CN115882977A - 频谱噪声处理方法和装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种频谱噪声处理方法和装置、存储介质及电子设备，上述方法包括：获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，第二信号值为噪声模型根据当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；将第一信号值与第二信号值之间的差值作为目标信号值；将目标信号值与当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；将误差信号值转换为去噪增量值；基于去噪增量值获取当前发射频点的下一频点的去噪信号值。通过本发明，进而实现了在不影响大信号测量的同时提高小信号测量能力的技术效果，同时解决了测量小功率信号不准确的问题。

Description

频谱噪声处理方法和装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉通信技术领域，具体而言，涉及一种频谱噪声处理方法和装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在频谱测量技术领域，无线电通信都是按照频段来划分信道，保证各通道的通信互不干扰。因此通信设备的开发和测试都强烈依赖频谱测量，即可以将复杂多变看似没有任何规律的时域信号分解到频谱查看其频谱，通过观察频谱可以知道：信号带宽，所处频段，有无杂散，是否有邻道泄露干扰别人，也可以获取功率，观察信噪比等。因此频谱测量是无线通信领域内非常多使用的一种测量方式。目前应用频谱测量技术的设备以频谱仪为主，另外也有其他通信设备或者监测设备上集成有该功能。在较多情况下为了保证能各自在自己信道内工作互不干扰，有一项重要检测是检测溢出到邻道的信号功率或者其他任何干扰信号的功率，当协议对此要求较高时，需要保证溢出的信号功率很小，那么频谱检测需要保证既能正确测到功率较大的主信号，也要能测量到邻道的很小的杂散或者其他噪声信号。为了测量小功率信号通常情况下通过在输入信号前段增加预放大器，但是这样会导致射频不能同时测量大功率信号，因为大功率信号会导致放大器饱和失真，无法准确测量小功率信号。

针对上述测量小功率信号不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种频谱噪声处理方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中采用单播切片的方式为不同类型组播提供不同的转发路径无法满足不同业务需求的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种频谱噪声处理方法，包括：获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，所述第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，所述第二信号值为噪声处理模型根据所述当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；将所述第一信号值与所述第二信号值之间的差值作为目标信号值；将所述目标信号值与所述当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；将所述误差信号值转换为去噪增量值；基于所述去噪增量值获取所述当前发射频点的下一频点的去噪信号值。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种频谱噪声处理装置，包括：获取单元，用于获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，所述第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，所述第二信号值为噪声处理模型根据所述当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；第一处理单元，用于将所述第一信号值与所述第二信号值之间的差值作为目标信号值；第二处理单元，用于将所述目标信号值与所述当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；转换单元，用于将所述误差信号值转换为去噪增量值；第三处理单元，用于基于所述去噪增量值获取所述当前发射频点的下一频点的去噪信号值。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，上述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明实施例，由于获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，第二信号值为噪声处理模型根据当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；将第一信号值与第二信号值之间的差值作为目标信号值；将目标信号值与当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；将误差信号值转换为去噪增量值；基于去噪增量值获取当前发射频点的下一频点的去噪信号值；由于通过将不同的发射频点与同一目标信号值进行差值计算，可以精准的获取不同发射频点的去噪信号值。因此，实现了在不影响大信号测量的同时提高小信号测量能力，进而达到了提高测量接近底噪水平信号的功率测量精度的效果。

附图说明

图1是根据本发明实施例的频谱噪声处理方法的通信设备的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的频谱噪声处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种频谱噪声处理装置的系统架构示意图；

图4是根据本发明实施例的一种频谱噪声处理装置的射频硬件处理链路示意图；

图5是根据本发明实施例的频谱噪声处理方法的信号结构特征示意图；

图6是根据本发明实施例的频谱噪声处理方法的底噪纠正模块的内部结构示意图；

图7是根据本发明实施例的一种频谱噪声处理装置的均值处理模数据处理示意图；

图8是根据本发明实施例的一种频谱噪声处理装置的频谱显示模块的显示界面的示意图；

图9是根据本发明实施例的一种频谱噪声处理装置的测量提取噪声模型的步骤示意图；

图10是根据本发明实施例的一种频谱噪声处理装置的噪声模型作底噪纠正的步骤的示意图；

图11是根据本发明实施例的频谱噪声处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种频谱噪声处理方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的频谱噪声处理方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

