一种OFDM系统内的符号调制方式检测方法及装置与流程

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种ofdm系统内的符号调制方式检测方法及装置。

背景技术：

信号发送端向信号接收端发送信号时，对原始信号进行ofdm(orthogonalfrequencydivisionmultiplexing，正交频分复用)系统内的符号调制，再进行ofdm调制，并通过信道将调制之后的信号发送给信号接收端。信号接收端接收到信号后，通过与上述调制过程所采用的ofdm调制方式相对应的ofdm解调方式，对接收到的信号进行解调，获得解调信号，并采用与符号调制方式相对应的符号解调方式，对解调信号进行符号解调，得到原始信号。这样来看，信道中传输的信号都是经过调制的信号。

另外，信道在传输信号时，所传输的信号可能是非法信号，因此，检测设备需要对信道中传输的信号进行检测，防止非法信号占用信道，导致信道资源紧张。由于上述检测设备从信道中获得的信号为进行符号调制与ofdm调制后的信号，因此，检测设备需要在对信号进行ofdm解调后检测上述经过符号调制后的信号所采用的符号调制方式，并采用与检测到的符号调制方式对应的符号解调方式对上述经过符号调制后的信号进行符号解调，然后检测经过符号解调后的信号是否为非法信号。

但是信道中传输的信号易受到信号反射、折射、衰落等信道干扰的影响，从而导致检测到的ofdm系统内的符号调制方式准确度较低。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种ofdm系统内的符号调制方式检测方法及装置，以提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种ofdm系统内的符号调制方式检测方法，所述方法包括：

从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号；

对所述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号；

针对所述时间段包含的各个子时间段，计算所述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值；

根据计算得到的各个比值，检测所述待检测信号的符号调制方式。

本发明的一个实施例中，所述根据计算得到的各个比值，检测所述待检测信号的符号调制方式，包括：

将计算得到的各个比值输入预先训练的调制方式检测模型，获得所述待检测信号的符号调制方式；

其中，所述调制方式检测模型为：采用第一样本集对第一初始模型进行训练得到的、用于检测信号的符号调制方式的模型，所述第一样本集包括：针对各个子时间段，第一样本信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的样本比值、第一样本信号的符号调制方式。

本发明的一个实施例中，所述针对所述时间段包含的各个子时间段，计算所述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值，包括：

确定所述解调信号中的各个prb(physicalresourceblock，物理资源块)；

针对所述时间段包含的各个子时间段，计算各个prb中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

本发明的一个实施例中，所述针对所述时间段包含的各个子时间段，计算各个prb中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值，包括：

确定各个prb中被信号占用的prb，作为占用资源块；

针对所述时间段包含的各个子时间段，计算各个占用资源块中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

本发明的一个实施例中，所述确定各个prb中被信号占用的prb，作为占用资源块，包括：

将各个prb输入预先训练的资源块占用检测模型，确定占用资源块；

其中，所述资源块占用检测模型为：采用第二样本集对第二初始模型进行训练得到的、用于检测prb是否被信号占用的模型，所述第二样本集包括：样本prb以及样本prb是否被占用的标注。

第二方面，本发明实施例提供了一种ofdm系统内的符号调制方式检测装置，所述装置包括：

信号获取模块，用于从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号；

信号解调模块，用于对所述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号；

比值计算模块，用于针对所述时间段包含的各个子时间段，计算所述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值；

调制方式检测模块，用于根据计算得到的各个比值，检测所述待检测信号的符号调制方式。

本发明的一个实施例中，所述调制方式检测模块，具体用于：

将计算得到的各个比值输入预先训练的调制方式检测模型，获得所述待检测信号的符号调制方式；

其中，所述调制方式检测模型为：采用第一样本集对第一初始模型进行训练得到的、用于检测信号的符号调制方式的模型，所述第一样本集包括：针对各个子时间段，第一样本信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的样本比值、第一样本信号的符号调制方式。

本发明的一个实施例中，所述比值计算模块，包括：

物理资源块确定子模块：用于确定所述解调信号中的各个prb；

比值计算子模块：用于针对所述时间段包含的各个子时间段，计算各个prb中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

