CN113285771B - 一种通过大数据算法进行wifi校准的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，该方法包括：打开测试程序加载频偏及功率数据文件；根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准；频偏校准结束后把频率偏移值写入频偏数据池中；根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准；功率校准结束后把增益值写入对应的功率数据池中；写入校准后的频率偏移值和功率值；验证发送射频指标；验证接收射频指标。本申请中把频率偏移值写入频偏数据池中，把增益值写入对应的功率数据池中是为了在后续的重复测试时直接通过大数据算法进行取值测试，从而能够快速的获取测试过程中的频率偏移值，达到快速完成设备校准的目的，使得校准更高效，用户体验度更高。
Description
技术领域
本发明涉及WIFI校准技术领域，具体涉及一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法。
背景技术
近年来随着互联网、物联网的迅速发展和兴起，使得无线光猫、无线路由、无线AP,无线网卡、手机、蓝牙耳机、运动手表等设备的在我们生活中出现普及；制造企业员工工资越来越高，各大网通产品生产厂家激烈竞争的情况下，在保证产品质量的前提下， 降低制造成本成为各大制造厂商获取最大利润为数不多的途径。
对于WIFI产品要保证稳定输出功率，通常在生产测试需要经过以下几个步骤：初始值写入，频偏校准，功率校准，保存校准数据，TX射频指标验证RX射频指标验证。在频偏校准时，我们是通过读取的程序配置的固定基准值，在测试过程中输入基准值后获取相应的频偏值，再根据获取的频偏值是否再特定的范围内，以此来判断增加或减少频率偏移值，再获取频偏值，依次循环得到在频偏范围内所需要的。在功率校准时，我们是通过读取的程序配置的固定基准值，在测试过程中输入基准值后获取相应的功率，再根据获取的功率是否再特定的范围内，以此来判断增加或减少GAIN值，再获取实时功率，依次循环得到在功率范围内所需要的GAIN值。
测试第二个板卡时再重复以上动作，此方法费时费力费仪器，严重影响生产的测试效率，而且在测试不同批次的板子时还需要手动调准基准数据来优化测试时间。急需一种替换这种测试方法的算法来解决此问题。往往占整个过程时间的70%以上。优化校准时间就尤为重要。
发明内容
本发明提供的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，能够解决上述校准过程中的技术问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，包括：
步骤一：打开测试程序加载频偏及功率数据文件；
步骤二：根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准；频偏校准结束后把频率偏移值写入频偏数据池中；
步骤三：根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准；功率校准结束后把增益值写入对应的功率数据池中；
步骤四：写入校准后的频偏值机功率值；
步骤五：验证发送射频指标；
步骤六：验证接收射频指标。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，还包括：重复步骤二至步骤六测试下一个板卡。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准，包括：
从频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值；使用频率最高的频率偏移值读取频偏值，
若频偏值在第一预设范围内，则频率偏移值在频偏数据池中的值加一；
若频偏值不在第一预设范围内，根据频率偏移值计算原理计算在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值，并将频率偏移值标记为使用频率最高的频率偏移值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准，包括：
从功率数据池中获取使用频率最高的增益值；根据频率最高的增益值读取功率值；
若功率值在第二预设范围内，进行下一信道的校准；
若功率值不在第二预设范围内，根据增益值计算原理计算在第二预设范围内功率对应的增益值；
获取信道测试开始时和测试结束时的两个增益值，根据两个增益值和斜率计算算法计算当前斜率。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法还包括：
存储历史使用的增益值，并统计增益值使用次数；
存储历史使用的频率偏移值，并统计频率偏移值使用次数；
存储历史使用的斜率值，并统计斜率值使用次数。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，根据频率偏移值计算原理计算在预设范围内频偏值相对应的频率偏移值，包括：
只有一个测试点时，根据公式
计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
有两个测试点时，根据公式
计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
有三个测试点或三个以上测试点时，根据最后两个测试点公式
计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
其中，X表示计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；i1表示测试点1的频率偏移值；p1表示测试点1的频偏值；i2表示测试点2的频率偏移值；p2表示测试点2的频偏值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，根据增益值计算原理计算在第二预设范围内功率对应的增益值，包括：
根据测试的目标功率、实际测试功率、实际增益值、当前斜率计算在第二预设范围内功率对应的增益值；
当目标功率与实际测试功率相差大于零且小于当前斜率，实际增益值加一；
当目标功率与实际测试功率相差小于零且大于负的当前斜率，实际增益值减一；
当目标功率与实际测试功率相差大于零且大于当前斜率，
