CN106597262B - 一种基于K-means算法的无线测试校准方法 - Google Patents

一种基于K-means算法的无线测试校准方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及无线测试领域，尤其涉及一种基于K‑means算法的无线测试校准方法，包括以下步骤：步骤一，通过分析同一片电路板以往的大量数据，统计出各信道之间的差值；步骤二，利用K‑means算法对待测信道进行聚类划分，随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类的信道gain值分到各个簇，得到簇中心信道；步骤三，校准各信道的簇中心信道，对其他信道簇内的剩余信道的调试初始值通过计算与所处信道簇中心信道的差值获取，完成校准。本发明大大提高了校准一次通过率，减少了调试次数，从而大幅缩短测试时间，提升了生产效率。

Description

一种基于K-means算法的无线测试校准方法
技术领域
本发明涉及无线测试领域，尤其涉及一种基于K-means算法的无线测试校准方法。
背景技术
互联网时代，无线网络在人们的生活中起着越来越重要的作用，因此，越来越多的产品也都带有了无线功能，为了确保无线功能的正常使用，在生产过程中，就必须要对无线芯片进行校准和测试，也就需要高效的校准算法来满足大批量生产的需要。
在生产过程中，往往会根据不同的硬件设计，甚至是同硬件设计的同批次的不同电路板，对每一片电路板都进行无线校准，并且需要写入的校准参数往往都不相同。但是由于需要校准的信道和测试项目比较多，往往耗时长，重测高，如何可以高效的完成测试，缩短测试时间，提升产能，就成为了一个需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于K-means算法的无线测试校准方法，解决了现有技术中，对无线网络状态测试校因需要校准的信道和测试项目较多，导致准效率低，出错率高的问题。
为解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：
一种基于K-means算法的无线测试校准方法，包括以下步骤：
步骤一，通过分析同一片电路板以往的大量数据，统计出各信道之间的差值；
步骤二，利用K-means算法对待测信道进行聚类划分，随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类的信道gain值分到各个簇，得到簇中心信道；
步骤三，校准各信道的簇中心信道，对其他信道簇内的剩余信道的调试初始值通过计算与所处信道簇中心信道的差值获取，完成校准。
进一步的技术方案是，上述利用K-means算法对待测信道进行聚类划分的具体方法是：
(1)随机给定K个簇中心，为待聚类的信道点寻找聚类中心；
(2)计算每个信道点到聚类中心信道点的距离，将每个信道点聚类到离该点最近的聚类中去；
(3)计算每个聚类中所有信道点的平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心信道点；
(4)反复执行(2)和(3)步骤，直到类次数达到预定次数或聚类中心信道点的移动距离小于预定值为止，所述预定值可以通过测度函数来度量，一般都采用均方差作为标准测度函数。
进一步的，完成校准后，上传本次校准成功的校准数据，用于服务器更新校准参数记录，并生成更加符合本批次产品的各信道之间的差值，待下次使用。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明通过从服务器获取各信道gain值以及差值，采用K-means算法对信道进行划分，获取k个信道簇，只需要校准各信道簇中心信道，其他信道簇内的剩余信道的调试初始值是通过计算与所处信道簇中心信道的差值获取，大大提高了校准一次通过率，减少了调试次数，从而大幅缩短测试时间，提升了生产效率。
附图说明
图1是本发明本发明一种基于K-means算法的无线测试校准方法所搭建的系统示意图。
图2是本发明本发明一种基于K-means算法的无线测试校准方法中K-means算法的原理示意图。
图3是本发明本发明一种基于K-means算法的无线测试校准方法的流程示意图。
具体实施方式
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。
图1和图3示出了本发明一种基于K-means算法的无线测试校准方法的一个实施例：一种基于K-means算法的无线测试校准方法，包括以下步骤：
步骤一，通过分析同一片电路板以往的大量数据，统计出各信道之间的差值，所述大量数据为包括软件不同和生产批次不相同的数据；
步骤二，利用K-means算法对待测信道进行聚类划分，随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类的信道gain值分到各个簇，得到簇中心信道，所述邻近原则是指依据广义的欧式距离来定义的，应用到本算法场景中，所述欧式距离是指信道与信道之间gain值误差值，在一定的阈值范围内就表示是邻近的；
步骤三，校准各信道的簇中心信道，对其他信道簇内的剩余信道的调试初始值通过计算与所处信道簇中心信道的差值获取，完成校准。
图2示出了本发明一种基于K-means算法的无线测试校准方法的一个优选实施例，上述利用K-means算法对待测信道进行聚类划分的具体方法是：
(1)随机给定K个簇中心，为待聚类的信道点寻找聚类中心；
(2)计算每个信道点到聚类中心信道点的距离，将每个信道点聚类到离该点最近的聚类中去；所述距离指信道与信道之间gain值误差值，误差越小越近邻，靠近的越紧密，就将其划分到同一个聚类簇中；反之，误差值越大越不近邻，距离较为疏远，将其划分到不同的聚类簇中。
(3)计算每个聚类中所有信道点的平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心信道点；
(4)反复执行(2)和(3)步骤，直到类次数达到预定次数或聚类中心信道点的移动距离小于预定值为止，所述预定值可以通过测度函数来度量，一般都采用均方差作为标准测度函数。
图1还示出了本发明一种基于K-means算法的无线测试校准方法的一个优选实施例，完成校准后，上传本次校准成功的校准数据，用于服务器更新校准参数记录，并生成更加符合本批次产品的各信道之间的差值，待下次使用。
尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开、附图和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变形和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (2)

1.一种基于K-means算法的无线测试校准方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一，通过分析同一片电路板以往的大量数据，统计出各信道之间的差值；
步骤二，利用K-means算法对待测信道进行聚类划分，随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类的信道gain值分到各个簇，得到簇中心信道，利用K-means算法对待测信道进行聚类划分的具体方法是：
(1)随机给定K个簇中心，为待聚类的信道点寻找聚类中心；
(2)计算每个信道点到聚类中心信道点的距离；
(3)计算每个聚类中所有信道点的平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心信道点；
(4)反复执行(2)和(3)步骤，直到类次数达到预定次数或聚类中心信道点的移动距离小于预定值为止；
步骤三，校准各信道的簇中心信道，对其他信道簇内的剩余信道的调试初始值通过计算与所处信道簇中心信道的差值获取，完成校准。
2.根据权利要求1所述的一种基于K-means算法的无线测试校准方法，其特征在于：完成校准后，上传本次校准成功的校准数据，用于服务器更新校准参数记录，并生成更加符合本批次产品的各信道之间的差值，待下次使用。
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