本发明的一个实施例中，所述比值计算子模块，包括：

占用资源块确定单元，用于确定各个prb中被信号占用的prb，作为占用资源块；

比值计算单元，用于针对所述时间段包含的各个子时间段，计算各个占用资源块中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

本发明的一个实施例中，所述占用资源块确定单元，具体用于：

将各个prb输入预先训练的资源块占用检测模型，确定占用资源块；

其中，所述资源块占用检测模型为：采用第二样本集对第二初始模型进行训练得到的、用于检测prb是否被信号占用的模型，所述第二样本集包括：样本prb以及样本prb是否被占用的标注。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面任一所述的方法步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的方法步骤。

第五方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面任一所述的方法步骤。

本发明实施例有益效果：

应用本发明实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号，对上述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号，针对上述时间段包含的各个子时间段，计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号在该子时间段内的比值，根据计算得到的各个比值，检测上述待检测信号的符号调制方式。由于上述时间段被划分为子时间段后，各个子时间段的时长一般较短，则可以认为在上述子时间段内信道对信号的干扰在相邻子载波中是相同的，另外，在信道对信号产生干扰的情况下，误差允许的范围内、与信道对信号产生的干扰相比，高斯白噪声对信号的干扰较小可以忽略。又由于在频域维度，信道的频域符号是以与信号的频域符号相乘的方式叠加在信号上，因此可以认为在子时间段的时长足够短、误差允许的范围内，通过计算上述解调信号中位于相邻子载波上的频域符号的幅度在相同时间段的比值的方式，可以去除信道在信号上叠加的干扰，这样使用去除了信道干扰的位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值检测ofdm系统内的符号调制方式，能够提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的第一种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图；

图2a为本发明实施例提供的第二种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图；

图2b为本发明实施例提供的第一种神经网络模型的结构示意图；

图2c为本发明实施例提供的第一种机器学习模型的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的第三种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种物理资源块示意图；

图5a为本发明实施例提供的第四种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图；

图5b为本发明实施例提供的第二种神经网络模型的结构示意图；

图5c为本发明实施例提供的第二种机器学习模型的结构示意图；

图6为本发明实施例提供的第五种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图；

图7为本发明实施例提供的第一种ofdm系统内的符号调制方式检测装置的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的第二种ofdm系统内的符号调制方式检测装置的结构示意图；

图9为本发明实施例提供的第三种ofdm系统内的符号调制方式检测装置的结构示意图；

图10为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

由于现有技术中对ofdm系统内的符号调制方式进行检测时，检测结果会受到信道干扰的影响，所检测出的ofdm系统内的符号调制方式的准确度较低，为解决这一问题，本发明实施例提供了一种ofdm系统内的符号调制方式检测方法及装置。

本发明的一个实施例中，提供了一种ofdm系统内的符号调制方式检测方法，该方法包括：

从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号。

对上述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号。

针对上述时间段包含的各个子时间段，计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

根据计算得到的各个比值，检测上述待检测信号的符号调制方式。

应用本实施例提供的方案进行ofdm系统内的调制方式检测时，由于上述时间段被划分为子时间段后，各个子时间段的时长一般较短，则可以认为在上述子时间段内信道对信号的干扰在位于相邻子载波中是相同的，另外，在信道对信号产生干扰的情况下，误差允许的范围内、与信道对信号产生的干扰相比，高斯白噪声对信号的干扰较小可以忽略。又由于在频域维度，信道的频域符号是以与信号的频域符号相乘的方式叠加在信号上，因此可以认为在子时间段的时长足够短、误差允许的范围内，通过计算上述解调信号中位于相邻子载波上的频域符号的幅度在相同时间段的比值的方式，可以去除信道在信号上叠加的干扰，这样使用去除了信道干扰的位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值检测ofdm系统内的符号调制方式，能够提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。

下面通过具体实施例对本发明实施例提供的ofdm系统内的符号调制方式检测方法和装置分别进行详细介绍。

参见图1，本发明实施例提供了第一种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图，该方法包括以下步骤s101-s104。

s101：从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号。

其中，在无线通信领域，如4g或5g通信领域，上述信号在空气中传输，信号传输的媒介称为信道，上述信号传输过程中信道为空气。信号在空气信道中传输的过程中，会出现信号反射、折射、衰落等情况，也就是信号在传输过程中因受到信道的影响而发生了变化。