当目标功率与实际测试功率相差小于零且小于当前斜率，
根据公式: 
计算增益值；其中，X表示计算后的增益值，pwr表示目标功率，p1表示实际测试功率，g1表示实际增益值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，根据所述两个增益值和斜率计算算法计算当前斜率，包括：
根据公式
计算当前斜率，
其中，slope表示新的斜率,power1表示初始获取功率，power2表示目标范围内的功率，G1表示初始增益值，G2表示目标范围内的增益值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，所述从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值，包括：
根据二分查找法从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，从功率数据池中获取使用频率最高的增益值，包括：根据二分查找法从所述功率数据池中获取使用频率最高的增益值。
本发明的有益效果是：一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，该方法包括：打开测试程序加载频偏及功率数据文件；根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准；频偏校准结束后把频率偏移值写入频偏数据池中；根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准；功率校准结束后把增益值写入对应的功率数据池中；写入校准后的频偏值机功率值；验证发送射频指标；验证接收射频指标。本申请实施例中把频率偏移值写入频偏数据池中，把增益值写入对应的功率数据池中是为了在后续的重复测试时直接通过大数据算法进行取值测试，从而能够快速的获取测试过程中的频率偏移值，达到快速完成设备校准的目的，从而使得校准更高效，用户体验度更高。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法图一；
图2为本发明实施例提供的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法图二；
图3为本发明实施例提供的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法图三。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本申请的限定。基于所描述的本申请的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
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。
图1为本发明实施例提供的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法图一。
一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，结合图1，包括S101至S106六个步骤：
S101：打开测试程序加载频偏及功率数据文件；
S102：根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准，频偏校准结束后把频率偏移值写入频偏数据池中；
具体的，本申请实施例中的机型可以是WR844GXM、WR744WSGV、WR624、WR624VL等，批次可以是CNTJX2020121702-458、CNTJX2021051402-140和CNTJX2021051403-141等，如根据机型WR844GXM、批次CNTJX2020121702-458获取使用该机型WR844GXM、批次CNTJX2020121702-458的记录中使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准，频偏校准结束后把频率偏移值写入频偏数据池中，本申请中把频率偏移值写入频偏数据池中是为了在后续的重复测试时直接通过大数据算法进行取值测试，从而能够快速的获取测试过程中的频率偏移值，达到快速完成设备校准测试的目的。
在一些实施例中，如果该机型没有WR844GXM、批次CNTJX2020121702-458的记录，则使用程序配置的默认数据进行频偏校准。
具体的，本申请实施例中的上述具体机型、批次，可以根据实际情况进行确定，上文只是举例，并不以此限定本发明的保护范围。
S103：根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准，功率校准结束后把增益值写入对应的功率数据池中；
具体的，本申请实施例中的机型可以是WR844GXM、WR744WSGV、WR624、WR624VL等，批次可以是CNTJX2020121702-458、CNTJX2021051402-140和CNTJX2021051403-141等，信道可以是2412信道，天线可以是channel 1，如根据机型WR844GXM、批次CNTJX2020121702-458、2412信道和channel 1获取使用该机型WR844GXM、批次CNTJX2020121702-45、2412信道和channel 1的记录中使用频率最高的增益值进行功率校准，功率校准结束后把增益值写入对应的功率数据池中，在后续的重复测试时直接通过大数据算法进行取值测试。本申请中把增益值写入功率数据池中是为了在后续的重复测试时直接通过大数据算法进行取值测试，从而能够快速的获取测试过程中的增益值，达到快速完成设备校准测试的目的。
在一些实施例中，如果该机型没有WR844GXM、批次CNTJX2020121702-4582412信道和channel 1的记录，则使用程序配置的默认数据进行功率校准。
具体的，本申请实施例中的上述具体机型、批次、信道、天线，可以根据实际情况进行确定，上文只是举例，并不以此限定本发明的保护范围。
S104：写入校准后的频偏值和功率值；
S105：验证发送射频指标；
S106：验证接收射频指标。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，还包括：重复步骤二至步骤六测试下一个板卡。
具体的，本申请实施例中通过上述S101至S106六个步骤测试完一个板卡后，继续重复步骤S102至S106六个步骤测试下一个板卡。
