CN111294824A

CN111294824A - 一种信息处理方法、装置及存储介质

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Publication number: CN111294824A
Application number: CN201811613571.7A
Authority: CN
Inventors: 项楠
Original assignee: Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd
Current assignee: Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd
Priority date: 2018-12-27
Filing date: 2018-12-27
Publication date: 2020-06-16
Anticipated expiration: 2038-12-27
Also published as: CN111294824B

Abstract

本公开涉及一种信息处理方法、装置及存储介质，其中，所述方法包括：获取至少两组第一参数和频谱测试用例；根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度；根据所述对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数；根据所述第二参数进行频谱调整。本公开使基带芯片数字模拟转换器(DAC，Digital to analog converter)输出兼容多个功率等级(PCL)，且利用参数的自动优化处理避免了手动调试耗时耗力且处理结果不尽人意的弊端。

Description

一种信息处理方法、装置及存储介质

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置及存储介质。

背景技术

频谱技术中，全球移动通信系统(GSM，Global System for MobileCommunication)开关谱是由于功率切换而在标称载频的临近频带上产生的射频频谱。相关技术中GSM开关谱需要按照设定需求(如3GPP标准的频段或客户指定的频段需求)进行设计。

GSM开关谱由多个变量参数来决定，由于要调整的参数过多，存在基带芯片数字模拟转换器(DAC，Digital to analog converter)输出难以兼容多个功率等级(PCL)的问题，也就是说目前的处理结果并不精确。为了解决这个问题，特别是为满足客户需求(如客户指定的频段需求)的高指标，需要工程师手动进行参数调试，不仅耗时耗力且仍然难以得到满意的处理结果。然而，相关技术中对此并未提供有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种信息处理方法、装置及存储介质，使得基带芯片DAC输出兼容多个PCL，且利用参数的自动优化处理避免了手动调试耗时耗力且处理结果不尽人意的弊端。

根据本公开的第一方面，提供了一种信息处理方法，所述方法包括：

获取至少两组第一参数和频谱测试用例；

根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度；

根据所述对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数；

根据所述第二参数进行频谱调整。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取至少两组第一参数之前，

对所述第一参数在参数的取值范围内随机赋值。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度，包括：

根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到测量数据集；

根据所述测量数据集得到目标数据，所述目标数据为符合至少两个功率等级的开关谱超过第一预设指标的最小余量；

将所述目标数据确定为所述对应每一组参数的第一适应度。

在一种可能的实现方式中，根据所述对应每一组参数的适应度值得到符合功率等级的第二参数，包括：

将所述对应每一组参数的第一适应度作为对应参数的个体极值；

将所述对应每一组参数的第一适应度中符合预设指标的值作为全局极值；

根据所述全局极值和所述个体极值对每一组所述第一参数进行循环迭代运算，得到所述第二参数。

对第一参数的参数变化量在参数值变化范围内随机取值。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述全局极值和所述个体极值对每一组所述第一参数进行循环迭代运算，得到所述第二参数，包括：

根据所述第一参数的参数变化量对所述第一参数进行更新后，根据更新后的参数对所述对应每一组参数的第一适应度进行更新，得到更新后的第二适应度；

根据所述第二适应度更新所述全局极值，得到更新后的全局极值；

当所述更新后的全局极值满足预设指标或循环迭代运算的迭代次数已达到预设值时，将所述更新后的全局极值确定为所述第二参数。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第二参数进行频谱调整，包括：

根据所述第二参数对全球移动通信系统GSM开关谱进行调整，得到符合所述功率等级的GSM开关谱。

根据本公开的第二方面，提供了一种信息处理装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取至少两组第一参数和频谱测试用例；

适应度处理单元，用于根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度；

参数处理单元，用于根据所述对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数；

调整单元，用于根据所述第二参数进行频谱调整。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

赋值单元，用于对所述第一参数在参数的取值范围内随机赋值。

在一种可能的实现方式中，所述适应度处理单元，包括：

第一处理子单元，用于根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到测量数据集；

第二处理子单元，用于根据所述测量数据集得到目标数据，所述目标数据为符合至少两个功率等级的开关谱超过第一预设指标的最小余量；

第三处理子单元，用于将所述目标数据确定为所述对应每一组参数的第一适应度。

在一种可能的实现方式中，所述参数处理单元，包括：

第四处理子单元，用于将所述对应每一组参数的第一适应度作为对应参数的个体极值；

第五处理子单元，用于将所述对应每一组参数的第一适应度中符合预设指标的值作为全局极值；

第六处理子单元，用于根据所述全局极值和所述个体极值对每一组所述第一参数进行循环迭代运算，得到所述第二参数。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