上述预设时长可以为用户设置的时长或默认时长，如，50ms、100ms等。

s102：对上述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号。

其中，由于信号发送端在发送信号时，会先对原始信号进行符号调制，再进行ofdm调制，因此在进行解调操作时，要先进行ofdm解调，再根据符号调制方式检测结果确定信号的符号调制方式。

例如，在无线通信领域，在生成4g或5g信号时，会采用ofdm调制方式对信号进行调制，则在对信号进行解调时，使用相对应的ofdm解调方式对信号进行解调，获得解调信号。

s103：针对上述时间段包含的各个子时间段，计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

其中，由于上述解调信号为经过ofdm解调的信号时，上述解调信号具有帧结构，上述解调信号可能由不同帧组成，1个帧的时长为10ms，每个帧中包含10个子帧，1个子帧的时长为1ms，每个子帧中包含2个时隙，1个时隙的时长为0.5ms，每个时隙中包含多个子时间段。例如，可以包含3个、6个、7个子时间段。

因上述子时间段取值足够短，可认为上述解调信号在子时间段中保持不变。

另外，针对每一子时间段，上述解调信号中都包括多个子载波，上述各个子载波对应各个不同的频率区间。例如，上述子载波1、子载波2、子载波3可以分别对应不同的频率区间f1-f2、f2-f3、f3-f4，频率区间f1-f2、f2-f3、f3-f4依次相邻且频率区间大小相同。则计算位于相邻子载波上的频域符号的幅度在某一子时间段内的比值时，可以针对该子时间段分别计算位于子载波3上的频域符号与位于子载波2上的频域符号的幅度的比值、位于子载波2上的频域符号与位于子载波1上的频域符号的幅度的比值。

基于上述情况，若上述解调信号中的子载波个数为12个，则针对各个子时间段计算得到的上述比值为11个，若上述解调信号中的子载波个数为24个，则针对各个子时间段，计算得到的上述比值为23个。

上述子载波上的频域符号为对待检测信号进行ofdm解调得到解调信号的同时进行傅里叶变换计算得到的频域符号。

若在上述步骤s102中使用ofdm解调方式对待检测信号进行解调，得到解调信号，则上述频域符号为频域ofdm符号。

上述频域符号的幅度可以为上述频域符号在上述子时间段内采样时间点的幅度。

下面通过以下公式分析本发明实施例中所提出的通过比值去除信道干扰的原理：

其中，||为取幅度值的操作，yk+1,n为第n个子时间段中第k+1个子载波的频域符号，|yk+1,n|为yk+1,n的幅度，yk,n为第n个子时间段中第k个子载波的频域符号，|yk,n|为yk,n的幅度，hk+1为第k+1个子载波受到的信道干扰的频域符号，xk+1,n为未受到信道干扰的yk+1,n，wk+1为第k+1个子载波上的高斯白噪声，hk为第k个子载波受到的信道干扰的频域符号，xk,n为未受到信道干扰的yk,n，wk为第k个子载波上的高斯白噪声。

由于在存在信道干扰的情况下，与信道干扰相比高斯白噪声对信号的干扰较小，因此在误差允许的范围内可以忽略高斯白噪声对信号的干扰。并且，在上述第n个子时间段中，由于第n个子时间段时间足够短时可以认为信道在第n个子时间段中不变，对各个子载波的干扰相同，因此可以通过比值计算在位于相邻子载波上的频域符号之间抵消信道干扰的影响，从而去除信道对子载波的干扰。

具体的，可以通过步骤s103a-s103b计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在各个子时间段内的比值，这里暂不详述。

s104：根据计算得到的各个比值，检测上述待检测信号的符号调制方式。

其中，由于不同符号调制方式得到的信号的子载波上的频域符号的幅度不同，因此对于不同的符号调制方式，计算位于相邻子载波上的频域符号的幅度得到的比值也各不相同，因此可以根据计算得到的比值判断上述待检测信号的调制方式。

具体的，可以针对调制方式为qpsk(quadraturephaseshiftkeying，正交相位键控)、16qam(16quadratureamplitudemodulation，16正交幅度调制)、64qam(64quadratureamplitudemodulation，64正交幅度调制)、256qam(256quadratureamplitudemodulation，256正交幅度调制)等调制方式的待检测信号进行检测，确定待检测信号的调制方式。