图2是根据本发明实施例的频谱噪声处理方法的流程图，如图2所示，该流程包括至少包括但不限于如下步骤：

S202，获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，第二信号值为噪声处理模型根据当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；

S204，将第一信号值与第二信号值之间的差值作为目标信号值；

S206，将目标信号值与当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；

S208，将误差信号值转换为去噪增量值；

S210，基于去噪增量值获取当前发射频点的下一频点的去噪信号值。

在本发明实施例中，可以基于基站设备、微波模块、手机等射频微波通信设备的开发、测试和监测需要用到频谱测量仪器等设备发射的不同频点，在此不做限定。第一信号值可以为经过数字处理模块处理后的时域离散信号，或者是将时域离散信号进行均值处理后的信号，均值处理为，将同一个被测频段的多次测量结果，按照频点对应(即按照时间位置对应)相加平均得到输出的均值处理后的结果。

通过本发明实施例，获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，第二信号值为噪声处理模型根据当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；将第一信号值与所述第二信号值之间的差值作为目标信号值；将目标信号值与当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；将误差信号值转换为去噪增量值；基于去噪增量值由于通过将不同的发射频点与同一目标信号值进行差值计算可以精准的获取不同发射频点的去噪信号值。因此，实现了在不影响大信号测量的同时提高小信号测量能力，进而达到了提高在测量接近底噪水平信号的功率测量精度的效果。

在一实施例中，获取当前发射频点对应的第二信号值之前，还包括：

将当前发射频点输入到噪声处理模型中，通过噪声处理模型获取目标频率区间内对应的不同信号值；将不同信号值的平均值确定为第二信号值。

在本实施例中，通过相同的测量方法经过快速扫频后得到的扫描信号，根据噪声的变化情况和精度将多个点平均得到一个值，即将一个频率区间的信号做平均得到一个相同的值。

在一实施例中，上述获取当前发射频点对应的第一信号值包括：将目标频率区间内的每个频点对应的在各个时间和位置上的测量结果进行平均处理，得到每个频点对应的信号平均值；从每个频点对应的信号平均值中获取第一信号值。如图7所示，将同一个被测频段的多次测量结果，按照频点对应(即按照时间位置对应)相加平均得到输出的均值处理后的结果。如图中为m次测量结果做的均值处理。每一行为一次的测量结果，共m行测量结果，最顶一行为经过平均后得到的结果。

在一实施例汇总，上述将上述误差信号值转换为去噪增量值，包括：

基于PID增量式算法将上述误差信号值转换为去噪增量值。

上述基于PID增量式算法将误差信号值转换为去噪增量值，包括：

基于PID增量式算法的积分项系数和误差信号值得到积分项增量值；

基于上述PID增量式算法的比例项系数和上述误差信号值得到比例项增量值；

基于上述PID增量式算法的微分项系数和上述误差信号值得到微分项增量值；

将上述积分项增量值、比例项增量值和微分项增量值之和作为上述去噪增量值。

在一实施例中，上述去噪增量值通过如下公式获取：

P＝Ki*e(n)；

I＝Kp*[e(n)-e(n-1)]；

D＝Kd*[e(n)-2*e(n-1)+e(n-2)]；

f(n)＝P+I+D；

其中，f(n)为上述去噪增量值，P为积分项增量值，I为比例项增量值，D为微分项增量值，n为当前发射频点，e(n)为当前发射频点对应的误差信号值。

在一实施例中，上述去噪增量值通过如下公式获取下一频点的修正参数值:L(n+p)＝f(n)+L(n)；其中，f(n)为去噪增量值，L(n)为当前发射频点的修正参数，p为大于0的正整数，n为当前发射频点。