取值单元，用于对第一参数的参数变化量在参数值变化范围内随机取值。

在一种可能的实现方式中，所述第六处理子单元，进一步用于：

在一种可能的实现方式中，所述调整单元，进一步用于：

根据本公开的第三方面，提供了一种信息处理装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述任一项所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。

通过本公开获取至少两组第一参数和频谱测试用例；根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度；根据所述对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数；根据所述第二参数进行频谱调整。由于将第一参数作为输入参数与频谱测试用例运算可以得到对应每一组参数的第一适应度，通过该第一适应度得到符合功率等级的第二参数后即可根据该第二参数进行频谱调整，从而，使得基带芯片DAC输出兼容多个PCL，且利用参数的自动优化处理避免了手动调试耗时耗力且处理结果不尽人意的弊端。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出本公开一实施例的应用场景示意图；

图2示出本公开一实施例的信息处理方法的流程示意图；

图3示出本公开一实施例的信息处理方法的流程示意图；

图4示出本公开一实施例基于PSO算法的示意图；

图5示出应用本公开一实施例得到优化结果的示意图；

图6示出本公开一实施例的信息处理装置的结构示意图；

图7示出本公开一实施例的信息处理装置的结构示意图；

图8示出本公开一实施例的信息处理装置的结构示意图；

图9示出本公开一实施例的信息处理装置的结构示意图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

频谱技术中，GSM发射机的射频(RF)功率变化非常快。发射RF载波功率随时间变化关系测试指标确保功率的变化能够在正确的时间里并且足够快的发生。然而，如果RF功率变化得太快，发射信号中就会产生不希望出现的频谱成分，测量的目的是用来确保这些成分能够保持在可接受的水平之下。而GSM发射是突发(Burst)形式的，Burst是GSM的传输单元，则时域上功率的变化造成了频域上频谱的扩展或者说频谱的再生，GSM开关谱就是反映这种频谱扩展结果的一个指标。简言之，GSM开关谱是GSM手机功率切换时调制突发脉冲的上升和下降沿在其标称载频频率附近不同频偏出的功率谱，表示它在功率切换时对邻近信道的干扰情况。

由于GSM开关谱由多个变量参数决定，具体的，基带芯片DAC输出(Ramp Table)中含有21个变量，外加GMSK调制输出与GSM功率放大器开始工作的时间间隔(Delta timing)中包含的变量、及GSM功率放大器开始工作与停止工作的时间间隔(Duration)中包含的变量，共有23个变量参数，也就是说，GSM开关谱由23个变量参数决定。并且一组Ramp Table值需要同时兼顾4个PCL，其他功率等级(4个PCL中较低的3个功率等级)仅依靠Delta timing和Duration两个参数变量调节GSM开关谱，因此，为得到一组合乎指标要求的参数，最多需要调整29个变量。

就Ramp Table而言，GSM的开关谱与vramp电压信号形状相关。这个电压是基带(BB，BaseBand)的DAC输出的电压信号，该信号可以通过BTX模块控制，其寄存器(RAMP_UP&RAMP_DOWN)控制vramp相关数据。Ramp Table是要存在寄存器里的数组。

相关技术中，都是对上述参数的人工调整，因所需调整的参数过多，存在RampTable难以兼容多个PCL的情况，且人工调整这项工作需要大量实践经验。为满足一些客户对GSM射频性能指标的较高需求，采取手动的人工调试不仅耗时耗力并且难以得到满意结果，仍然不能很好的兼容多个PCL。

本公开旨在解决优化GSM射频性能指标——GSM开关谱的调整中参数变量多、数据量大，因而带来人工调整该性能指标耗时长、难度大且不准备的问题。如图1所示为本公开的一应用场景示意图，包含PC11、终端12和综测仪13。PC可以是台式机，也可以是笔记本或者工作站等设备，不限于具体形式可以实现处理逻辑10运行并执行该处理逻辑即可。终端可以是普通的手机终端或基于Android或Ios系统运行的智能终端等，不限于具体形式只要支持GSM技术即可。综测仪是提供频谱测试用例(如GSM开关谱)的设备。

