CN116647617B - 一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置 - Google Patents

一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数字信号技术领域，揭露了一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置，包括：提取环境数据的环境特征，根据环境特征对目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域；根据环境特征及基站位置计算目标环境区域的信号覆盖率，根据环境特征计算目标环境区域的信号干扰度；根据信号干扰度及信号覆盖率计算目标环境区域中的信号区域因子，根据信号传输半径及信号区域因子确定目标野外环境中的最佳信号区域；获取目标手机的定位位置，根据最佳信号区域对定位位置进行位置更新，得到更新定位位置；对更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到目标手机的增强接收信号。本发明可以提高手机信号接收增强的准确度。

Description

一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置
技术领域
本发明涉及数字信号技术领域，尤其涉及一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置。
背景技术
在野外环境中存在许多信号干扰因素，使手机接收信号处在低信号的环境中，为了增强在野外低信号环境下的接收信号，需要对野外环境区域的信号强度进行分析，以进行手机接收信号增强。
现有的手机信号接收增强技术多为在野外低信号环境下使用信号增强器对手机信号进行增强。实际应用中，仅仅使用信号增强器对手机接收信号进行增强，并没有充分考虑野外环境中最佳信号区域，从而对用户进行手机信号接收增强的准确度较低。
发明内容
本发明提供一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置，其主要目的在于解决进行手机信号接收增强的准确度较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法，包括：
S1、获取目标野外环境的环境数据，提取所述环境数据的环境特征，根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域；
S2、利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度；
S3、根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，其中所述根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，包括：
S31、获取所述目标环境区域中的目标区域面积；
S32、利用如下的信号区域因子计算公式根据所述信号干扰度、所述信号覆盖率及所述目标区域面积计算所述目标环境区域中的信号区域因子：
其中，Hk为第k个目标环境区域的信号区域因子，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Sk为第k个目标环境区域的目标区域面积；
S4、获取目标手机的定位位置，根据所述最佳信号区域对所述定位位置进行位置更新，得到更新定位位置，包括：获取所述最佳信号区域的区域中心位置及区域半径；计算所述区域中心位置与所述定位位置之间的距离值；根据所述区域中心位置、所述区域半径及所述距离值计算所述更新定位位置，其中所述更新定位位置计算公式为：
其中，(u,v)为所述更新定位位置，(x1,y1)为所述区域中心位置，(x2,y2)为所述定位位置，r为所述区域半径，d为所述距离值；
S5、利用预设的随机共振算法对所述更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号，包括：获取所述更新定位位置中接收信号的正弦信号；利用所述随机共振算法确定所述正弦信号中的强正弦分量；根据所述强正弦分量确定所述接收信号的功率峰值；根据所述功率峰值对所述接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号。
可选地，所述提取所述环境数据的环境特征，包括：
对所述环境数据中的环境图像进行灰度化，得到灰度化环境图像；
