CN116089779B - 滤波系数的处理方法、装置、存储介质和滤波设备 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种滤波系数的处理方法、装置、存储介质和滤波设备。该方法包括:确定当前次滤波的滤波模式,滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;根据当前次滤波的滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。该方案中,根据滤波模式可以适应性地调整初始滤波系数,这样可以保证调整后的滤波系数设置合理,进而达到较好的滤波效果。

Description

滤波系数的处理方法、装置、存储介质和滤波设备
技术领域
本申请涉及滤波器领域,具体而言,涉及一种滤波系数的处理方法、装置、存储介质和滤波设备。
背景技术
alpha滤波器常用于对通信领域的信号进行滤波,但是现有的alpha滤波器的滤波系数设置不合理,导致滤波效果较差。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种滤波系数的处理方法、装置、存储介质和滤波设备,以解决现有技术中alpha滤波器的滤波系数设置不合理,导致滤波效果较差的问题。
为了实现上述目的,根据本申请的一个方面,提供了一种滤波系数的处理方法,包括:确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。
可选地,在所述滤波模式为所述等时间间隔滤波模式的情况下,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数,包括:在当前滤波次数小于预设滤波次数时,根据所述当前滤波次数确定所述当前次滤波的滤波系数,使得当前次滤波对应测量值对当前次滤波结果的影响不小于上一次滤波对应测量值对当前次滤波结果的影响;在当前滤波次数不小于所述预设滤波次数时,将所述当前次滤波的滤波系数确定为预设稳态滤波系数;其中,所述预设滤波次数根据所述预设稳态滤波系数确定。
可选地,所述当前次滤波的滤波系数与所述当前滤波次数负相关。
可选地,在当前滤波次数小于预设滤波次数时,根据当前滤波次数确定当前次滤波的滤波系数,包括:根据第一关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,k表示所述当前滤波次数。
可选地,在所述滤波模式为所述非等时间间隔滤波模式的情况下,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数,包括:根据预设稳态滤波系数以及当前次滤波和上一次滤波之间的时间间隔确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,所述当前次滤波的滤波系数与所述时间间隔正相关。
可选地,根据预设稳态滤波系数以及当前次滤波和上一次滤波之间的时间间隔确定所述当前次滤波的滤波系数,根据第二关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,tk-tk-1表示当前次滤波和上一次滤波的所述时间间隔,tmax表示预设最大时间间隔,α表示预设滤波系数,k表示第k次滤波,第k次滤波为所述当前次滤波,其中,0<α<1。
可选地,在所述确定当前次滤波的滤波模式的步骤之前,所述方法还包括:在当前次滤波和上一次滤波或者在当前次滤波和本轮滤波的第零次滤波之间的时间间隔大于预设最大时间间隔的情况下,将所述当前次滤波确定为下一轮滤波的第零次滤波;和/或,所述方法至少应用于如下场景中:场景一:对具有大尺度衰落特性的RSRP信号进行滤波的场景;场景二:对具有大尺度衰落特性的噪声功率信号进行滤波的场景;场景三:对具有大尺度衰落特性的频偏信号进行滤波的场景。
根据本申请的另一方面,提供了一种滤波系数的处理装置,包括:第一确定单元,用于确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式包括等时间间隔滤波模式和非等时间间隔滤波模式;第二确定单元,用于根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。
根据本申请的又一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的方法。
根据本申请的再一方面,提供了一种滤波设备,包括:一个或多个处理器,存储器,以及一个或多个程序,其中,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的方法。
应用本申请的技术方案,首先,确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;然后,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。该方案中,根据滤波模式可以适应性地调整初始滤波系数,这样可以保证调整后的滤波系数设置合理,进而达到较好的滤波效果。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1示出了根据本申请的实施例的一种滤波系数的处理方法的流程示意图;