通过PC、终端和综测仪相互配合来实现本公开方法流程对应的处理逻辑，以及基于该处理逻辑得到的输出参数指导终端对GSM开关谱进行参数调整，以兼容多个PCL的情况。其中，在PC上运行本公开方法流程对应的该处理逻辑，从综测仪中得到频谱测试用例(如GSM开关谱)，该处理逻辑的输入参数是在参数的取值范围内随机赋值得到的至少两组参数。输入参数可以写入终端。基于输入参数和GSM开关谱进行运算可以得到适应度，根据适应度得到个体极值和全局极值，通过全局极值的循环迭代，当达到预设条件(如预设指标或迭代次数等)，输出结果。该输出结果即为自动优化的结果，是自动优化后所得到的理想参数。

采用如下实施例是根据输入参数和GSM开关谱得到适应度并利用适应度得到符合功率等级的输出参数，以实现参数自动优化的技术方案。

需要指出的是，如下实施例的方法实现流程可以应用于PC终端或通过单一服务器或由多个服务器构成的服务器集群的远程控制来实现，对服务器类型本身和服务器集群的不同架构不作具体限制。

图2示出本公开一实施例的信息处理方法的流程示意图。该流程包括：

步骤S101、获取至少两组第一参数和频谱测试用例。

在一种可能的实现方式中，可以是获取N组输入参数，N为大于2的整数，一个实际应用中，可以取150至300，以兼顾性能与效率。该第一参数是初始化得到的输入参数。就第一参数的初始化而言，获取至少两组第一参数之前，对第一参数在参数的取值范围(如取值在150至300)内随机赋值。需要指出的是，就参数的取值范围而言，一组参数中不同变量的取值范围是不同的，以使对应PCL的发信载频包络(PVT)满足指标为准。PVT也是一个测试指标，受Ramp Table影响，需要对Ramp Table的取值加以限定。

在一种可能的实现方式中，对所述第一参数在参数的取值范围内随机赋值后进行平滑滤波处理，将平滑滤波处理后得到的参数用于步骤S102的适应度运算。在参数初始化时通过对Ramp Table曲线进行平滑滤波处理，可以使最后的优化结果更加美观且符合经验认知。

在一种可能的实现方式中，频谱测试用例可以是GSM开关谱，GSM开关谱为由于功率切换而在标称载频的临近频带上产生的射频频谱。

步骤S102、根据至少两组第一参数和频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度。

在一种可能的实现方式中，根据至少两组第一参数和频谱测试用例得到测量数据集。根据测量数据集得到目标数据。目标数据为符合至少两个功率等级的开关谱超过第一预设指标的最小余量，将目标数据确定为对应每一组参数的第一适应度。

步骤S103、根据对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数。

在一种可能的实现方式中，将对应每一组参数的第一适应度作为对应参数的个体极值。将对应每一组参数的第一适应度中最符合预设指标的值作为全局极值。其中，预设指标可以是适应度取值最大、余量最大的指标。根据全局极值和个体极值对每一组该第一参数进行循环迭代运算，得到第二参数，第二参数即为经过如图1所示的处理逻辑运算所输出得到的理想参数。

这里，个体极值的更新是有条件的，并不是每次都更新。例如，本次循环是某一组第一参数的第n次循环迭代，本次输出结果好于这组参数之前n-1次循环过程中的输出结果才将其作为个体极值。将第一适应度作为对应参数的个体极值是第一次输入的行为，是一种编程思维，因为以后每次循环都要进行比较，这可以看作是一个初始比较量。

通过以上步骤S101-S103构成的处理逻辑进行自动优化，自动优化后得到的输出结果兼容多个PCL。如下步骤S104不包含在处理逻辑中，步骤S104是一个如何处理逻辑的输出结果进行频谱调整的过程。

