第二窗口内的第二信号段进行突变检测，确定所述第一信号段中的快衰落时间段，包括：
3.根据权利要求2所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述基于顺序时间序列计算第一秩序列，并根据预设的第一统计量算法，计算所述第一秩序列的第一统计量序列，包括：
4.根据权利要求2所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述基于所述顺序时间序列的逆序时间序列，计算第二秩序列，并根据预设的第二统计量算法，计算所述第二秩序列的第二统计量序列，包括：
5.根据权利要求1所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述对当前的第一窗口内的第一信号段进行粗识别，确定所述第一信号段是否存在快衰落，包括：
6.根据权利要求1所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述从所述MRO数据中提取各终端用户的无线信号数据，包括：
7.一种信号快衰落识别装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的信号快衰落识别方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的信号快衰落识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种信号快衰落识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述采用曼-肯德尔算法对当前的第二窗口内的第二信号段进行突变检测，确定所述第一信号段中的快衰落时间段，包括：
3.根据权利要求2所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述基于顺序时间序列计算第一秩序列，并根据预设的第一统计量算法，计算所述第一秩序列的第一统计量序列，包括：
4.根据权利要求2所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述基于所述顺序时间序列的逆序时间序列，计算第二秩序列，并根据预设的第二统计量算法，计算所述第二秩序列的第二统计量序列，包括：
5.根据权利要求1所述的信号快衰落识别方法，其特征在于，所述对当前的第一窗口内的第一信号段进行粗识别，确定所述第一信...
【专利技术属性】
技术研发人员：王飞，姬霄鸿，陈嘉枫，朱智俊，朱韬，周海骄，徐炜亮，王国治，俞静，谢玲，
申请(专利权)人：中国移动通信集团浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：
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