图2示出了根据本申请的实施例的一种滤波系数的处理装置的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应该理解的是,当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时,该元件可直接在该另一元件上,或者也可存在中间元件。而且,在说明书以及权利要求书中,当描述有元件“连接”至另一元件时,该元件可“直接连接”至该另一元件,或者通过第三元件“连接”至该另一元件。
为了便于描述,以下对本申请实施例涉及的部分名词或术语进行说明:
alpha滤波器:alpha滤波器是一种用于状态估计和数据平滑的滤波器,滤波的模型为:
其中,表示当前时刻的滤波值,/>表示上一时刻的滤波值,x(tk)表示当前时刻的测量值,αk表示滤波系数,tk为时间计数器,例如4G/5G可以以时隙为粒度来计时。目前在tk=0且αk=1的情况下表示初始状态下滤波值等于测量值,在k>0时滤波系数αk=α保持不变,滤波系数初始为1,将滤波模型展开可以得到:
可以确定alpha滤波器的主要原理是使得离当前时刻越远的数据的占比越小,目前在k>0时滤波系数αk=α保持不变,如果k=1,会有,一般α的取值小于1/2,例如,取值为1/8、1/16、1/32等,使得(1-α)>α,即x(t0)的占比比较大,可以确定的是会出现历史值占比偏高的情况,而且当tk+1与tk的时间间隔不同时都使用相同的滤波系数与滤波的初衷也并不相符,因此,目前的方案中由于k>0时滤波系数为固定值,初始时刻的平滑性不好且不适用于滤波样点不等间隔的场景,会导致滤波效果较差。
正如背景技术中所说的,现有技术中alpha滤波器的滤波系数设置不合理,导致滤波效果较差,为了解决上述问题,本申请的实施例,提供了一种滤波系数的处理方法、装置、计算机可读存储介质和滤波设备。
根据本申请的实施例,提供了一种滤波系数的处理方法。
图1是根据本申请实施例的滤波系数的处理方法的流程图。如图1所示,该方法包括以下步骤:
步骤S101,确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;
其中,等时间间隔滤波模式:所有相邻两次滤波之间的时间间隔都是相等的,例如,第二次滤波与第一次滤波之间的时间间隔、第三次滤波与第二次滤波之间的时间间隔、第四次滤波与第三次滤波之间的时间间隔,等等均是相等的。
非等时间间隔滤波模式:至少两个相邻两次滤波之间的时间间隔不相等,例如,第二次滤波与第一次滤波之间的时间间隔、第三次滤波与第二次滤波之间的时间间隔不相等,其余时间间隔都与第二次滤波与第一次滤波之间的时间间隔相等。
步骤S102,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。
进一步地,步骤S102:在所述滤波模式为所述等时间间隔滤波模式的情况下,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数,可以实现为:
步骤S1021:在当前滤波次数小于预设滤波次数时,根据所述当前滤波次数确定所述当前次滤波的滤波系数,使得当前次滤波对应测量值对当前次滤波结果的影响不小于上一次滤波对应测量值对当前次滤波结果的影响;以实现当前次滤波结果对当前次滤波的滤波系数的影响最大。
具体的,在当前滤波次数小于预设滤波次数时,所述当前次滤波的滤波系数与所述当前滤波次数负相关,即随着当前滤波次数的增大当前次滤波的滤波系数减小;
更为具体的,在当前滤波次数小于预设滤波次数时,根据当前滤波次数确定当前次滤波的滤波系数,包括:根据第一关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,k表示所述当前滤波次数。例如,当前滤波次数等于7,当前次滤波的滤波系数为1/8,例如,当前滤波次数等于5,当前次滤波的滤波系数为1/6。即在当前滤波次数小于预设滤波次数时,确定alpha滤波器未进入稳态,在进入稳态之前的测量值是会影响滤波结果的,因此根据当前滤波次数确定当前次滤波的滤波系数,进一步保证了滤波效果可以达到较好的效果。
当然,仅仅是示例性的,不脱离/>宗旨的任何变形均落入本申请的保护范围内。例如,可以变形为/>A为正整数。
步骤S1022:在当前滤波次数不小于所述预设滤波次数时,将所述当前次滤波的滤波系数确定为预设稳态滤波系数;其中,所述预设滤波次数根据所述预设稳态滤波系数确定。例如,预设稳态滤波系数为1/8,确定预设滤波次数为预设稳态滤波系数的倒数,即将所述预设滤波次数设置为8。即在当前滤波次数不小于所述预设滤波次数时,确定alpha滤波器已经进入稳态,此时测量值对滤波结果的影响较小,这样将当前次滤波的滤波系数确定为预设稳态滤波系数就可以达到较好的滤波效果。
具体地,先假设进入稳态后的滤波系数为常数α,0≤α≤1,tk时刻的滤波系数为αk。对于等时间间隔滤波模式,假设tk=f×k,f∈{1,2,3,...},k=0,1,2,……,k为当前滤波次数可以用来表示时间的计数,则tk表示固定f个时间的间隔,其中,
αk=1,if k=0;
的情况下,一些实施例中与本方案的滤波的模型的区别为:
一些实施例:
本方案:
可以得到一些实施例中在进入稳态前t0时刻的测量值都是影响滤波结果的主要因素;而采用本发明的方案在进入稳态前滤波值为所有时刻的平均值,比较符合预期。