步骤S104、根据第二参数进行频谱调整。

在频谱调整中，可以根据第二参数对GSM开关谱进行调整，得到符合功率等级的GSM开关谱。

采用本公开，通过处理逻辑的自动优化处理提高了工作效率，从而解放了生产力。在实际统计中自动测量一组数据时间仅需0.8s，而手动输入一组参数并测量需耗费至少2至3分钟。一般情况下，经过一小时的循环迭代运算，通过该处理逻辑便可输出一组比较可靠的较优解。并且，通过增加样本数量和迭代次数，理论上可得到最优解。相比手动调试耗费几天的时间却未必得到理想结果，本公开的自动优化技术大大提高了生产效率，从而解决了GSM开关谱耗时长难度大，且因参数变量多，数据量大而难以自动优化的技术问题。

在一种可能的实现方式中，除了在处理逻辑中输入参数自身，还需要加入参数的变化量。通过参数的变化取值，以便于循环迭代的更新。该方法还包括：获取至少两组第一参数之前，对第一参数的参数变化量在参数值变化范围内随机取值。比如，对于RampTable，对其每个参数初始变化量的取值范围在-10至10内随机取值；对于Delta timing或Duration，对其每个参数初始变化量的取值范围在-5至5内随机取值，同样取N组。上述所有参数均为整数。

在一种可能的实现方式中，对于循环迭代的更新过程，简言之，即为：根据第一参数的参数变化量对第一参数进行更新后，根据更新后的参数对该对应每一组参数的第一适应度进行更新，得到更新后的第二适应度。根据第二适应度更新该全局极值，得到更新后的全局极值。当更新后的全局极值满足预设指标或循环迭代运算的迭代次数已达到预设值时，将更新后的全局极值确定为第二参数。

如图3所示为本公开一实施例的信息处理示意图，包括：

步骤S201、根据第一参数的参数变化量对第一参数进行更新，得到更新后的参数，记为第三参数。

步骤S202、根据至少两组第三参数和频谱测试用例得到对应每一组参数的第二适应度。

第二适应度为第一参数的参数变化量对第一参数进行更新后，根据更新后的参数对该对应每一组参数的第一适应度进行更新后得到的。

步骤S203、将对应每一组参数的第二适应度作为对应参数更新后的个体极值。

步骤S204、将对应每一组参数的第二适应度中最符合预设指标的值作为更新后的全局极值。

其中，预设指标可以是适应度取值最大、余量最大的指标。

步骤S205、根据更新后的全局极值进行循环迭代运算，得到输出结果，记为第四参数。

第四参数即为经过本循环迭代的更新处理运算所输出得到的理想参数，符合多种PCL的情况。

如图4所示为处理逻辑基于粒子群优化算法(PSO，Particle SwarmOptimization)算法的示意图。其中，PSO是一种基于种群的随机优化技术，该优化算法模拟鸟类集群觅食行为，假设在一定区域内，鸟群中每个个体初始位置随机，初始速度随机，每个个体知道自己距离觅食点的距离但不知道具体位置，每个个体通过学习自身经验及其他成员经验不断搜索逼近目标。PSO算法容易实现，精度高，能够大概率搜寻到最优解。

如图4所示，基于PSO算法的示意图包括如下步骤：

步骤S301、初始化每组粒子位置及粒子的速度。

需要指出的是，从PSO算法的角度指粒子位置，在基于PSO算法的实际应用中粒子即为本公开处理逻辑中的参数(第一参数或更新后得到的第三参数)。具体的，在参数的取值范围内对所有参数随机赋值，共取N组参数(N建议取150至300，兼顾性能与效率)。从PSO算法的角度指粒子速度，在基于PSO算法的实际应用中粒子即为本公开处理逻辑中的参数变化量。Ramp Table中每个参数初始变化量的取值范围在-10至10内随机取值，Deltatiming或Duration初始变化量的取值范围在-5至5内随机取值，与输入的N组参数一样，参数的变化量也可以取N组。参数及参数的变化量均为整数。

步骤S302、计算每组粒子的适应度。

需要指出的是，从PSO算法的角度指粒子位置，在基于PSO算法的实际应用中粒子即为本公开处理逻辑中的第一适应度、或者更新适应度后得到的第二适应度。具体的，计算粒子适应度过程中，将样机(待测试的手机终端)接入综测仪，将随机得到的N组参数分别写入样机，并从综测仪中读取相应的GSM开关谱，将所测得的四个PCL开关谱超过设定指标的最小余量作为适应度。

