本發(fā)明屬于信號處理領域，尤其是一種多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代移動通信系統(tǒng)中，終端設備需要在復雜多變的環(huán)境下保持可靠的通信性能；信噪比（snr）即信號功率和背景噪聲功率的比值，是表征信道特性的重要參數(shù)；信噪比作為衡量通信質(zhì)量的關鍵指標，其準確估計對于通信系統(tǒng)的鏈路自適應、功率控制、信道編碼和調(diào)制方式選擇等具有重要意義；特別是在高鐵、航空、海事等高動態(tài)場景下，終端設備面臨劇烈的平臺姿態(tài)變化和復雜的電磁環(huán)境，這對信噪比的實時精確估計提出了更高的要求；準確的信噪比估計不僅能夠幫助系統(tǒng)及時調(diào)整通信參數(shù)，優(yōu)化資源分配，還能為通信系統(tǒng)的故障診斷和性能評估提供重要依據(jù)。

2、目前，常用的信噪比估計方法主要包括基于導頻序列的估計方法、矩估計法和最大似然估計法等；基于導頻序列的方法通過在已知導頻位置測量接收信號功率來估計信噪比，實現(xiàn)簡單但占用額外帶寬資源；矩估計法利用接收信號的高階統(tǒng)計量進行估計，計算復雜度較低但在低信噪比條件下性能顯著下降；最大似然估計方法理論性能最優(yōu)，但計算復雜度高且收斂速度慢；這些方法在實際應用中往往采用固定的信號處理窗口和預設的特征提取參數(shù)，主要針對靜態(tài)或低動態(tài)場景設計，缺乏對復雜場景的自適應能力。

3、然而，現(xiàn)有技術(shù)方案在實際應用中存在以下技術(shù)問題、首先，傳統(tǒng)的固定窗口處理方法無法根據(jù)平臺運動狀態(tài)動態(tài)調(diào)整，導致在劇烈運動時可能出現(xiàn)信號截斷或冗余，影響特征提取的準確性；其次，現(xiàn)有特征提取方法往往單獨考慮時域、頻域或相位特征，缺乏有效的特征融合機制，難以全面反映信號特性；第三，環(huán)境參數(shù)和平臺姿態(tài)對信號特征的影響未得到充分補償，特別是在溫度、氣壓等環(huán)境參數(shù)快速變化時，估計結(jié)果產(chǎn)生較大偏差；第四，傳統(tǒng)方法對特征可靠性的評估過于簡單，沒有建立完整的可靠性評估體系，導致在復雜場景下可能輸出不可靠的估計結(jié)果；第五，現(xiàn)有技術(shù)普遍缺乏對歷史數(shù)據(jù)的有效利用機制，未能通過建立動態(tài)記憶來提高估計的時序一致性；最后，缺乏系統(tǒng)性能的多維度評估和參數(shù)自適應優(yōu)化機制，難以保證在不同場景下維持穩(wěn)定的估計性能；這些技術(shù)問題嚴重制約了信噪比估計在復雜場景下的應用效果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的，提出一種多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法及裝置，以解決現(xiàn)在技術(shù)存在的上述問題。

2、技術(shù)方案，一種多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，包括如下步驟：

3、s1、獲取接收信號樣本序列、平臺姿態(tài)數(shù)據(jù)、天線指向數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過特征提取和自適應窗口處理，得到特征向量；基于環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，計算得到環(huán)境補償數(shù)據(jù)；基于特征向量和環(huán)境補償數(shù)據(jù)，生成補償特征向量；基于補償特征向量，通過特征融合處理，得到融合特征向量；基于融合特征向量，進行可靠性評估和優(yōu)化，輸出優(yōu)化特征序列和可靠性指標；

4、s2、對優(yōu)化特征序列和可靠性指標進行頻域分析，得到能量分布特征；基于能量分布特征，構(gòu)建噪聲基準，得到噪聲特征向量；基于噪聲特征向量、環(huán)境補償數(shù)據(jù)和補償特征向量，進行交叉驗證，生成可信度指標；基于能量分布特征和噪聲特征向量，計算得到初步信噪比；基于可信度指標，對初步信噪比進行優(yōu)化，輸出優(yōu)化信噪比和可靠性矩陣；

5、s3、基于優(yōu)化信噪比、可靠性矩陣以及預存儲的平臺狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建場景特征向量；基于場景特征向量，進行參數(shù)優(yōu)化，得到優(yōu)化參數(shù)集；基于優(yōu)化參數(shù)集，構(gòu)建動態(tài)記憶機制，生成記憶狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于記憶狀態(tài)數(shù)據(jù)，對優(yōu)化信噪比進行動態(tài)校正，得到校正信噪比；對校正信噪比進行魯棒性處理，輸出魯棒信噪比；

6、s4、基于魯棒信噪比、場景特征向量、優(yōu)化參數(shù)集和記憶狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建性能評估向量；基于性能評估向量，生成動態(tài)閾值向量；對性能評估向量和動態(tài)閾值向量進行質(zhì)量評估，得到質(zhì)量評估值；基于質(zhì)量評估值，對魯棒信噪比進行優(yōu)化，生成最終信噪比；同時基于質(zhì)量評估值，進行參數(shù)反饋控制，輸出控制參數(shù)集。

7、一種多場景終端信噪比估計實現(xiàn)裝置，包括：

8、至少一個處理器；以及，

9、與至少一個所述處理器通信連接的存儲器；其中，

10、所述存儲器存儲有可被所述處理器執(zhí)行的指令，所述指令用于被所述處理器執(zhí)行以實現(xiàn)所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法。

11、有益效果，本發(fā)明保證了原始信號特征的完整捕獲，有效消除了外部因素的干擾，提高了估計結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，實現(xiàn)了系統(tǒng)性能的持續(xù)優(yōu)化，能夠適應不同場景下的信號特征變化；在保證估計精度的同時，維持了較高的運算效率，實現(xiàn)了信噪比估計結(jié)果的高精度、高可靠性和強適應性，能夠滿足多種復雜應用場景的需求。

技術(shù)特征：

1.一種多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s1進一步為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s2進一步為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s3進一步為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s4進一步為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s12進一步為：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s13進一步為：

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s21進一步為：

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法，其特征在于，步驟s31進一步為：

10.一種多場景終端信噪比估計實現(xiàn)裝置，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種多場景終端信噪比估計實現(xiàn)方法及裝置，該方法包括：獲取接收信號樣本序列、平臺姿態(tài)數(shù)據(jù)、天線指向數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，經(jīng)特征提取和自適應窗口處理得到特征向量；基于所述特征向量和環(huán)境補償數(shù)據(jù)生成補償特征向量；結(jié)合平臺狀態(tài)數(shù)據(jù)進行特征融合，得到場景特征向量；對所述場景特征向量進行參數(shù)優(yōu)化并建立動態(tài)記憶機制，生成記憶狀態(tài)數(shù)據(jù)；利用所述記憶狀態(tài)數(shù)據(jù)對信噪比進行動態(tài)校正和魯棒性處理，得到校正信噪比；基于性能評估向量和動態(tài)閾值向量進行質(zhì)量評估，輸出最終信噪比和控制參數(shù)集。本發(fā)明通過自適應特征提取、多維補償和動態(tài)記憶機制，提高了信噪比估計的精度和可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：張超,端義鋒,朱慶浩,賴海光
受保護的技術(shù)使用者：南京控維通信科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2