进一步地,步骤S102:在所述滤波模式为所述非等时间间隔滤波模式的情况下,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数,可以实现为:
在所述滤波模式为所述非等时间间隔滤波模式的情况下,根据预设稳态滤波系数以及当前次滤波和上一次滤波的时间间隔确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,所述当前次滤波的滤波系数与所述时间间隔正相关。即当前次滤波和上一次滤波的时间间隔越大,就设置越大的当前次滤波的滤波系数,以保证较好的滤波效果。
更为具体的,根据预设稳态滤波系数以及当前次滤波和上一次滤波之间的时间间隔确定所述当前次滤波的滤波系数,包括:
根据第二关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,tk-tk-1表示当前次滤波和上一次滤波的所述时间间隔,tmax表示预设最大时间间隔并且可以根据实际应用自定义设置,具体地,其可以基于当前次滤波和上一次滤波之间的时间间隔的维度,或者基于当前次滤波和本轮滤波的第零次滤波之间的时间间隔的维度进行设置,α表示预设滤波系数,k表示第k次滤波,第k次滤波为所述当前次滤波,其中,0<α<1。
当然,仅仅是示例性的,不脱离本申请宗旨的任何变形均落入本申请的保护范围内。
一些实施例中,在所述确定当前次滤波的滤波模式的步骤之前,所述方法还包括:
在当前次滤波和上一次滤波或者在当前次滤波和本轮滤波的第零次滤波之间的时间间隔大于预设最大时间间隔的情况下,将所述当前次滤波确定为下一轮滤波的第零次滤波。例如,该实施例中,在当前次滤波和上一次滤波之间的时间间隔大于预设最大时间间隔的情况下,实际上上一次滤波的结果与当前次滤波的结果的相关性较小,或者,当前次滤波和本轮滤波的第零次滤波之间的时间间隔大于预设最大时间间隔的情况下,实际上当前次滤波的结果与本轮滤波的第零次滤波结果的相关性较小,直接将当前次滤波确定为下一轮滤波的初始次滤波。这样可以不影响后面的计算过程。
具体地,每经过一个定义的最小时间间隔累积加1,例如NR(New Radio)的1个时间粒度slot,每次滤波之后都要清零,滤波次数计数器为fk,表示滤波的次数,在时间间隔大于最大时间间隔的情况下,距离当前时刻已经很远,因此需要重新滤波。
一些实施例中,所述方法至少应用于如下场景中:场景一:对具有大尺度衰落特性的RSRP信号进行滤波的场景;场景二:对具有大尺度衰落特性的噪声功率信号进行滤波的场景;场景三:对具有大尺度衰落特性的频偏信号进行滤波的场景。更为宽泛的,无线信道的特征都可以用alpha滤波,比如功率谱密度,RSSI,RSRP,RSRQ,CQI、SNR/SINR等,此处不再一一列举。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例的滤波系数的处理方法,首先,确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;然后,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。该方案中,根据滤波模式可以适应性地调整初始滤波系数,这样可以保证调整后的滤波系数设置合理,进而达到较好的滤波效果。
本申请实施例还提供了一种滤波系数的处理装置,需要说明的是,本申请实施例的滤波系数的处理装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于滤波系数的处理方法。以下对本申请实施例提供的滤波系数的处理装置进行介绍。
图2是根据本申请实施例的滤波系数的处理装置的示意图。如图2所示,该装置包括:
第一确定单元21,用于确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式包括等时间间隔滤波模式和非等时间间隔滤波模式;
第二确定单元22,用于根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。
本申请的滤波系数的处理装置,第一确定单元确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式包括等时间间隔滤波模式和非等时间间隔滤波模式,第二确定单元用于根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。该方案中,根据滤波模式可以适应性地调整初始滤波系数,这样可以保证调整后的滤波系数设置合理,进而达到较好的滤波效果。
进一步地,第二确定单元包括第一确定模块和第二确定模块,
第一确定模块用于在所述滤波模式为所述等时间间隔滤波模式的情况下,在当前滤波次数小于预设滤波次数时,根据所述当前滤波次数确定所述当前次滤波的滤波系数,使得当前次滤波对应测量值对当前次滤波结果的影响不小于上一次滤波对应测量值对当前次滤波结果的影响;
第二确定模块用于在当前滤波次数不小于所述预设滤波次数时,将所述当前次滤波的滤波系数确定为预设稳态滤波系数;其中,所述预设滤波次数根据所述预设稳态滤波系数确定。
进一步地,第一确定模块还用于确定所述当前次滤波的滤波系数与所述当前滤波次数负相关。
更为具体的,第一确定模块还用于:根据第一关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,k表示所述当前滤波次数。