就PSO算法而言，PSO算法是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是需要求解问题的可能解。PSO算法从鸟类觅食这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。在PSO中，每个优化问题的潜在解都可以想象成d维搜索空间上的一个点，称之为“粒子”，所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值，每个粒子还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离，粒子们追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

其中，适应度指目标函数的值。目标函数的选择由具体问题来决定。比如，一个解决背包问题的应用场景中，适应度即放入包中物体的总价格，本公开中指GSM开关谱相对指标的余量。

步骤S303、初始化个体极值，记为p_best。

将每组测量结果作为对应输入参数的个体极值，同时记录参数。

步骤S304、初始化全局极值，记为g_best。

将所有测量结果的最大值(适应度取值最大，余量最大)作为全局极值，并记录相应参数。

就个体极值/全局极值而言，在PSO算法中每个粒子都记忆自己的最好位置，即从进化开始到现在这个粒子能使目标函数达到最大或是最小的那个时刻粒子的位置。个体极值就是粒子在最好位置所得到的目标函数的值。全局极值就是在所有粒子的个体极值中最大或是最小的那个值，与只对应的就是全局最优粒子的位置。

执行步骤S304后进入循环迭代流程。

步骤S305、根据PSO速度更新公式更新粒子速度，根据更新后的粒子速度更新粒子位置，计算其适应度。PSO速度更新公式如公式(1)和公式(2所示，其中，公式(1)用于计算速度更新，公式(2)用于计算位置更新。

v_n+1＝v_n+c₁r₁(p_best-x_n)+c₂r₂(g_best-x_n) (1)

x_n+1＝x_n+v_n+1 (2)

其中，Vn指更新前速度；Vn+1指更新后速度；Xn指更新前位置；Xn+1指更新后位置；C1指自身认知因子；C2指社会认知因子；p_best指个体极值；g_best指全局极值；r1，r2为0到1随机数。r1、r2主要是增加粒子飞行的随机性；C1和C2作为学习因子，代表了将每个微粒拉向个体极值和全局极值位置的加速项权重。

需要指出的是，粒子速度理解为欲输入样机的参数的变化量，粒子位置理解为根据参数的变化量更新变化后所得到的参数。

步骤S306、更新个体极值p_best和全局极值g_best。

判断这组输入参数的适应度取值是否大于这组参数变化前适应度取值，若是，则将这个适应度作为新的个体极值，并记录相应输入参数，若否，则保持不变。更新全局极值：判断所有适应度取值中是否有大于全局极值的值，若是，将此适应度作为新的全局极值，记录相应输入参数，若否则保持不变。

重复步骤S301-步骤S304的过程：将新的N组参数写入样机，从综测仪中读取测量值并计算相应适应度。

步骤S307、判断新的全局极值是否满足预设指标或迭代次数已达到预设值，若是，则跳出循环流程，若否，则回到步骤S305，继续迭代。

步骤S308、跳出循环后，将新的全局极值对应的输入参数写入样机，完成自动优化流程。

表1

上表1所示为所开发自动优化程序应用于手机在GSM PCS1900频段后在PCL0至3情况下的输出结果。该用户希望开关谱结果能够超过3GPP标准6个dB，并反映这款手机GSMPCS1900频段开关谱很难优化，手动优化开关谱余量仅有2到3个dB。在该优化过程中，为用户所设定的各功率等级(0至3)下GSM开关谱标准为-30dBc,-30dBc,-30dBc,-30dBc,而相应3GPP标准为-22dBc,-23dBc,-23dBc,-23dBc。对此样机进行了4次自动优化，图5所示为所开发自动优化程序应用于手机在GSM PCS1900频段得到Ramp Table的取值示意图，其中，

表示第一次优化，余量3.41dB，

表示第二次优化，余量3.62dB，

表示第三次优化，余量2.45dB，

表示第四次优化，余量4.92dB。得到的开关谱超过所设定标准余量的最差一次结果为2.45dB(-32.45dBc)，最好一次结果为4.92dB(-34.95dBc)。后续多次优化结果大部分均为0.8s，总耗时约为4200s，极大节约了时间。若增加样本数量和迭代次数，可进一步提高性能。

