本发明涉及信号传输，更具体地说，本发明涉及一种基站信号智能单向屏蔽方法及装置。
背景技术：
1、随着运营商网络覆盖规模不断扩大，基站信号在各种场合中的影响也越来越显著。在考试场所，尤其是教育考试场合，保障考试的公平、公正成为一项重要任务。因此，在考场部署面向运营商网络的屏蔽系统显得尤为重要，传统的考场信号屏蔽系统大多采用壁挂型模拟干扰器，这种设备通过vco（voltage controlled oscillator）扫频的方式在全频段发射扫频信号，同时在基站的上下行频段和上下行时隙内发射干扰信号；以及现有的通过定期重新进行信号侦听还能够保证干扰信号与无线通信系统信号同步，实现无线通信系统的时间和频率的同步跟踪，以适应屏蔽过程中无线通信系统网络配置变化的情况；例如，公开号为cn102868421a的中国专利公开了无线通信系统的信号屏蔽方法、装置及系统，上述方法虽能实现移动信号屏蔽，减少无须屏蔽的移动终端的通讯干扰，但经发明人对上述方法以及现有技术进行研究和应用发现，上述方法以及现有技术至少存在以下部分缺陷：
2、（1）传统的干扰器在工作时对基站上行通信产生强干扰，会导致周边无法正常通信，影响了移动通信网络的正常运行，甚至可能导致通信中断或信号质量下降；
3、（2）未根据近端机信号的强弱变化自动调整远端机的干扰信号的传输功率，使得干扰信号的输出不稳定，进而造成屏蔽失效。
4、为此，本发明提供了一种基站信号智能单向屏蔽方法及装置。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基站信号智能单向屏蔽方法及装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基站信号智能单向屏蔽方法，包括：
3、步骤1：收集屏蔽管理区域内第n个远端机的传输功率训练数据，以及收集第n个远端机相连接的近端机的评估系数训练数据；所述传输功率训练数据包括在测试场景中收集的传输功率特征数据及其对应的传输功率；所述评估系数训练数据包括在测试环境中近端机收集的干扰功率特征数据及其对应的损失评估系数值；所述传输功率特征数据包括干扰信号的放大倍数、调制深度、调制频率和损失评估系数值；
4、步骤2：基于传输功率训练数据，训练出用于反馈预测传输功率的传输功率预测模型；以及基于评估系数训练数据，训练出用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型；
5、步骤3：获取第n个远端机的传输功率的测量校正值，以及实时获取第n个远端机的传输功率特征数据和第n个远端机相连接的近端机的干扰功率特征数据；
6、步骤4：基于干扰功率特征数据和用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型，获得实时损失评估系数值；
7、步骤5：基于第n个远端机的传输功率特征数据、实时损失评估系数值以及传输功率预测模型，获得预测的传输功率；
8、步骤6：计算预测的传输功率与传输功率的测量校正值的差值，将预测的传输功率与传输功率的测量校正值的差值作为功率调节值，根据功率调节值对第n个远端机进行自适应调节。
9、进一步地，所述干扰信号的放大倍数通过远端机集成的功率放大器实时监测获得；所述调制深度是指干扰信号的幅度变换范围，即信号从最低幅度到最高幅度的变化程度；所述调制频率指的是干扰信号的频率变化范围；
10、所述干扰功率特征数据包括传输距离、阻抗评估系数以及环境湿度；
11、所述阻抗评估系数是指在第n个远端机接收近端机的干扰信号时，干扰信号受到传输线路的特性阻抗的影响程度；
12、所述阻抗评估系数的计算方法包括：
13、获取传输线路的电阻值和电抗值，并分别标记为和；
14、将电阻值和电抗值进行公式化计算，获得阻抗评估系数，其计算公式如下：
15、
16、式中，表示传输线路的阻抗评估系数；
17、所述损失评估系数值是指近端机的干扰信号的损失功率，损失评估系数值通过功率传感器测量近端机发送的干扰信号传输至第n个远端机的传输功率，然后计算与近端机的实际传输功率之间的差值来获得。
18、进一步地，训练出用于反馈预测传输功率的传输功率预测模型的方法包括：
19、将每组传输功率特征数据组合为第一特征向量的形式，所有第一特征向量中的放大倍数、调制深度、调制频率和损失评估系数值作为传输功率预测模型的输入，所述传输功率预测模型以对每组传输功率特征数据预测的传输功率作为输出，以每组传输功率特征数据对应的实际的传输功率为预测目标，以最小化所有预测的传输功率的第一预测准确度之和作为训练目标；其中，第一预测准确度的计算公式为：，其中，e为每组传输功率特征数据的编号，为第一预测准确度，为第e组传输功率特征数据对应的预测的传输功率，为第e组传输功率特征数据对应的实际的传输功率；对传输功率预测模型进行训练，直至第一预测准确度之和达到收敛时停止训练；所述传输功率预测模型具体为深度神经网络模型或深度信念网络模型中的任意一种。
20、进一步地，训练出用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型，包括：