图2为本发明实施例提供的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法图二；
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，结合图2，根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准，包括如下S201和S202两个步骤：
S201：从频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值；使用频率最高的频率偏移值读取频偏值，
S202：若频偏值在第一预设范围内，则频率偏移值在频偏数据池中的值加一；若频偏值不在第一预设范围内，根据频率偏移值计算原理计算在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值，并将频率偏移值标记为使用频率最高的频率偏移值。
具体的，本申请实施例中如根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值为30ppm，使用频率最高的频率偏移值读取频偏值为13.27ppm，13.27ppm不在±5ppm的第一预设范围内，通过频率偏移值计算原理计算在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值为15ppm，频偏值0.35ppm在第一预设范围内。把频率偏移值值15ppm值在数据池中的计数器加1，即统计次数加1，可以在测试下一个板卡时先使用频率偏移值15ppm进行测试。
应理解，本申请实施例中的第一预设范围可以根据实际情况进行灵活确定，并不以此限定本发明的保护范围。
图3为本发明实施例提供的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法图三。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法的WIFI校准方法中，根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准，结合图3，包括S301至S303三个步骤：
S301：从功率数据池中获取使用频率最高的增益值，根据频率最高的增益值读取功率值；
S302：若功率值在第二预设范围内，进行下一信道的校准；若功率值不在第二预设范围内，根据增益值计算原理计算在第二预设范围内功率对应的增益值；
S303：获取信道测试开始时和测试结束时的两个增益值，根据两个增益值和斜率计算算法计算当前斜率。
具体的，本申请实施例中如根据机型、批次、信道、天线获取获取的使用频率最高的增益值为40，根据频率最高的增益值读取功率值为20.83 dBm，不在20±0.5 dBm的范围内。通过GAIN值计算原理根据增益值计算原理计算在第二预设范围内功率对应的增益值为38，频偏值19.66dBm在第二预设范围内；把增益值38在对应信道、天线、机型、批次的数据池中的计数器加1，即统计次数加1，可以在测试下一个板卡时先使用增益值38进行测试。
应理解，本申请实施例中的第二预设范围可以根据实际情况进行灵活确定，并不以此限定本发明的保护范围。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法还包括：
存储历史使用的增益值，统计增益值使用次数；
存储历史使用的频率偏移值，统计频率偏移值使用次数；
存储历史使用的斜率值，统计斜率值使用次数。
具体的，本申请实施例中，在测试过程中，将历史使用的增益值及统计的增益值使用次数存储入增益数据字典中；将历史使用的频率偏移值及统计的频率偏移值使用次数存储入频率偏移值数据字典中；将历史使用的斜率值及统计的斜率值使用次数存储入斜率数据字典中；应理解，通过存储历史使用值和统计使用次数，从而方便在后续的重复测试时直接进行取使用次数最多的值进行测试。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，根据频率偏移值计算原理计算在预设范围内频偏值相对应的频率偏移值，包括：
只有一个测试点时，根据公式
计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
有两个测试点时，根据公式
计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
有三个测试点或三个以上测试点时，根据最后两个测试点公式
计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
其中，X表示计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；i1表示测试点1的频率偏移值；p1表示测试点1的频偏值；i2表示测试点2的频率偏移值；p2表示测试点2的频偏值。
具体的，本申请实施例中，频率偏移值是指调试命令中的一个变量，测试时通过调整获取对应的频偏值，频偏值：是指通过仪器直接读取到的值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，根据增益值计算原理计算在第二预设范围内功率对应的增益值，包括：
根据测试的目标功率、实际测试功率、实际增益值、当前斜率计算在第二预设范围内功率对应的增益值；
当目标功率与实际测试功率相差大于零且小于当前斜率，实际增益值加一；
当目标功率与实际测试功率相差小于零且大于负的当前斜率，实际增益值减一；
当目标功率与实际测试功率相差大于零且大于当前斜率，
当目标功率与实际测试功率相差小于零且小于当前斜率，
根据公式: 
计算增益值；其中，X表示计算后的增益值，pwr表示目标功率，p1表示实际测试功率，g1表示实际增益值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法的WIFI校准方法中，根据所述两个增益值和斜率计算算法计算当前斜率，包括：
根据公式
计算当前斜率，
其中，slope表示新的斜率,power1表示初始获取功率，power2表示目标范围内的功率，G1表示初始增益值，G2表示目标范围内的增益值。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，所述从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值，包括：