本发明的一个实施例中，可以通过步骤s104a检测上述待检测信号的符号调制方式，这里暂不详述。

应用上述实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号，对上述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号，针对上述时间段包含的各个子时间段，计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号在该子时间段内的比值，根据计算得到的各个比值，检测上述待检测信号的符号调制方式。由于上述时间段被划分为子时间段后，各个子时间段的时长一般较短，则可以认为在上述子时间段内信道对信号的干扰在相邻子载波中是相同的，另外，在信道对信号产生干扰的情况下，误差允许的范围内、与信道对信号产生的干扰相比，高斯白噪声对信号的干扰较小可以忽略。又由于在频域维度上，信道的频域符号是以与信号的频域符号相乘的方式叠加在信号上，因此可以认为在子时间段的时长足够短、误差允许的范围内，通过计算上述解调信号中位于相邻子载波上的频域符号的幅度在相同时间段的比值的方式，可以去除信道在信号上叠加的干扰，这样使用去除了信道干扰的位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值检测ofdm系统内的符号调制方式，能够提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。

本发明的一个实施例中，参见图2a，提供了第二种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图，与前述图1所示实施例相比，本实施例中上述步骤s104可以通过步骤s104a实现。

s104a：将计算得到的各个比值输入预先训练的调制方式检测模型，获得上述待检测信号的符号调制方式。

其中，上述调制方式检测模型为：采用第一样本集对第一初始模型进行训练得到的、用于检测信号的符号调制方式的模型，第一样本集包括：针对各个子时间段，第一样本信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的样本比值、第一样本信号的符号调制方式。

具体的，上述第一初始模型可以为神经网络模型，参见图2b，提供了第一种神经网络模型的结构示意图，上述第一初始模型包括两层卷积层、两层池化层、两层全连接层。

其中，第一卷积层对输入的比值进行卷积处理之后，将卷积处理结果输入第一池化层，第一池化层接收到第一卷积层输入的数据后对数据进行池化处理，并将池化处理结果输入第二卷积层，第二卷积层对接收到的数据进行卷积处理后将处理结果输入第二池化层，第二池化层对接收到的数据进行池化处理后将处理结果输入第一全连接层，第一全连接层对数据进行全连接处理后将处理结果输入第二全连接层，第二全连接层对接收到的数据进行全连接处理得到检测到的调制方式。

例如，第一卷积层的卷积核维度可以为5×5，卷积层深度可以为32，第一池化层的池化单元大小可以为2×2，第二卷积层的卷积核维度可以为5×5，卷积层深度可以为64，第二池化层的池化单元大小可以为2×2，第一全连接层与第二全连接层均可以含有512个神经元。

除此之外，上述第一初始模型还可以为机器学习模型，通过对机器学习模型进行训练获得上述调制方式检测模型。

参见图2c，提供了第一种机器学习模型的结构示意图，在上述第一初始模型为机器学习模型的情况下，在将上述第一样本集中的数据输入第一初始模型之前，计算上述第一样本集中的各个样本比值针对不同阶数基于各个高阶时刻的高阶积累量，实现特征提取，并将上述计算得到的高阶积累量输入第一初始模型对第一初始模型进行训练。

例如，可以计算上述第一样本集中的各个样本比值针对9个不同阶数的基于各个高阶时刻的高阶积累量。

具体的，上述机器学习模型可以为决策树模型、随机森林模型、k近邻模型、svm(supportvectormachines，支持向量机)模型等。

在使用初始模型为机器学习模型的调制方式检测模型检测上述待检测信号的符号调制方式之前，将计算得到的各个比值进行特征提取，获得各个比值针对不同阶数基于各个高阶时刻的高阶积累量，将获得的各个高阶积累量输入上述调制方式检测模型从而获得符号调制方式的检测结果。

应用本实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，将计算得到的比值输入预先训练的调制方式检测模型中，由上述调制方式检测模型对信号的符号调制方式进行检测。由于上述调制方式检测模型是基于神经网络模型或机器学习模型对大量的样本进行学习得到的模型，所以上述调制方式检测模型能够学习到大量样本中不同符号调制方式的特征，从而应用上述调制方式检测模型能够检测出待检测信号的符号调制方式。