利用预设的中值滤波算法对所述灰度化环境图像中的细小物质进行过滤，得到滤波环境图像；
利用预设的显著性算法确定所述滤波环境图像中的显著环境特征点；
根据所述显著环境特征点生成所述目标野外环境的环境拓扑图，将所述环境拓扑图作为所述目标野外环境的环境特征。
可选地，所述利用预设的显著性算法确定所述滤波环境图像中的显著环境特征点，包括：
标记所述滤波环境图像中的环境点，根据预设的矩形区域对所述环境点进行区域标记，得到环境点区域；
利用所述显著性算法根据所述环境点区域逐一计算所述环境点的显著特征值,其中所述显著性算法为：
其中，Aα为第α个环境点的特征值，C为所述环境点区域中的列终止值，O为所述环境点区域中的列起始值，E为所述环境点区域中的行终止值，R为所述环境点区域中的行起始值，X(i,j)为所述环境点区域中每个像素的灰度值，α为环境点序号标识，i为行序号标识，j为列序号标识；
当所述显著特征值大于预设的显著特征阈值时，将所述显著值对应的环境点作为所述显著环境特征点。
可选地，所述根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域，包括：
提取所述环境特征中环境拓扑图的环境拓扑区域；
逐一计算所述环境拓扑区域的区域面积；
按照预设的拓扑连接顺序及所述区域面积计算所述环境拓扑区域中的环境区域总面积；
当所述环境区域总面积大于预设的区域总面积阈值时，将所述环境区域总面积对应的环境拓扑区域进行区域划分，得到目标环境区域。
可选地，所述利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，包括：
根据所述环境特征对所述目标环境区域进行网格化，得到网格环境区域；
根据所述基站位置确定所述网格环境区域中的信号发送网格数量；
利用所述覆盖率算法根据所述信号发送网格数量计算所述目标环境区域的信号覆盖率，其中所述覆盖率算法为：
其中，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Fk为第k个目标环境区域的信号发送网格数量，n为目标环境区域的区域总数量。
可选地，所述利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度，包括：
获取所述目标环境区域的目标区域信号，将所述环境特征中的环境干扰因子进行量化，得到环境干扰因子值；
利用预设的快速傅里叶变换算法对目标区域信号进行信号变换，得到目标变换信号；
利用预设的信号包络算法计算所述目标变换信号的包络值，其中所述信号包络算法为：
其中，Dδ为第δ个滤波器的所述目标变换信号的包络值，R(δ)为第δ个滤波器的目标变换信号，N为信号总时刻，ln为对数函数，exp为指数函数；
当所述包络值大于预设的干扰门限阈值时，利用所述信号干扰度算法根据所述环境干扰因子值及所述包络值计算所述目标环境区域的信号干扰度，其中所述信号干扰度算法为：
其中，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，φk为第k个目标环境区域的环境干扰因子值，Dδ为第δ个时刻的所述目标变换信号的包络值，N为信号总时刻，π为圆周率，ln为对数函数，Pk第k个目标环境区域的干扰检测虚警概率。
可选地，所述根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，包括：
当所述信号区域因子小于预设的信号区域因子阈值时，选取所述信号区域因子对应的目标环境区域作为第一信号区域；
选取所述第一信号区域中信号传输半径最大的目标环境区域作为所述目标野外环境中的最佳信号区域。
为了解决上述问题，本发明还提供一种野外低信号环境的手机信号接收增强装置，所述装置包括：
环境区域划分模块，用于获取目标野外环境的环境数据，提取所述环境数据的环境特征，根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域；
信号干扰度计算模块，用于利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度；
最佳信号区域确定模块，用于根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，其中所述根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，包括：获取所述目标环境区域中的目标区域面积；利用如下的信号区域因子计算公式根据所述信号干扰度、所述信号覆盖率及所述目标区域面积计算所述目标环境区域中的信号区域因子：