一些方案中,第二确定单元还包括第三确定模块,第三确定模块用于用于在所述滤波模式为所述非等时间间隔滤波模式的情况下,根据预设稳态滤波系数以及当前次滤波和第零次滤波之间的时间间隔确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,所述当前次滤波的滤波系数与所述时间间隔正相关。
一些方案中,第三确定模块还用于:根据第二关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,tk-t0表示当前次滤波和第零次滤波之间的所述时间间隔,tmax表示预设最大时间间隔,α表示预设滤波系数,k表示第k次滤波,第k次滤波为所述当前次滤波,其中,0<α<1。
一些方案中,所述装置还包括第三确定单元,第三确定单元用于在所述确定当前次滤波的滤波模式的步骤之前,在当前次滤波和上一次滤波或者在当前次滤波和本轮滤波的第零次滤波之间的时间间隔大于预设最大时间间隔的情况下,将所述当前次滤波确定为下一轮滤波的初始次滤波;
一些方案中,所述装置至少应用于如下场景中:
场景一:对具有大尺度衰落特性的RSRP信号进行滤波的场景;
场景二:对具有大尺度衰落特性的噪声功率信号进行滤波的场景;
场景三:对具有大尺度衰落特性的频偏信号进行滤波的场景。
上述滤波系数的处理装置包括处理器和存储器,上述第一确定单元和第二确定单元等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来合理设置alpha滤波器的滤波系数,以提高滤波效果。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例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包括存储的程序,其中,在上述程序运行时控制上述计算机可读存储介质所在设备执行上述滤波系数的处理方法。
本发明实施例提供了一种处理器,上述处理器用于运行程序,其中,上述程序运行时执行上述滤波系数的处理方法。
本申请还提供了一种滤波设备,包括一个或多个处理器,存储器,以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置为由上述一个或多个处理器执行,上述一个或多个程序包括用于执行任意一种上述的方法。
本发明实施例提供了一种设备,设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,处理器执行程序时实现至少以下步骤:
步骤S101,确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;
步骤S102,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序:
步骤S101,确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;
步骤S102,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。为了本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案,以下将结合具体的实施例来说明本申请的技术方案和技术效果。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
从以上的描述中,可以看出,本申请上述的实施例实现了如下技术效果:
1)、本申请的滤波系数的处理方法,首先,确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;然后,根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。该方案中,根据滤波模式可以适应性地调整初始滤波系数,这样可以保证调整后的滤波系数设置合理,进而达到较好的滤波效果。
2)、本申请的滤波系数的处理装置,第一确定单元确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式包括等时间间隔滤波模式和非等时间间隔滤波模式,第二确定单元用于根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数。该方案中,根据滤波模式可以适应性地调整初始滤波系数,这样可以保证调整后的滤波系数设置合理,进而达到较好的滤波效果。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种滤波系数的处理方法,其特征在于,包括:
确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式为等时间间隔滤波模式或者非等时间间隔滤波模式;
根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数;
在所述滤波模式为所述等时间间隔滤波模式的情况下,在当前滤波次数小于预设滤波次数时,根据第一关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,k表示所述当前滤波次数,在当前滤波次数不小于所述预设滤波次数时,将所述当前次滤波的滤波系数确定为预设稳态滤波系数;其中,所述预设滤波次数根据所述预设稳态滤波系数确定;