本发明的一个实施例中，参见图3，提供了第三种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图，与前述图1所示实施例相比，本实施例中上述步骤s103可以通过步骤s103a-s103b实现。

s103a：确定上述解调信号中的各个prb。

其中，上述解调信号中包含多个prb，一个prb可以对应于一个时隙内的解调信号，一个时隙的时长可以为0.5ms，各个prb采用的调制方式可能不同。

另外，ofdm系统中包括lte信号、wlan信号、5g信号等，对待检测信号进行ofdm解调得到解调信号，解调信号中包含多个资源块，其中prb为针对lte信号的资源块，其他如wlan信号、5g信号等具有与各自相对应的结构+不同的资源块。

s103b：针对上述时间段包含的各个子时间段，计算各个prb中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

其中，一个prb在时间维度可以对应多个子时间段，每个子时间段对应多个不同的子载波。例如，一个prb在时间维度可以对应7个子时间段、每个子时间段对应12个子载波，一个prb在时间维度还可以对应6个子时间段、每个子时间段对应12个子载波，一个prb在时间维度还可以对应3个子时间段，每个子时间段对应24个子载波。

由于每一个prb在时间维度上可以对应多个子时间段，针对每一子时间段，上述prb中都包括多个不同的子载波，因此需要针对每一子时间段，对每一prb中每两个位于相邻子载波上的频域符号的幅度进行比值计算。

本发明的一个实施例中，参见图4，提供了一种物理资源块示意图。

图4中左侧方框示意图，对于每一行而言，每个方块对应一个子时间段，该示意图中包含7个子时间段。对于每一列而言，每个方块对应在某一子时间段内位于不同子载波上的频域符号的幅度，该示意图中包含12个位于不同子载波上的频域符号的幅度。

其中，最左上角的方块对应每个prb中第1个子时间段中位于与频率最高的频率区间对应的第12个子载波上的频域符号，下方依次对应每个prb中第1个子时间段中第11个子载波上的频域符号、第1个子时间段中第10个子载波上的频域符号，其他以此类推。

计算比值之后，得到的图4中右侧方框示意图，对于每一行而言，每个方块对应一个子时间段，该示意图中包含7个子时间段，对于每一列而言，每个方块对应在某一子时间段内位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值，该示意图中包含11个不同的计算得到的比值，针对每一个prb，计算得到的比值为77个。

其中，左上角的方块为针对每个prb中第1个子时间段，第12个子载波上的频域符号的幅度与第11个子载波上的频域符号的幅度的比值，下方为针对每个prb中第1个子时间段，第11个子载波上的频域符号的幅度与第10个子载波上的频域符号的幅度的比值，其他以此类推。

上述计算得到的比值可以以矩阵的形式存储，例如以下矩阵：

其中，对于每个prb，p1,1为第1个子时间段中、第2个子载波与第1个子载波上的频域符号的幅度比值，p11,1为第1个子时间段中、第12个子载波与第11个子载波上的频域符号的幅度比值，p1,7为第7个子时间段中、第2个子载波与第1个子载波上的频域符号的幅度比值，p11,7为第7个子时间段中、第12个子载波与第11个子载波上的频域符号的幅度比值。

具体的，可以通过步骤s103b1-s103b2计算各个prb中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在各个子时间段内的比值，这里暂不详述。

应用本实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，由于对传输给不同用户的信号进行符号调制时可能使用了不同的符号调制方式，传输给同一用户的信号会采用同一种符号调制方式，传输给不同用户的信号是同时传输的，而prb是信号中的最小用户调度单元，因此每个prb只对应一种符号调制方式，不同的prb对应的符号调制方式可能不同，因此确定信号中的各个prb并对各个prb分别进行符号调制方式检测可以去除多种符号调制方式之间的互相干扰，在信号调制时使用多种不同的符号调制方式的情况下，提高符号调制方式检测的准确度。