在本实施例中，当P＝1时，L(0)＝1；L(1)＝f(0)+L(0)；L(2)＝f(1)+L(1)；L(3)＝f(2)+L(2)；

当P＝3时，L(0)＝1；

L(1)＝L(0)；L(2)＝L(0)；L(3)＝f(0)+L(0)；

L(4)＝L(3)；L(5)＝L(3)；L(6)＝f(3)+L(3)。本申请实施例提供了基于不同P值的计算方法，可以便捷精准的获取到去噪后的小功率频谱信号。

在一实施例中，上述去噪信号值通过如下公式获取：y(n)＝L(n)*x(n)；

其中，y(n)为去噪信号值，L(n)为修正参数值，x(n)为第一信号值，n为当前输入的频率。

在一实施例中，上述方法还包括：获取当前链路的不同发射频点对应的去噪信号值；将信号时域位置与上述去噪信号值进行匹配，得到目标频谱。

本申请的频谱噪声处理方法应用在频谱测量设备上，对于基站设备、微波模块、手机等射频微波通信设备的开发、测试和监测都需要用到频谱测量仪器，还包括微波环境监测也需要全频段的频谱测量。除了基站设备上可能会集成部分频谱测量功能，用于测量设备杂散性能或者环境杂散，最主要的频谱测量用在频谱仪上，提高频谱仪的频谱测量性能，这些技术一般都可以通用在包含频谱测量技术的设备上。

频谱测量技术即快速频域分析，有很多类技术可以使用包括：快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)、快速扫频、小波变换、S变换、短时傅里叶变换等。目前在频谱仪上常见的是FFT和快速扫频，本发明即是基于快速扫频方式的频谱测量来进行降低噪声功率。频谱测量的几个关键指标：扫频速度、底噪水平、动态范围、功率精度、频率精度。本发明重点关注指标为底噪水平，关联到动态范围、功率精度和频率精度，一般情况下我们通过在频谱测量设备的测量口前段增加预先放大器来提高底噪水平，使得设备可以测量到更小的信号，但是这样会导致射频不能同时测量大信号，因为大信号会导致前边的放大器饱和失真，本发明提出的降噪方法可以在不加预放的前提下提高底噪水平性能，也就是说在不影响大信号测量的同时提高小信号测量能力。该方法可以同时提高在测量接近底噪水平信号的功率测量精度。

如图3所示，图3为本申请频谱噪声处理装置的系统结构图。可以用于频谱仪或者基站的频谱测量设备或者模块。该装置可以以快速准确的测量较宽频带内的信号频率谱。如图中的底噪纠正模块可以大大提升扫频系统的底噪水平(小功率信号的检测能力)以及功率精确度(尤其是小功率信号的检测功率准确度)。

其内部结构大致如图3所示，频谱噪声处理装置根据信号走向分别为S0，S1，S2和S3，该频谱噪声处理装置的组成依次为射频硬件处理链路，快速扫频模块，底噪纠正模块，频谱显示模块。射频硬件处理链路主要完成链路选择和功率调节。如图4所示为射频硬件处理链路中的关联器件，包括匹配负载、电子开关、放大器、数控衰减器。信号在进入快速扫频模块之前需要经过该链路做调节，其中每个器件都会有一个设定参数，包括数控衰减器和放大器。

第二个模块是快速扫频模块，快速扫频模块的原理不同于FFT(快速傅里叶变换)，而是可以连续线性得将时域信号转换为时间上频率线性分布的信号，如图5中所示为信号的结构特征：如图5所示，x(n)等都是在快速扫频模块内经过数字处理后的时域离散信号，其随着时域排列频率线性变化，例如：x(n)～x(n-19)为频点f0的信号，x(n-20)～x(n-39)为频点f0+ΔF的信号，依次类推线性排列。如图5中的第二行信号为由S2处理得到的噪声模型，这一组数据是将二选一开关打到匹配负载侧之后，用相同的测量方法经过快速扫频后得到的S2信号，根据噪声的变化情况和精度将多个点平均得到一个值，即将一个频率区间的信号做平均得到一个相同的值，所以我们将两行信号对比可以发现，一个噪声模型的点N(k)对应了多个被测信号点。

如图6所示，图6为底噪纠正模块的内部详设图，其外部输入信号S2和当前链路参数下测出的按照频点细分的噪声模型N(n)，这两个输入条件。这两个输入信号在图5中有信号结构图对比。两个输入信号进入该模块后，经过对应频点相减得到d(n)，叫做目标信号，d(n)再与从输出端反馈回来的信号y(n)相减得到e(n)，叫做误差信号，e(n)则经过符号PID的增量算法，分别有从上到下的积分项Ki、比例项Kp和微分项Kd，将三项相加得到系数的增量调节值，加到f(n)(f(n)为本次的信号相乘系数)得到f(n+p)给下一个信号x(n+p)使用。P为大于等于1的正整数。