在所述滤波模式为所述非等时间间隔滤波模式的情况下,根据第二关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,tk-tk-1表示当前次滤波和上一次滤波的所述时间间隔,tmax表示预设最大时间间隔,α表示预设稳态滤波系数,k表示所述当前次滤波,其中,0<α<1。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述确定当前次滤波的滤波模式的步骤之前,所述方法还包括:
在当前次滤波和上一次滤波或者在当前次滤波和本轮滤波的第零次滤波之间的时间间隔大于预设最大时间间隔的情况下,将所述当前次滤波确定为下一轮滤波的第零次滤波;
和/或,
所述方法至少应用于如下场景中:
场景一:对具有大尺度衰落特性的RSRP信号进行滤波的场景;
场景二:对具有大尺度衰落特性的噪声功率信号进行滤波的场景;
场景三:对具有大尺度衰落特性的频偏信号进行滤波的场景。
3.一种滤波系数的处理装置,其特征在于,包括:
第一确定单元,用于确定当前次滤波的滤波模式,所述滤波模式包括等时间间隔滤波模式和非等时间间隔滤波模式;
第二确定单元,用于根据当前次滤波的所述滤波模式确定alpha滤波器当前次滤波的滤波系数;
所述第二确定单元用于在所述滤波模式为所述等时间间隔滤波模式的情况下,在当前滤波次数小于预设滤波次数时,根据第一关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,k表示所述当前滤波次数,在当前滤波次数不小于所述预设滤波次数时,将所述当前次滤波的滤波系数确定为预设稳态滤波系数;其中,所述预设滤波次数根据所述预设稳态滤波系数确定;
所述第二确定单元还用于在所述滤波模式为所述非等时间间隔滤波模式的情况下,根据第二关系式:确定所述当前次滤波的滤波系数,其中,αk表示所述当前次滤波的滤波系数,tk-tk-1表示当前次滤波和上一次滤波的所述时间间隔,tmax表示预设最大时间间隔,α表示预设稳态滤波系数,k表示所述当前次滤波,其中,0<α<1。
4.一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包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1或2所述的方法。
5.一种滤波设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器,存储器,以及一个或多个程序,其中,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1或2所述的方法。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005128174A (ja) * 2003-10-22 2005-05-19 Kobe Steel Ltd フィルタ処理装置,フィルタ処理方法及びそのプログラム
CN106941693A (zh) * 2016-01-04 2017-07-11 中国移动通信集团公司 一种滤波系数的调整方法及装置
CN110830003A (zh) * 2019-11-03 2020-02-21 北京宏德信智源信息技术有限公司 一种基于α-β滤波器的滤波方法
CN112865753A (zh) * 2020-12-28 2021-05-28 珠海格力电器股份有限公司 一种滤波系数调整方法、装置、存储介质及滤波器
CN112994655A (zh) * 2019-12-12 2021-06-18 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种滤波方法、装置、滤波器和存储介质
CN114759904A (zh) * 2022-04-24 2022-07-15 北京奕斯伟计算技术有限公司 数据处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005128174A (ja) * 2003-10-22 2005-05-19 Kobe Steel Ltd フィルタ処理装置,フィルタ処理方法及びそのプログラム
CN106941693A (zh) * 2016-01-04 2017-07-11 中国移动通信集团公司 一种滤波系数的调整方法及装置
CN110830003A (zh) * 2019-11-03 2020-02-21 北京宏德信智源信息技术有限公司 一种基于α-β滤波器的滤波方法
CN112994655A (zh) * 2019-12-12 2021-06-18 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种滤波方法、装置、滤波器和存储介质
CN112865753A (zh) * 2020-12-28 2021-05-28 珠海格力电器股份有限公司 一种滤波系数调整方法、装置、存储介质及滤波器
CN114759904A (zh) * 2022-04-24 2022-07-15 北京奕斯伟计算技术有限公司 数据处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品

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