根据二分查找法从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值。
具体的，本申请实施例中通过二分查找法从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值，不仅比较次数少，而且查找速度快，平均性能好。
在一些实施例中，上述一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法中，从功率数据池中获取使用频率最高的增益值，包括：根据二分查找法从所述功率数据池中获取使用频率最高的增益值。
具体的，本申请实施例中通过二分查找法从所述功率数据池中获取使用频率最高的增益值，不仅比较次数少，而且查找速度快，平均性能好。
本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。
本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
虽然结合附图描述了本申请的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本申请的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，其特征在于，包括：
步骤一：打开测试程序加载频偏及功率数据文件；
步骤二：根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准；频偏校准结束后把所述频率偏移值写入频偏数据池中；
步骤三：根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准；功率校准结束后把增益值写入对应的功率数据池中；
步骤四：写入校准后的频率偏移值和功率值；
步骤五：验证发送射频指标；
步骤六：验证接收射频指标；
所述根据机型、批次获取使用频率最高的频率偏移值进行频偏校准，包括：
从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值；使用所述使用频率最高的频率偏移值读取频偏值，
若所述频偏值在第一预设范围内，则所述频率偏移值在频偏数据池中的值加一；
若所述频偏值不在所述第一预设范围内，根据频率偏移值计算原理计算在所述第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值，并将所述频率偏移值标记为使用频率最高的频率偏移值；
所述根据频率偏移值计算原理计算在所述预设范围内频偏值相对应的频率偏移值，包括：
只有一个测试点时，根据公式
计算得到在所述第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
有两个测试点时，根据公式
计算得到在所述第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
有三个测试点或三个以上测试点时，根据最后两个测试点公式
计算得到在所述第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；
其中，X表示计算得到在第一预设范围内频偏值相对应的频率偏移值；i1表示测试点1的频率偏移值；p1表示测试点1的频偏值；i2表示测试点2的频率偏移值；p2表示测试点2的频偏值。
2.根据权利要求1所述的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，其特征在于，所述方法还包括：重复所述步骤二至所述步骤六测试下一个板卡。
3.根据权利要求1所述的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，其特征在于，所述根据机型、批次、信道、天线获取使用频率最高的增益值进行功率校准，包括：
从所述功率数据池中获取使用频率最高的增益值；根据所述频率最高的增益值读取功率值；
若所述功率值在第二预设范围内，进行下一信道的校准；
若所述功率值不在所述第二预设范围内，根据增益值计算原理计算在第二预设范围内功率对应的增益值；
获取所述信道测试开始时和测试结束时的两个增益值，根据所述两个增益值和斜率计算算法计算当前斜率；
所述根据增益值计算原理计算在第二预设范围内功率对应的增益值，包括：
根据测试的目标功率、实际测试功率、实际增益值、所述当前斜率计算在第二预设范围内功率对应的增益值；
当所述目标功率与所述实际测试功率相差大于零且小于所述当前斜率，所述实际增益值加一；
当所述目标功率与所述实际测试功率相差小于零且大于负的当前斜率，所述实际增益值减一；
当所述目标功率与所述实际测试功率相差大于零且大于所述当前斜率，和
当所述目标功率与所述实际测试功率相差小于零且小于所述当前斜率，
根据公式: 
计算增益值；
其中X表示计算后的增益值，pwr表示目标功率，p1表示实际测试功率，g1表示实际增益值，slope表示当前斜率。
4.根据权利要求1所述的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，其特征在于，所述方法还包括：
存储历史使用的增益值，统计增益值使用次数；
存储历史使用的频率偏移值，统计频率偏移值使用次数；
存储历史使用的斜率值，统计斜率值使用次数。
5.根据权利要求3所述的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，其特征在于，所述根据所述两个增益值和斜率计算算法计算当前斜率，包括：
根据公式
计算当前斜率，
其中，slope表示计算得到的当前斜率,power1表示初始获取功率，power2表示目标范围内的功率，G1表示初始增益值，G2表示目标范围内的增益值。
6.根据权利要求1所述的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，其特征在于，所述从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值，包括：根据二分查找法从所述频偏数据池中获取使用频率最高的频率偏移值。
7.根据权利要求3所述的一种通过大数据算法进行WIFI校准的方法，其特征在于，所述从所述功率数据池中获取使用频率最高的增益值，包括：根据二分查找法从所述功率数据池中获取使用频率最高的增益值。
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