申请/专利权人：钦原科技有限公司

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117580090B

主分类号：H04W24/08

分类号：H04W24/08;H04W4/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本申请公开了一种移动终端通信稳定性测试方法及系统，涉及通信技术领域。其首先获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值，接着，提取所述多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量，然后，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵，接着，融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，最后，基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求。这样，可以实现对移动终端设备通信稳定性的准确评估。

主权项：1.一种移动终端通信稳定性测试方法，其特征在于，包括：获取被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的信号强度值；提取多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量；构造多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵；融合所述多尺度信号强度关联特征向量和所述空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量；以及基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求；其中，提取多个位置的信号强度值的信号强度关联特征以得到多尺度信号强度关联特征向量，包括：将所述多个位置的信号强度值按照样本维度排列为信号强度输入向量；以及将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量；其中，将所述信号强度输入向量通过基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到所述多尺度信号强度关联特征向量，包括：使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第一卷积层以具有第一长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第一尺度信号强度关联特征向量；使用所述信号强度间关联模式特征提取器的第二卷积层以具有第二长度的一维卷积核对所述信号强度输入向量进行一维卷积编码以得到第二尺度信号强度关联特征向量，所述第二长度不同于所述第一长度；以及将所述第一尺度信号强度关联特征向量和所述第二尺度信号强度关联特征向量进行级联以得到所述多尺度信号强度关联特征向量；其中，构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，提取所述空间拓扑矩阵的拓扑关联特征以得到空间拓扑特征矩阵，包括：构造所述多个位置的空间拓扑矩阵，所述空间拓扑矩阵中非对角线上各个位置的特征值用于表示相应两个位置之间的欧式距离；以及将所述空间拓扑矩阵通过基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器以得到所述空间拓扑特征矩阵；其中，基于所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量，确定所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求，包括：将所述包含空间拓扑信息的多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求；其中，还包括训练步骤：对所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器、所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器和所述分类器进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括被测试移动终端设备在预定测试场景中多个位置的训练信号强度值，以及，所述被测试移动终端设备的通信稳定性是否符合预定要求的真实值；将所述多个位置的训练信号强度值按照样本维度排列为训练信号强度输入向量；将所述训练信号强度输入向量通过所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器以得到训练多尺度信号强度关联特征向量；构造多个位置的训练空间拓扑矩阵，所述训练空间拓扑矩阵中非对角线上各个位置的特征值用于表示相应两个位置之间的欧式距离；将所述训练空间拓扑矩阵通过所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器以得到训练空间拓扑特征矩阵；融合所述训练多尺度信号强度关联特征向量和所述训练空间拓扑特征矩阵以得到包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量；将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量；将所述包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量通过分类器以得到分类损失函数值；以及以所述分类损失函数值来对所述基于多尺度邻域特征提取模块的信号强度间关联模式特征提取器、所述基于卷积神经网络模型的空间拓扑特征提取器和所述分类器进行训练；其中，将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量，包括：以如下校正公式将所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量进行校正以得到包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量；其中，所述校正公式为： 其中，是所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的第个位置的特征值，是所述包含空间拓扑信息的训练多尺度信号强度关联特征向量的第个位置的特征值，且是尺度超参数，表示以2为底的对数函数值，是包含空间拓扑信息的校正后训练多尺度信号强度关联特征向量的第个位置的特征值。

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