本发明的一个实施例中，参见图5a，提供了第四种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图，与前述图3所示实施例相比，本实施例中上述步骤s103b可以通过步骤s103b1-s103b2实现。

s103b1：确定各个prb中被信号占用的prb，作为占用资源块。

具体的，prb中包含被信号占用的prb与未被信号占用的prb，被信号占用的prb中包含有效信号，而未被信号占用的prb中不包含有效信号。

本发明的一个实施例中，可以通过以下步骤c确定上述占用资源块。

步骤c：将各个prb输入预先训练的资源块占用检测模型，确定占用资源块。

其中，上述资源块占用检测模型为：采用第二样本集对第二初始模型进行训练得到的、用于检测prb是否被信号占用的模型，上述第二样本集包括：样本prb以及样本prb是否被占用的标注。

具体的，上述第二初始模型可以为神经网络模型，参见图5b，提供了第二种神经网络模型的结构示意图，上述第二初始模型包括两层卷积层、两层池化层、两层全连接层。

其中，第三卷积层对输入的数据进行卷积处理之后，将卷积处理结果输入第三池化层，第三池化层接收到第三卷积层输入的数据后对数据进行池化处理，并将池化处理结果输入第四卷积层，第四卷积层对接收到的数据进行卷积处理后将处理结果输入第四池化层，第四池化层对接收到的数据进行池化处理后将处理结果输入第三全连接层，第三全连接层对数据进行全连接处理后将处理结果输入第四全连接层，第四全连接层对接收到的数据进行全连接处理得到检测到的prb是否被占用的结果。

例如，第三卷积层的的卷积核维度可以为5×5，卷积层深度可以为32，第三池化层的池化单元大小可以为2×2，第四卷积层的卷积核维度可以为5×5，卷积层深度可以为64，第四池化层的池化单元大小可以为2×2，第三全连接层与第四全连接层均可以含有512个神经元。

上述输入资源块占用检测模型的数据可以以矩阵的形式存储，例如以下矩阵：

其中，对于每个prb，x1,1为第1个子时间段中、第1个子载波频域符号的幅度，x12,1为第1个子时间段中、第12个子载波的频域符号的幅度，x1,7为第7个子时间段中、第1个子载波的频域符号的幅度，x12,7为第7个子时间段中、第12个子载波的频域符号的幅度。

除此之外，上述第二初始模型还可以为机器学习模型，通过对机器学习模型进行训练获得上述资源块占用检测模型。

具体的，参见图5c，提供了第二种机器学习模型的结构示意图，在上述第二初始模型为机器学习模型的情况下，在将上述第二样本集中的数据输入第二初始模型之前，计算上述第二样本集中的各个数据针对不同阶数基于各个高阶时刻的高阶积累量，实现特征提取，并将上述计算得到的高阶积累量输入第二初始模型对第二初始模型进行训练。

例如，可以计算上述第二样本集中的各个数据针对9个不同阶数的基于各个高阶时刻的高阶积累量。

上述机器学习模型可以为决策树模型、随机森林模型、k近邻模型、svm(supportvectormachines，支持向量机)模型等。

s103b2：针对上述时间段包含的各个子时间段，计算各个占用资源块中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

具体的，未被信号占用的prb中不包含有效信号，因此可以不对未被信号占用的prb进行符号调制方式检测，只需要对上述占用资源块进行比值计算并进一步进行符号调制方式检测。

由于每一个占用资源块在时间维度上可以对应多个子时间段，针对每一子时间段，上述占用资源块中都包括多个分别对应不同频率区间的子载波，因此需要针对每一子时间段，对每一占用资源块中每两个位于相邻子载波上的频域符号的幅度进行比值计算。

应用本实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，由于不是每个prb都被信号占用，未被信号占用的prb中并不包含有效信号，因此对prb是否被信号占用进行检测，只对被信号占用的占用资源块进行符号调制方式检测，可以减少ofdm系统内的符号调制方式检测的工作量，加快检测速度。