采用本公开的该自动优化处理逻辑不仅提高生产效率，并且还能够通过对多次优化结果进行数据分析，对研究各参数对GSM开关谱指标的影响程度，起到一定的指向性作用。

如图6所示为本公开一种信息处理装置的结构示意图。如图6所示，该装置包括：获取单元21，用于获取至少两组第一参数和频谱测试用例。适应度处理单元22，用于根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度。参数处理单元23，用于根据所述对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数。调整单元24，用于根据所述第二参数进行频谱调整。

如图7所示为本公开一种信息处理装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：获取单元21，用于获取至少两组第一参数和频谱测试用例。适应度处理单元22，用于根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度。参数处理单元23，用于根据所述对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数。调整单元24，用于根据所述第二参数进行频谱调整。赋值单元25，用于对所述第一参数在参数的取值范围内随机赋值。

如图8所示为本公开一种信息处理装置的结构示意图。如图8所示，获取单元21，用于获取至少两组第一参数和频谱测试用例。适应度处理单元22，用于根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度。其中，适应度处理单元22，包括：第一处理子单元221，用于根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到测量数据集。第二处理子单元222，用于根据所述测量数据集得到目标数据，所述目标数据为符合至少两个功率等级的开关谱超过第一预设指标的最小余量。第三处理子单元223，用于将所述目标数据确定为所述对应每一组参数的第一适应度。参数处理单元23，用于根据所述对应每一组参数的第一适应度得到符合功率等级的第二参数。调整单元24，用于根据所述第二参数进行频谱调整。

在一种可能的实现方式中，所述参数处理单元，包括：第四处理子单元，用于将所述对应每一组参数的第一适应度作为对应参数的个体极值。第五处理子单元，用于将所述对应每一组参数的第一适应度中最符合预设指标的值作为全局极值。第六处理子单元，用于根据全局极值和个体极值对每一组该第一参数进行循环迭代运算，得到第二参数。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：取值单元，用于对第一参数的参数变化量在参数值变化范围内随机取值。

在一种可能的实现方式中，所述第六处理子单元，进一步用于：根据所述第一参数的参数变化量对所述第一参数进行更新后，根据更新后的参数对所述对应每一组参数的第一适应度进行更新，得到更新后的第二适应度；根据所述第二适应度更新所述全局极值，得到更新后的全局极值；当所述更新后的全局极值满足预设指标或循环迭代运算的迭代次数已达到预设值时，将所述更新后的全局极值确定为所述第二参数。

在一种可能的实现方式中，所述调整单元，进一步用于：根据所述第二参数对全球移动通信系统GSM开关谱进行调整，得到符合所述功率等级的GSM开关谱。

图9是根据一示例性实施例示出的一种用于信息处理装置800的框图。例如，信息处理设备800可以是计算机(台式机或PC)，移动电话，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图9，信息处理装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制信息处理装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在信息处理装置800的操作。这些数据的示例包括用于在信息处理装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为信息处理设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为信息处理设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述信息处理设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当信息处理设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当信息处理设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为信息处理设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到信息处理设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为信息处理设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测信息处理设备800或信息处理设备800一个组件的位置改变，用户与信息处理设备800接触的存在或不存在，信息处理设备800方位或加速/减速和信息处理设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于信息处理设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。信息处理设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，信息处理设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由信息处理设备800的处理器820执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少两组第一参数和频谱测试用例；

根据所述第二参数进行频谱调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取至少两组第一参数之前，

对所述第一参数在参数的取值范围内随机赋值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两组第一参数和所述频谱测试用例得到对应每一组参数的第一适应度，包括：

将所述目标数据确定为所述对应每一组参数的第一适应度。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述对应每一组参数的适应度值得到符合功率等级的第二参数，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取至少两组第一参数之前，

对第一参数的参数变化量在参数值变化范围内随机取值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述全局极值和所述个体极值对每一组所述第一参数进行循环迭代运算，得到所述第二参数，包括：

7.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二参数进行频谱调整，包括：

8.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取至少两组第一参数和频谱测试用例；

调整单元，用于根据所述第二参数进行频谱调整。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述适应度处理单元，包括：

11.根据权利要求8至10任一项所述的装置，其特征在于，所述参数处理单元，包括：

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第六处理子单元，进一步用于：

14.根据权利要求8至10任一项所述的装置，其特征在于，所述调整单元，进一步用于：

15.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-7任一项所述的方法。

16.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。