其中，Hk为第k个目标环境区域的信号区域因子，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Sk为第k个目标环境区域的目标区域面积；
定位位置更新模块，用于获取目标手机的定位位置，根据所述最佳信号区域对所述定位位置进行位置更新，得到更新定位位置，包括：获取所述最佳信号区域的区域中心位置及区域半径；计算所述区域中心位置与所述定位位置之间的距离值；根据所述区域中心位置、所述区域半径及所述距离值计算所述更新定位位置，其中所述更新定位位置计算公式为：
其中，(u,v)为所述更新定位位置，(x1,y1)为所述区域中心位置，(x2,y2)为所述定位位置，r为所述区域半径，d为所述距离值；
接收信号增强模块，用于利用预设的随机共振算法对所述更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号，包括：获取所述更新定位位置中接收信号的正弦信号；利用所述随机共振算法确定所述正弦信号中的强正弦分量；根据所述强正弦分量确定所述接收信号的功率峰值；根据所述功率峰值对所述接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号。
本发明实施例通过目标野外环境的环境特征对目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域，有利于以更小的区域检测手机信号，提高手机信号检测的精确度；计算目标环境区域的信号覆盖率及信号干扰度，进而根据信号覆盖率及信号干扰度确定目标环境区域中的信号区域因子，进而根据信号区域因子及信号传输半径确定目标野外环境中的最佳信号区域，实现手机接收信号的第一重信号增强；对手机定位位置进行更新，得到手机信号更新定位位置，进而将更新定位位置中的手机信号进行信号增强，实现手机接收信号的第二重信号增强，进而提高手机信号接收增强的准确度。因此本发明提出的野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置，可以解决进行手机信号接收增强时的准确度较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的野外低信号环境的手机信号接收增强方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的目标野外环境的环境拓扑图的示意图；
图3为本发明一实施例提供的计算信号覆盖率的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的野外低信号环境的手机信号接收增强装置的功能模块图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
本申请实施例提供一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法。所述野外低信号环境的手机信号接收增强方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述野外低信号环境的手机信号接收增强方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的野外低信号环境的手机信号接收增强方法的流程示意图。在本实施例中，所述野外低信号环境的手机信号接收增强方法包括：
S1、获取目标野外环境的环境数据，提取所述环境数据的环境特征，根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域；
本发明实施例中，所述环境数据包括目标野外环境的环境图像中树木、道路、河流、山脉、土坑等。
详细地，可通过具有数据抓取功能的计算机语句(如Java语句、Python语句等)获取目标野外环境的环境图像，从而获取目标野外环境的环境数据。
本发明实施例中，所述环境特征是指目标野外环境中环境实体的总体位置分布，即基于环境总体轮廓构建目标野外环境的环境拓扑图，从而确定目标野外环境的环境特征。
本发明实施例中，所述提取所述环境数据的环境特征，包括：
对所述环境数据中的环境图像进行灰度化，得到灰度化环境图像；
利用预设的中值滤波算法对所述灰度化环境图像中的细小物质进行过滤，得到滤波环境图像；
利用预设的显著性算法确定所述滤波环境图像中的显著环境特征点；
