一种频谱利用率的处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种频谱利用率的处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术的蓬勃发展，无线通信技术及其应用已经深入到了人们生活的 各个方面。近几年来，以智能手机为中心，移动互联网、车载网络、可穿戴设备和智能家居等 新兴技术和产业开始爆发，使得不同形式的无线产品和无线业务大量兴起。
[0003] 无线业务需要通过频谱进行通信，为了充分利用频谱资源并保证无线业务在运行 期间不会造成服务拥塞，需要对频谱使用情况进行测量。目前的频谱测量是根据接收到的 频谱数据来判断频谱的利用情况，进一步确定哪个地方的频段利用率低，可以进行频谱复 用，但是无法获知某个频段的频谱利用情况是否稳定，从而导致无线通信的有效性无法得 到保证。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例的目的在于提供一种频谱利用率的处理方法及装置，旨在解决现有 技术中只能从频谱利用率中分析得到某个地方某个时刻的频谱利用情况，不足以保证无线 通信的有效性的问题。
[0005] 本发明实施例是这样实现的，一种频谱利用率的处理方法，包括：
[0006] 在预设时间段内，测量每个单位时间内同一频段内各个信道的频谱信号强度；
[0007] 根据测量到的所述频谱信号强度，生成所述预设时间段内所述频段的频谱利用率 序列；
[0008] 获取所述预设时间段内所述频谱利用率序列的熵；
[0009] 输出所述预设时间段内所述频谱利用率序列的熵，并根据输出结果判断所述预设 的时间段内所述频段的频谱利用状况是否稳定。
[0010] 本发明实施例的另一目的在于提供一种频谱利用率的处理装置，包括：
[0011] 测量单元，用于在预设时间段内，测量每个单位时间内同一频段内各个信道的频 谱信号强度；
[0012] 生成单元，用于根据测量到的所述频谱信号强度，生成所述预设时间段内所述频 段的频谱利用率序列；
[0013] 获取单元，用于获取所述预设时间段内所述频谱利用率序列的熵；
[0014] 输出单元，用于输出所述预设时间段内所述频谱利用率序列的熵，并根据输出结 果判断所述预设的时间段内所述频段的频谱利用状况是否稳定。
[0015] 本发明实施例通过熵来量化频谱利用率，根据量化的结果确定频谱利用的情况是 否稳定，可以保证进行频谱分配后，未注册用户能够稳定地利用分配的频段进行有效通信。
【附图说明】
[0016] 图1是本发明实施例提供的频谱利用率的处理方法的实现流程图；
[0017] 图2是本发明实施例提供的频谱利用率的处理方法S102的具体实现流程图；
[0018]图3是本发明实施例提供的950MHz频段预设时间段内各信道的平均频谱利用率 示例图；
[0019]图4是本发明实施例提供的950MHz频段预设时间段内各信道的频谱利用率序列 的摘值示例图；
[0020] 图5是本发明实施例提供的频谱利用率的处理装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0021] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0022] 图1示出了本发明实施例提供的频谱利用率的处理方法的实现流程，详述如下：
[0023] 在S101中，在预设时间段内，测量每个单位时间内同一频段内各个信道的频谱信 号强度。
[0024] 作为例子，对频谱信号强度的测量可以通过如下方式实现：
[0025] 在实验中，采用自制的单极天线和频谱监测模块、数据存储模块等来完成频谱的 测量，分别对三个地点及315M、433M、470M、CDMA、GSM和2. 4G这六个频段进行了频谱测量。 由于各个频段的带宽不同，根据不同频段进行了不同信道的划分，总共划分了 263个信道， 具体的划分方法如表1所示：
[0026]表1
[0027]
[0028] 在买验迓捏中，n」以令预坟时丨日」段为1小时，母个早位时丨日」为1分钾，而频谱测量 设备每隔200ms扫描一次，从而每隔200ms测量得到各个频段各个信道的频谱信号强度。
[0029] 在S102中，根据测量到的所述频谱信号强度，通过能量检测方法利用阈值判断法 得到所述预设时间段内所述频段的频谱利用率序列。
[0030] 则如图2所示，S102具体为：
[0031] S201，利用阈值和所述单位时间内每次测量得到的每个所述信道的频谱信号强度 进行比较，判定该信道是否被占用。
[0032]S202,根据每个所述信道的占用状态，计算出所述预设时间段所述频段内每个所 述信道的频谱利用率。
[0033] 在每次扫描获取到频谱信号强度之后，通过预设的信号强度阈值对每个信道此刻 的占用情况进行判定，当频谱信号强度高于该预设的信号强度阈值时，判定该信道被占用， 则可以根据判定结果，获取到每次测量时每个信道的占用状态，以此计算出单位时间内每 个信道的频谱利用率。
[0034]S203,将计算出的所述频谱利用率进行归一化处理后，生成所述预设时间段内所 述频段的频谱利用率序列。
[0035] 为了方便后续对频谱利用率进行量化，对频谱利用率进行归一化处理，并生成的 频谱利用率序列。
[0036] 作为本发明的一个实施例，在S101之后，S102之前，可以对测量得到的频谱信号 强度数据进行预处理，以将原始测量数据中的噪声数据、无关数据、空缺值等无效数据去 除，以保证测量数据的采集质量，提高计算出的频谱利用率的精确性。
[0037] 在S103中，获取所述预设时间段内所述频谱利用率序列的熵。
[0038] 在本实施例中，为了简便起见，采用柱状图法对频谱熵进行估计。
[0039] 设观测的频谱利用率序列为，其中，所述N为该频段的信道总数，分别为该频段内 信道1、信道2、……、信道N的频率利用率，把该频谱利用率序列划分为L个子区间，则频 谱利用率的序列落入第k个区间内的个数为，则有，频率利用率落入第k个区间的概率为， 且。
[0040] 则所述频谱利用率序列的熵为：
[0041]
[0042] 在S104中，输出所述预设时间段内所述频谱利用率序列的熵，并根据输出结果判 断所述预设的时间段内所述频段的频谱利用状况是否稳定。
[0043] 由于熵是表示了信息的不确定性，根据最大熵定律可知，当熵值越大，则表示的信 息的不确定性就越大，因此，在本实施例中，通过将预设的时间段内频段的频谱利用率序列 输出，就能够根据输出结果来判断在预设的时间段中频段内的频谱利用率是否稳定。
[0044] 作为本发明的一个实施例，可以利用matlab使熵具有可视化，输出结果。
[0045] 作为本发明的一个实现示例，所述单位时间为一分钟，预置采样值为60,就可以根 据输出结果获知一个小时内每个频段的频谱利用情况是否稳定。本发明实施例并非根据各 个频段频谱利用率的取值区间进行量化间隔的选取，这样做的优势就是可以更加公平的比 较各个频段各个子信道的熵值，避免了动态选取量化间隔求得的熵值在比较期间存在不确 定性。这样得到的最大熵为即为0.7。
[0046] 基于上文所述的频谱利用率的量化方法，图3和图4分别示出了通过matlab输出 的在950MHz频段一个小时内各信道的平均频