接下来，参见图6，结合图6通过具体实例，对本发明实施例提供的ofdm系统内的符号调制方式检测方法进行说明。

图6为本发明实施例提供的第五种ofdm系统内的符号调制方式检测方法的流程示意图。

以待检测信号是lte信号为例，

s601：获得待检测lte信号后对lte信号进行ofdm解调，并确定待检测信号中的各个prb。

s602：确定各个prb中被信号占用的占用资源块，未被信号占用的资源块不进行进一步处理。

s603：针对上述时间段包含的各个子时间段，计算各个占用资源块中各个位于相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

s604：根据计算得到的比值对待检测lte信号的符号调制方式进行检测，确定上述待检测lte信号的调制方式为qpsk、16qam、64qam或256qam。

与上述ofdm系统内的符号调制方式检测方法相对应，本发明实施例还提供了一种ofdm系统内的符号调制方式检测装置。

本发明的一个实施例中，参见图7提供了第一种ofdm系统内的符号调制方式检测装置的结构示意图，具体的，上述装置包括：

信号获取模块701，用于从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号；

信号解调模块702，用于对所述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号；

比值计算模块703，用于针对所述时间段包含的各个子时间段，计算所述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值；

调制方式检测模块704，用于根据计算得到的各个比值，检测所述待检测信号的符号调制方式。

应用上述实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，由于上述时间段被划分为子时间段后，各个子时间段的时长一般较短，则可以认为在上述子时间段内信道对信号的干扰在相邻子载波中是相同的，另外，在信道对信号产生干扰的情况下，误差允许的范围内、与信道对信号产生的干扰相比，高斯白噪声对信号的干扰较小可以忽略。又由于在频域维度，信道的频域符号是以与信号的频域符号相乘的方式叠加在信号上，因此可以认为在子时间段的时长足够短、误差允许的范围内，通过计算上述解调信号中位于相邻子载波上的频域符号的幅度在相同时间段的比值的方式，可以去除信道在信号上叠加的干扰，这样使用去除了信道干扰的位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值检测ofdm系统内的符号调制方式，能够提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。

本发明的一个实施例中，上述调制方式检测模块704，具体用于：

将计算得到的各个比值输入预先训练的调制方式检测模型，获得所述待检测信号的符号调制方式；

其中，所述调制方式检测模型为：采用第一样本集对第一初始模型进行训练得到的、用于检测信号的符号调制方式的模型，所述第一样本集包括：针对各个子时间段，第一样本信号中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的样本比值、第一样本信号的符号调制方式。

应用本实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，将计算得到的比值输入预先训练的调制方式检测模型中，由上述调制方式检测模型对信号的符号调制方式进行检测。由于上述调制方式检测模型是采用神经网络或机器学习方式对大量的样本进行学习得到的模型，所以上述调制方式检测模型能够学习到大量样本中不同符号调制方式的特征，从而应用上述调制方式检测模型能够检测出待检测信号的符号调制方式。

本发明的一个实施例中，参见图8，为本发明实施例提供的第二种ofdm系统内的符号调制方式检测装置的结构示意图，与前述图7所示实施例相比，本实施例中上述比值计算模块703，包括：

物理资源块确定子模块703a：用于确定所述解调信号中的各个物理资源块prb；

比值计算子模块703b：用于针对所述时间段包含的各个子时间段，计算各个prb中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

应用本实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，由于对传输给不同用户的信号进行调制时可能使用了不同的符号调制方式，传输给同一用户的信号会采用同一种符号调制方式，传输给不同用户的信号是同时传输的，而prb是信号中的最小用户调度单元，因此每个prb只对应一种符号调制方式，不同的prb对应的符号调制方式可能不同，因此确定信号中的各个prb并对各个prb分别进行符号调制方式检测可以去除多种符号调制方式之间的互相干扰，在信号调制时使用多种不同的符号调制方式的情况下，提高符号调制方式检测的准确度。

本发明的一个实施例中，参见图9，为本发明实施例提供的第三种ofdm系统内的符号调制方式检测装置的结构示意图，与前述图7所示实施例相比，本实施例中上述比值计算子模块703b，包括：

占用资源块确定单元703b1，用于确定各个prb中被信号占用的prb，作为占用资源块；

比值计算单元703b2，用于针对所述时间段包含的各个子时间段，计算各个占用资源块中位于各个相邻子载波上的频域符号的幅度在该子时间段内的比值。

本发明的一个实施例中，上述占用资源块确定单元703b1，具体用于：

将各个prb输入预先训练的资源块占用检测模型，确定占用资源块；

其中，所述资源块占用检测模型为：采用第二样本集对第二初始模型进行训练得到的、用于检测prb是否被信号占用的模型，所述第二样本集包括：样本prb以及样本prb是否被占用的标注。