21、将每组干扰功率特征数据组合为第二特征向量，所有第二特征向量中的传输距离、阻抗评估系数以及环境湿度作为评估系数预测模型的输入，所述评估系数预测模型以对每组干扰功率特征数据预测的损失评估系数值作为输出，以每组干扰功率特征数据对应的实际的损失评估系数值作为预测目标，以最小化所有预测的损失评估系数值的第二预测准确度之和作为训练目标；其中，第二预测准确度的计算公式为：，其中，f为每组干扰功率特征数据的编号，为第二预测准确度，为第f组干扰功率特征数据对应的预测的损失评估系数值，为第f组干扰功率特征数据对应的实际的损失评估系数值；对评估系数预测模型进行训练，直至第二预测准确度之和达到收敛时停止训练；所述评估系数预测模型为深度神经网络模型或深度信念网络模型中的任意一种。
22、进一步地，第n个远端机的传输功率的测量校正值的获取方法包括：
23、获取第n个远端机的传输功率初始测量值，以及获取第n个远端机运行状态数据；将传输功率初始测量值和运行状态数据组合为第三特征向量的形式，将第三特征向量输入预构建的功率校正模型中，获得第n个远端机的传输功率的测量校正值；
24、其中，所述功率校正模型根据第n个远端机的运行状态训练数据训练得到，所述运行状态训练数据包括运行状态特征数据及其对应的传输功率的测量校正值；所述运行状态特征数据包括传输功率初始测量值和运行状态数据；所述运行状态数据包括第n个远端机的运行温度以及运行电压。
25、进一步地，获取所述运行状态训练数据中的传输功率的测量校正值，包括：
26、通过功率传感器获取第n个远端机a℃运行温度下的传输功率初始测量值；将第n个远端机a℃运行温度下的传输功率初始测量值作为第一传输功率测量值，得到i个第一传输功率测量值，i为大于零整数；
27、在同一条件下，提取设定标准运行温度下第n个远端机的传输功率值，将设定运行温度下第n个远端机的传输功率值作为第二传输功率测量值；
28、所述同一条件是指运行温度下和设定标准运行温度下第n个远端机处于同一状态，包括但不限于远端机型号相同、功耗相同和屏蔽网络制式相同；
29、计算每个第一传输功率测量值与第二传输功率测量值的差值，将每个第一传输功率测量值与第二传输功率测量值的差值作为传输功率初始测量值的第一校正值，基于第一校正值对传输功率初始测量值进行校正，以获得传输功率的测量校正值。
30、进一步地，获取所述运行状态训练数据中的传输功率的测量校正值，还包括：
31、通过功率传感器获取第n个远端机bv运行电压下的传输功率初始测量值；将第n个远端机bv运行电压下的传输功率初始测量值作为第三传输功率测量值，得到r个第三传输功率测量值，r为大于零的整数，b为常数，v为伏特；
32、在同一条件下，提取设定标准运行电压下第n个远端机的传输功率值，将设定标准湿度下第n个远端机的传输功率值作为第四传输功率测量值；
33、所述同一条件是指运行电压下和设定标准运行电压下第n个远端机处于同一状态，包括但不限于远端机型号相同、功耗相同和屏蔽网络制式相同；
34、计算每个第三传输功率测量值与第四传输功率测量值的差值，将每个第三传输功率测量值与第四传输功率测量值的差值作为传输功率初始测量值的第二校正值，基于第二校正值对传输功率初始测量值进行校正，以获得传输功率的测量校正值。
35、进一步地，预构建的功率校正模型的生成方法包括：
36、将每组运行状态特征数据中的传输功率初始测量值和运行状态数据组合为第三特征向量，所有第三特征向量的元素作为功率校正模型的输入，所述功率校正模型以对每组运行状态特征数据预测的测量校正值作为输出，以每组运行状态特征数据对应的实际的测量校正值作为预测目标，以最小化所有预测的测量校正值的第三预测准确度之和作为训练目标；其中，第三预测准确度的计算公式为：，其中，为每组运行状态特征数据的编号，为第三预测准确度，为第组运行状态特征数据对应的预测的测量校正值，为第组运行状态特征数据对应的实际的测量校正值；对功率校正模型进行训练，直至第三预测准确度之和达到收敛时停止训练；所述功率校正模型为深度神经网络模型或深度信念网络模型中的任意一种。
37、进一步地，所述实时损失评估系数值的获取逻辑过程如下：
38、将近端机的干扰功率特征数据作为第二特征向量，并将第二特征向量输入至训练好的评估系数预测模型，获得评估系数预测模型预测的实时损失评估系数值。
39、进一步地，所述预测的传输功率的获取方法如下：
40、将评估系数预测模型预测的实时损失评估系数值作为第n个远端机的传输功率特征数据中的损失评估系数值，并将传输功率特征数据转化为第一特征向量的形式输入至传输功率预测模型，获得传输功率预测模型预测的传输功率。
41、第二方面，本发明提供一种基站信号智能单向屏蔽装置，用于实施上述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，包括：
42、训练数据采集模块，用于收集屏蔽管理区域内第n个远端机的传输功率训练数据，以及收集第n个远端机相连接的近端机的评估系数训练数据；所述传输功率训练数据包括在测试场景中收集的传输功率特征数据及其对应的传输功率；所述评估系数训练数据包括在测试环境中近端机收集的干扰功率特征数据及其对应的损失评估系数值；
