[发明专利]干扰源预测模型建立方法、干扰源识别方法、装置和终端设备

权利要求书

1.一种干扰源预测模型建立装置，其中，该装置包括：

第一采样单元，其在预先设定的多个干扰场景下，对于多个测试窗口的每个测试窗口，以预定采样率对所述测试窗口进行能量检测采样，获得每个测试窗口内的样本数据集；

标记单元，其根据每个测试窗口所属的测试时间段和/或每个测试窗口内的样本数据集中的样本的时间戳和/或无线网络探测器在每个测试窗口探测到的数据对每个测试窗口进行标记；

训练单元，其根据每个测试窗口的样本数据集和每个测试窗口对应的标记对深度神经网络进行训练，得到所述干扰源预测模型的参数。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述测试窗口的长度与微波炉的发射周期相同或者为微波炉的发射周期的整数倍，所述预定采样率为高于200us一次。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述无线网络探测器包括以下任意一种或多种：

WIFI探测器，

蓝牙探测器，

紫蜂探测器。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述标记单元根据所述测试窗口所属的测试时间段对所述测试窗口进行标记，所述标记单元包括：

第一判断单元，其判断所述测试窗口所属的测试时间段是否为第一干扰源的工作时间段；

第一标记单元，其在所述第一判断单元判断为是时，将所述测试窗口标记为第一干扰源干扰。

5.根据权利要求1或4所述的装置，其中，所述标记单元根据所述测试窗口所属的测试时间段和所述测试窗口内的样本数据集中的样本的时间戳和无线网络探测器探测到的数据对所述测试窗口进行标记，所述标记单元包括：

第二判断单元，其判断所述测试窗口所属的测试时间段是否为第二干扰源的工作时间段，并且所述测试窗口内的样本数据集中的至少一个样本的时间戳是否位于无线网络探测器探测到的属于指定地址对的帧的起止时间内；

第二标记单元，其在所述第二判断单元判断为是时，将所述测试窗口标记为第二干扰源干扰。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述标记单元根据所述测试窗口内的样本数据集中的样本的时间戳和无线网络探测器探测到的数据对所述测试窗口进行标记，所述标记单元包括：

第三判断单元，其判断所述测试窗口内的样本数据集中的至少一个样本的时间戳是否位于无线网络探测器探测到的信标帧的起止时间内，

第三标记单元，其在所述第三判断单元判断为是时，将所述测试窗口标记为信标干扰。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述训练单元将所有测试窗口内的样本数据集的所有样本作为卷积神经网络的输入，将对所有测试窗口的标记作为所述卷积神经网络的输出，基于所述卷积神经网络的架构进行训练，得到所述卷积神经网络的各项参数，作为所述干扰源预测模型的参数。

8.一种干扰源识别装置，其中，所述装置包括：

建立单元，其利用多个测试窗口的每个测试窗口所对应的样本数据集及对应该测试窗口的标签，建立干扰源预测模型；

第二采样单元，其以预定采样率对检测窗口内的接收信号强度进行能量检测采样，获得对应所述检测窗口的样本数据集；

确定单元，其将所述样本数据集输入所述干扰源预测模型，得到对应所述检测窗口的干扰源类型。

9.一种终端设备，其中，所述终端设备包括权利要求1-8任一项所述的装置。