应用本实施例提供的方案进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，由于不是每个prb都被信号占用，未被信号占用的prb中并不包含有效信号，因此对prb是否被信号占用进行检测，只对被信号占用的占用资源块进行符号调制方式检测，可以减少ofdm系统内的符号调制方式检测的工作量，加快检测速度。

与上述ofdm系统内的符号调制方式检测方法相对应，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图10所示，包括处理器1001、通信接口1002、存储器1003和通信总线1004，其中，处理器1001，通信接口1002，存储器1003通过通信总线1004完成相互间的通信，

存储器1003，用于存放计算机程序；

处理器1001，用于执行存储器1003上所存放的程序时，实现上述任一ofdm系统内的符号调制方式检测方法实施例所述的方法步骤。

应用本实施例提供的电子设备进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号，对上述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号，针对上述时间段包含的各个子时间段，计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号在该子时间段内的比值，根据计算得到的各个比值，检测上述待检测信号的符号调制方式。由于上述时间段被划分为子时间段后，各个子时间段的时长一般较短，则可以认为在上述子时间段内信道对信号的干扰在相邻子载波中是相同的，另外，在信道对信号产生干扰的情况下，误差允许的范围内、与信道对信号产生的干扰相比，高斯白噪声对信号的干扰较小可以忽略。又由于在频域维度，信道的频域符号是以与信号的频域符号相乘的方式叠加在信号上，因此可以认为在子时间段的时长足够短、误差允许的范围内，通过计算上述解调信号中位于相邻子载波上的频域符号的幅度在相同时间段的比值的方式，可以去除信道在信号上叠加的干扰，这样使用去除了信道干扰的位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值检测ofdm系统内的符号调制方式，能够提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

与上述ofdm系统内的符号调制方式检测方法相对应，在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一ofdm系统内的符号调制方式检测方法实施例所述的方法步骤。

执行应用本实施例提供的计算机可读存储介质中存储的计算机程序进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号，对上述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号，针对上述时间段包含的各个子时间段，计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号在该子时间段内的比值，根据计算得到的各个比值，检测上述待检测信号的符号调制方式。由于上述时间段被划分为子时间段后，各个子时间段的时长一般较短，则可以认为在上述子时间段内信道对信号的干扰在相邻子载波中是相同的，另外，在信道对信号产生干扰的情况下，误差允许的范围内、与信道对信号产生的干扰相比，高斯白噪声对信号的干扰较小可以忽略。又由于在频域维度，信道的频域符号是以与信号的频域符号相乘的方式叠加在信号上，因此可以认为在子时间段的时长足够短、误差允许的范围内，通过计算上述解调信号中位于相邻子载波上的频域符号的幅度在相同时间段的比值的方式，可以去除信道在信号上叠加的干扰，这样使用去除了信道干扰的位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值检测ofdm系统内的符号调制方式，能够提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。

与上述ofdm系统内的符号调制方式检测方法相对应，在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一ofdm系统内的符号调制方式检测方法实施例所述的方法步骤。

执行本实施例提供的计算机程序产品进行ofdm系统内的符号调制方式检测时，从信道所传输的信号中，获取预设时长的时间段内传输的信号，作为待检测信号，对上述待检测信号进行ofdm解调，获得解调信号，针对上述时间段包含的各个子时间段，计算上述解调信号中位于各个相邻子载波上的频域符号在该子时间段内的比值，根据计算得到的各个比值，检测上述待检测信号的符号调制方式。由于上述时间段被划分为子时间段后，各个子时间段的时长一般较短，则可以认为在上述子时间段内信道对信号的干扰在相邻子载波中是相同的，另外，在信道对信号产生干扰的情况下，误差允许的范围内、与信道对信号产生的干扰相比，高斯白噪声对信号的干扰较小可以忽略。又由于在频域维度，信道的频域符号是以与信号的频域符号相乘的方式叠加在信号上，因此可以认为在子时间段的时长足够短、误差允许的范围内，通过计算上述解调信号中位于相邻子载波上的频域符号的幅度在相同时间段的比值的方式，可以去除信道在信号上叠加的干扰，这样使用去除了信道干扰的位于相邻子载波上的频域符号的幅度的比值检测ofdm系统内的符号调制方式，能够提高ofdm系统内的符号调制方式检测结果的准确度。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。