根据所述显著环境特征点生成所述目标野外环境的环境拓扑图，将所述环境拓扑图作为所述目标野外环境的环境特征。
详细地，由摄像机捕获到的环境图像是彩色图像，如果直接使用彩色图像会使计算量成倍增加，所以前期应作一些处理，即首先要把彩色图像变为灰度图，得到灰度化环境图像；其次因为野外环境中细小物质很多，会产生很多图像干扰，基于中值滤波对颗粒干扰的良好滤波特性，使用中值滤波来进行过滤，以得到更精准的环境图像，即滤波环境图像。
具体地，将滤波环境图像中所有的环境点标记出来，如树木、道路、河流、山脉、土坑等都可以作为环境点，但野外环境图像中环境点会存在众多，因此，为了降低计算量及保证环境特征提取的准确性，将环境点具有显著特征的环境点标记出来，作为显著环境特征点。
本发明实施例中，所述利用预设的显著性算法确定所述滤波环境图像中的显著环境特征点，包括：
标记所述滤波环境图像中的环境点，根据预设的矩形区域对所述环境点进行区域标记，得到环境点区域；
利用所述显著性算法根据所述环境点区域逐一计算所述环境点的显著特征值,其中所述显著性算法为：
其中，Aα为第α个环境点的特征值，C为所述环境点区域中的列终止值，O为所述环境点区域中的列起始值，E为所述环境点区域中的行终止值，R为所述环境点区域中的行起始值，X(i,j)为所述环境点区域中每个像素的灰度值，α为环境点序号标识，i为行序号标识，j为列序号标识；
当所述显著特征值大于预设的显著特征阈值时，将所述显著值对应的环境点作为所述显著环境特征点。
详细地，将滤波环境图像中所有能标记的实体物质(如树木、土坑、山丘等)通过矩形区域将环境点标记出来，得到不同环境点对应的环境点区域，其中可通过计算机语句(如Python语句)对所述环境点进行区域标记，得到环境点区域。
具体地，通过所述显著性算法逐一计算每个环境点的显著特征值，根据环境点区域中矩形区域的行起始值，行终止值、列起始值及列终止值确定每个环境点的环境点区域中的像素点个数，进而根据每个环境点区域中的像素灰度值叠加，得到总像素值，进而根据每个环境点区域的像素点个数及总像素值确定每个环境点的显著特征值，其中可利用二维坐标系确定环境点区域的的行起始值，行终止值、列起始值及列终止值，而X(i,j)表示在环境点区域中第i行，第j列的像素的灰度值；i,j表示几何位置，灰度图的每个像素的像素值一般只有一个值(0-255)，因此通过检测灰度值获取每个环境点区域中像素灰度值。
进一步地，当每个显著特征值大于预设的显著特征阈值时，才将显著特征对应的环境点作为显著环境特征点，过滤掉环境图像中一些非显著的环境点，保证环境特征具有更高的代表性，其中所述显著特征阈值是根据环境点中所有显著特征值的特征均值所确定。
更进一步地，将所有显著环境特征点进行相连，以生成所述目标野外环境的环境拓扑图，并将所述环境拓扑图作为所述目标野外环境的环境特征，如图2所示，当显著特征点为①、②、③、④、⑤、⑥时，依次连接显著特征点，从而得到目标野外环境的环境拓扑图，即目标野外环境的环境特征，进而根据环境特征中的拓扑区域对目标野外环境进行区域划分，以更小范围的检测信号最佳区域，提高信号最佳区域检测的准确性。
本发明实施例中，所述目标环境区域是指将环境特征的环境拓扑区域进行划分，得到更小面积的环境区域。
本发明实施例中，所述根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域，包括：
提取所述环境特征中环境拓扑图的环境拓扑区域；
逐一计算所述环境拓扑区域的区域面积；
按照预设的拓扑连接顺序及所述区域面积计算所述环境拓扑区域中的环境区域总面积；
当所述环境区域总面积大于预设的区域总面积阈值时，将所述环境区域总面积对应的环境拓扑区域进行区域划分，得到目标环境区域。
详细地，如图2所示，为目标野外环境的环境拓扑图的示意图，所述环境拓扑区域为1、2、3，...，11，通过计算面积的相关公式逐一计算所述环境拓扑区域的区域面积，并按照环境拓扑图的拓扑连接顺序将计算所述环境图片区域的环境面积，如环境拓扑区域1的面积为s1，环境拓扑区域2的面积为s2，环境拓扑区域3的面积为s3，环境拓扑区域4的面积为s4，,而环境区域总面积为s＝s1+s2+s3，若环境区域总面积s大于预设的区域总面积阈值时，将环境拓扑区域1、环境拓扑区域2及环境拓扑区域3作为目标环境区域。
具体地，所述环境拓扑图中的其他环境拓扑区域和环境拓扑区域1、环境拓扑区域2及环境拓扑区域3作为目标环境区域的步骤一致，在此不再赘述。
进一步地，根据每个目标环境区域的环境特征及周围基站的位置和信号程度确定每个目标环境的信号覆盖率及干扰度，由此确定最佳的信号区域，保证信号接收的最大化。