43、模型训练模块，用于基于传输功率训练数据，训练出用于反馈预测传输功率的传输功率预测模型；以及基于评估系数训练数据，训练出用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型；
44、校正模块，用于获取第n个远端机的传输功率的测量校正值，以及实时获取第n个远端机的传输功率特征数据和第n个远端机相连接的近端机的干扰功率特征数据；
45、功率损失预测模块，用于基于干扰功率特征数据和用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型，获得实时损失评估系数值；
46、传输功率预测模块，用于基于第n个远端机的传输功率特征数据、实时损失评估系数值以及传输功率预测模型，获得预测的传输功率；
47、自适应调节模块，用于计算预测的传输功率与传输功率的测量校正值的差值，将预测的传输功率与传输功率的测量校正值的差值作为功率调节值，根据功率调节值对第n个远端机进行自适应调节。
48、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
49、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的一种基站信号智能单向屏蔽方法。
50、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的一种基站信号智能单向屏蔽方法。
51、本发明的技术效果和优点：
52、1.本发明通过收集屏蔽管理区域内第n个远端机的传输功率训练数据，以及收集第n个远端机相连接的近端机的评估系数训练数据；基于传输功率训练数据，训练出用于反馈预测传输功率的传输功率预测模型；以及基于评估系数训练数据，训练出用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型；获取第n个远端机的传输功率的测量校正值，以及实时获取第n个远端机的传输功率特征数据和第n个远端机相连接的近端机的干扰功率特征数据；基于干扰功率特征数据和用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型，获得实时损失评估系数值；基于第n个远端机的传输功率特征数据、实时损失评估系数值以及传输功率预测模型，获得预测的传输功率；计算预测的传输功率与传输功率的测量校正值的差值，将预测的传输功率与传输功率的测量校正值的差值作为功率调节值，根据功率调节值对第n个远端机进行自适应调节；本发明通过实时获取的远端机传输功率特征数据和近端机干扰功率特征数据，结合传输功率预测模型和评估系数预测模型，实时预测远端机的传输功率，并进行自适应调节以优化屏蔽系统的传输功率调整策略，能够智能地识别和调整远端机的传输功率，以保障屏蔽管理区域内屏蔽稳定性，从而达到提升屏蔽的效果。
53、2.本发明通过根据近端机的损失功率变化，自动且精准调节远端机的传输功率，从而优化屏蔽系统的传输功率的精准调整策略，保证屏蔽管理区域内的干扰信号稳定，进而不会造成屏蔽失效。
1.一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，所述干扰信号的放大倍数通过远端机集成的功率放大器实时监测获得；所述调制深度是指干扰信号的幅度变换范围，即信号从最低幅度到最高幅度的变化程度；所述调制频率指的是干扰信号的频率变化范围；
3.根据权利要求2所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，训练出用于反馈预测传输功率的传输功率预测模型的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，训练出用于反馈损失评估系数值的评估系数预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，第n个远端机的传输功率的测量校正值的获取方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，获取所述运行状态训练数据中的传输功率的测量校正值，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，获取所述运行状态训练数据中的传输功率的测量校正值，还包括：
8.根据权利要求7所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，预构建的功率校正模型的生成方法包括：
9.根据权利要求8所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，所述实时损失评估系数值的获取逻辑过程如下：
10.根据权利要求9所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，所述预测的传输功率的获取方法如下：
11.一种基站信号智能单向屏蔽装置，用于实施权利要求1-10中任一项所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-10中任一项所述的一种基站信号智能单向屏蔽方法。