在图6中的前端有一个均值处理模块，这个模块在输入信号是未知的但是稳定的时候工作可以一定程度提高降噪性能，其数据处理的结构特征如图7所示，其中，图7中的信号S2与图5中的信号S2相同，均为离散时间上的频率线性变化信号，均值处理即：将同一个被测频段的多次测量结果，按照频点对应(即按照时间位置对应)相加平均得到输出的均值处理后的结果。如图7中为m次测量结果做的均值处理。每一行为一次的测量结果，共m行测量结果，最顶一行为经过平均后得到的结果。

如图8所示，图8为频谱显示模块的显示界面，将经过底噪纠正模块的数据S3显示出来，其数据结构仍然与图5中S2的信号结构相同，也是频率在时域上线性变化的时频功率信号。频谱显示为横轴频率纵轴功率，即将前述时频功率信号的功率转换成对数值，再描点画出即可得到降噪后的频谱信号。

基于上述实施例，在一应用实施例中，上述频谱噪声处理方法包括：

1、如图9所示，首先将电子开关打到匹配负载端，将包括电子衰减器+预放+快速扫频模块的所有参数都设置为将要使用的参数状态，然后开始作扫频频谱测量，待经过多次均值处理后在频谱显示界面看到的频谱平稳后，再将频谱数据保存下来，同时将链路参数对应保存，需要注意：链路状态参数与测出的噪声模型必须对应。最后将测到的噪声频谱数据按照频段细分作平均，比如一个变化量ΔF内噪声的频谱功率值全部作平均得到一个相同的值。

2、如图10所示，第1步完成噪声模型的提取后，下一步即使用噪声模型进行底噪纠正。在进行信号测试时，链路参数必须设置成跟噪声模型提取时的对应参数一致，二选一电子开关打到信号侧，模拟信号经过射频硬件处理链路后进入快速扫频模块，从快速扫频模块出来后信号变成时域离散的数字信号，且信号时域上均匀分布逐个频段的信号功率，即S0信号经过对应参数下的射频硬件链路+快速扫频链路后，S2进入底噪纠正模块，同时经过第一步测试提取出的噪声模型N(k)也送到底噪纠正模块中，下一步即详细的底噪纠正处理。

3、信号进入底噪纠正模块后，每个采样点都要作如图6中的处理方法，在本实施例，当p＝1。当P大于等于1时，和本实施例计算方式相同。

a.带有噪声的功率信号首先减去噪声模型中对应频点的噪声功率，此处需要注意噪声模型也随着信号在时域上的频率线性移动，每次只取其中一个点来使用。X(n)-N(n)＝d(n)即为目标功率信号。

b.d(n)再与x(n)*f(n)的输出反馈y(n)相减得到误差值e(n)。

c.取误差值e(n)的过程为基于上述PID增量式算法的积分项系数，比例项系数，微分项系数，比例项系数Ki乘e(n)的符号，积分项系数Kp乘e(n)-e(n-1)的符号,微分项系数Kd乘e(n)-2*e(n-1)+e(n-2)的符号,其中e(n-1)和e(n-2)分别为前两个信号点x(n-1)和x(n-2)计算出的误差值。

d.将这三个结果相加得到f(n)，f(n)作为去噪增量值叠加在当前频点的修正参数L(n)上得到下一频点的修正参数L(n+1)，然后L(n+1)送给下一频点的第一信号值x(n+1)相乘得到输出值y(n+1)，即下一频点的去噪信号值。

e.依次类推逐个点计算，即完成每个频点的底噪纠正。

4、底噪纠正模块输出的功率信号再输出给频谱显示模块，将信号时域位置与频点对应起来，通过描点即可得到目标频谱。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述的方法。

在本实施例中还提供了一种图形渲染的处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图11是根据本发明实施例的频谱噪声处理装置的结构框图，如图11所示，该装置包括：

获取单元1102，用于获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，第二信号值为噪声处理模型根据当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；