S2、利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度；
本发明实施例中，所述信号覆盖率由基站位置附近内已发送的信号数量和应发送的信号数量确定。
本发明实施例中，参图3所示，所述利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，包括：
S31、根据所述环境特征对所述目标环境区域进行网格化，得到网格环境区域；
S32、根据所述基站位置确定所述网格环境区域中的信号发送网格数量；
S33、利用所述覆盖率算法根据所述信号发送网格数量计算所述目标环境区域的信号覆盖率，其中所述覆盖率算法为：
其中，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Fk为第k个目标环境区域的信号发送网格数量，n为目标环境区域的区域总数量。
详细地，根据所述环境特征划分的目标环境区域的拓扑特征，将目标环境区域按照同等大小的网格进行划分，得到目标环境区域对应的网格环境区域，进而根据基站位置确定所述网格环境区域中的信号发送网格数量，其中可通过基站中配置的信号监控程序获取基站在每个网格环境区域中的信号发送网格数量，如通过QObject监控程序监控基站发送的所有信号，并统计在网格环境区域中信号发送的网格数量，即信号发送的数量为网格数量。
具体地，将所有网格环境区域中的所述信号发送网格数量进行叠加，得到信号发送网格总数量，进而将每个目标环境区域的信号发送网格数量与信号发送网格总数量进行相比，得到每个目标环境区域的信号覆盖率，可根据信号覆盖率进一步确定所有目标环境区域的最佳信号区域。
本发明实施例中，所述信号干扰度是指每个目标环境区域基于环境特征和对手机接收信号的干扰程度，干扰度越大，手机接收信号越弱，干扰度越小，手机接收信号越强。
本发明实施例中，所述利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度，包括：
获取所述目标环境区域的目标区域信号，将所述环境特征中的环境干扰因子进行量化，得到环境干扰因子值；
利用预设的快速傅里叶变换算法对目标区域信号进行信号变换，得到目标变换信号；
利用预设的信号包络算法计算所述目标变换信号的包络值，其中所述信号包络算法为：
其中，Dδ为第δ个滤波器的所述目标变换信号的包络值，R(δ)为第δ个滤波器的目标变换信号，N为信号总时刻，ln为对数函数，exp为指数函数；
当所述包络值大于预设的干扰门限阈值时，利用所述信号干扰度算法根据所述环境干扰因子值及所述包络值计算所述目标环境区域的信号干扰度，其中所述信号干扰度算法为：
其中，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，φk为第k个目标环境区域的环境干扰因子值，Dδ为第δ个时刻的所述目标变换信号的包络值，N为信号总时刻，π为圆周率，ln为对数函数，Pk第k个目标环境区域的干扰检测虚警概率。
详细地，所述目标区域信号包括有用信号、噪声信号和干扰信号，其中可通过信号检测仪获取所述目标环境区域的目标区域信号。并将环境特征的环境干扰因子进行数值量化，将每个环境干扰因子用数值表示，最后将目标环境区域的所有环境干扰因子量化值的均值作为干扰因子值，其中环境干扰因子包括树木，杂草等影响手机接收信号的信号物质，可通过每种信号物质对手机接收信号的影响程度对环境干扰因子进行量化，进而得到不同量化值。
具体地，从滤波器的角度看，快速傅里叶变换算法(FFT)运算可以看成是将信号通过一组归一化中心频率的窄带滤波器，R(δ)表示第δ个滤波器的输出。基站信号经扩频后功率很小，几乎淹没在白噪声中，信号可近似看做高斯白噪声加单频干扰通过窄带滤波器。假设单频干扰信号的中心频率正好处于滤波器的中心频率，则干扰可完全通过窄带滤波器，高斯白噪声信号转变为窄带高斯白噪声。此时接收信号可表示为噪声信号和单频干扰之和，因此根据信号包络算法计算目标变换信号的包络值，进而根据包络值与预设的干扰门限阈值相比，计算目标环境区域的信号干扰度。
进一步地，根据每个目标环境区域的环境干扰因子值及包络值计算每个目标环境区域的干扰度，其中所述信号干扰度算法中Pk第k个目标环境区域的干扰检测虚警概率，则干扰检测虚警概率是指在信号检测过程中，采用门限检测的方法时由于噪声的普遍存在和起伏，实际不存在目标却判断为有目标的概率，根据干扰检测虚警概率确定干扰检测因子，为了更准确的保证目标环境区域的干扰度，其干扰检测虚警概率越小，干扰检测因子越大。