第一处理单元1104，用于将第一信号值与第二信号值之间的差值作为目标信号值；

第二处理单元1106，用于目标信号值与当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；

转换单元1108，用于将误差信号值转换为去噪增量值；

第三处理单元1110，用于基于去噪增量值获取当前发射频点的去噪信号值。

在申请实施例中，可以基于基站设备、微波模块、手机等射频微波通信设备的开发、测试和监测需要用到频谱测量仪器等设备发射的不同频点，在此不做限定。第一信号值可以为经过数字处理模块处理后的时域离散信号，或者是将时域离散信号进行均值处理后的信号，均值处理为，将同一个被测频段的多次测量结果，按照频点对应(即按照时间位置对应)相加平均得到输出的均值处理后的结果。

通过本发明实施例，由于获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，第二信号值为将第一信号值经过噪声处理模型处理后的信号值，噪声处理模型用于将不同的发射频点匹配同一信号值；将第一信号值与第二信号值之间的差值作为目标信号值；将目标信号值与当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；基于PID增量式算法将误差信号值转换为去噪增量值；将去噪增量值与第一信号值的乘积作为去噪信号值；输出去噪信号值；由于通过基于将不同的发射频点匹配同一信号值，与时域历史信号值通过PID增量式算法处理，可以精准的获取不同发射频点的去噪信号值，因此，实现了在不影响大信号测量的同时提高小信号测量能力，进而达到了提高在测量接近底噪水平信号的功率测量精度的效果。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例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中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种频谱噪声处理方法，其特征在于，包括：

获取当前发射频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，所述第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，所述第二信号值为噪声处理模型根据所述当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；

将所述第一信号值与所述第二信号值之间的差值作为目标信号值；

将所述目标信号值与所述当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；

将所述误差信号值转换为去噪增量值；

基于所述去噪增量值获取所述当前发射频点的下一频点的去噪信号值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前发射频点对应的第二信号值，包括：

将所述当前发射频点输入到所述噪声处理模型中，通过所述噪声处理模型获取所述目标频率区间内对应的不同信号值；

将所述不同信号值的平均值确定为所述第二信号值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前发射频点对应的第一信号值包括：

将所述目标频率区间内的每个频点对应的在各个时间和位置上的测量结果进行平均处理，得到每个频点对应的信号平均值；

从所述每个频点对应的信号平均值中获取所述第一信号值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述误差信号值转换为去噪增量值，包括：

基于PID增量式算法将所述误差信号值转换为去噪增量值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于PID增量式算法将所述误差信号值转换为去噪增量值，包括：

基于所述PID增量式算法的积分项系数和所述误差信号值得到积分项增量值；

基于所述PID增量式算法的比例项系数和所述误差信号值得到比例项增量值；

基于所述PID增量式算法的微分项系数和所述误差信号值得到微分项增量值；

将所述积分项增量值、所述比例项增量值和所述微分项增量值之和作为所述去噪增量值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述去噪增量值通过如下公式获取：

P＝Ki*e(n)；

I＝Kp*[e(n)-e(n-1)]；

D＝Kd*[e(n)-2*e(n-1)+e(n-2)]；

f(n)＝P+I+D；

其中，f(n)为所述去噪增量值，P为所述积分项增量值，I为所述比例项增量值，D为所述微分项增量值，n为所述当前发射频点，e(n)为所述当前发射频点对应的所述误差信号值，Ki为所述积分项系数，Kp为所述比例项系数，Kd为所述微分项系数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述去噪增量值获取所述当前发射频点的下一频点的去噪信号值，包括：

将所述去噪增量值与所述当前发射频点的修正参数相加得到下一频点的修正参数，并将所述下一频点的修正参数与下一频点的第一信号值的乘积作为下一频点的去噪信号值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取当前链路的不同发射频点对应的去噪信号值；

将信号时域位置与所述去噪信号值进行匹配，得到目标频谱。

9.一种频谱噪声处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取当前发送频点对应的第一信号值和第二信号值；其中，所述第一信号值为经过数字处理后的时域离散信号值，所述第二信号值为噪声处理模型根据所述当前发射频点对应的目标频率区间处理得到的信号值；

第一处理单元，用于将所述第一信号值与所述第二信号值之间的差值作为目标信号值；

第二处理单元，用于将所述目标信号值与所述当前发射频点对应的去噪信号值之间的差值作为误差信号值；

转换单元，用于将所述误差信号值转换为去噪增量值；

第三处理单元，用于基于所述去噪增量值获取所述当前发射频点的下一频点的去噪信号值。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。

11.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至8任一项中所述的方法。

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