更进一步地，根据每个目标环境区域的信号干扰度及信号覆盖率选取最佳信号区域，保证能进一步增强在野外环境中手机接收信号。
S3、根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域；
本发明实施例中，所述信号区域因子是用来反映不同目标环境区域的最佳信号的一个区域反映值，进而根据信号区域因子确定野外环境中的最佳信号区域，实现手机接收信号的第一重信号增强。
本发明实施例中，所述根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，包括：
获取所述目标环境区域中的目标区域面积；
利用如下的信号区域因子计算公式根据所述信号干扰度、所述信号覆盖率及所述目标区域面积计算所述目标环境区域中的信号区域因子：
其中，Hk为第k个目标环境区域的信号区域因子，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Sk为第k个目标环境区域的目标区域面积。
详细地，所述目标区域面积是指每个目标环境区域的区域总面积，可通过计算面积的相关公式计算所述目标环境区域中的目标区域面积，进而根据每个目标环境区域对应的信号干扰度、信号覆盖率及目标区域面积计算其信号区域因子，进而根据信号区域因子选取最佳的信号区域。
进一步地，为了对野外环境中最佳信号区域进行更准确的选取，还需要根据目标环境区域的区域范围做进一步判断，以保证最佳信号区域选取的准确性。
本发明实施例中，所述信号传输半径是指目标环境区域最大的传输范围，如将目标环境区域看作为一个圆形区域，则圆形区域的信号传输半径，其中将每个目标环境区域转变为圆形区域，以此得到每个目标环境区域的信号传输半径。
本发明实施例中，所述根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，包括：
当所述信号区域因子小于预设的信号区域因子阈值时，选取所述信号区域因子对应的目标环境区域作为第一信号区域；
选取所述第一信号区域中信号传输半径最大的目标环境区域作为所述目标野外环境中的最佳信号区域。
详细地，将信号区域因子与预设的信号区域因子阈值进行比较，选择出信号区域因子小于预设的信号区域因子阈值的目标环境区域作为第一信号区域，其中所述信号区域因子阈值是预先自定义设置的，通过历史检测过程中野外环境中最佳信号值作为信号区域因子阈值，并选取第一信号区域中信号传输半径最大的目标环境区域作为最佳信号区域。
示例性地，目标环境区域1的信号区域因子为4，，目标环境区域2的信号区域因子为6，，目标环境区域3的信号区域因子为2，而信号区域因子阈值为3，则将目标环境区域1、目标环境区域2作为第一信号区域，而目标环境区域1的信号传输半径为7，目标环境区域2的信号传输半径为9，则选取目标环境区域2作为野外环境中的最佳信号区域。
进一步地，根据最佳信号区域更新手机定位位置，进而实现手机接收信号的第一重信号增强，提高手机接收信号的强度。
S4、获取目标手机的定位位置，根据所述最佳信号区域对所述定位位置进行位置更新，得到更新定位位置；
本发明实施例中，所述定位位置是指在野外环境中手机的实时定位位置，可通过GPS定位系统实时获取目标手机的定位位置。
进一步地，根据所述最佳信号区域对目标手机的定位位置进行更新，使目标手机的接收信号得到增强，实现手机接收信号的第一重信号增强。
本发明实施例中，所述更新定位位置是指定位位置至最佳信号区域中边缘位置的点，如定位位置与最佳信号区域中的中心位置相连，与最佳信号区域相交的点为更新定位位置。
本发明实施例中，所述根据所述最佳信号区域对所述定位位置进行位置更新，得到更新定位位置，包括：
获取所述最佳信号区域的区域中心位置及区域半径；
计算所述区域中心位置与所述定位位置之间的距离值；
根据所述区域中心位置、所述区域半径及所述距离值计算所述更新定位位置，其中所述更新定位位置计算公式为：
其中，(u,v)为所述更新定位位置，(x1,y1)为所述区域中心位置，(x2,y2)为所述定位位置，r为所述区域半径，d为所述距离值。
详细地，利用二维坐标系获取最佳信号区域的区域中心位置及区域半径，进而确定手机定位位置与区域中心位置之间的距离值，进而根据区域中心位置、区域半径及距离值确定目标手机的更新定位位置。
具体地，在最佳信号区域中中心区域与边缘区域的信号是相同的，只需要将手机定位位置更新至最佳信号区域边缘距离手机定位位置最近的位置即可，可以提高目标手机更新定位位置的效率。
进一步地，为了对目标手机的接收信号进一步增强，在最佳信号区域的条件下，对最佳信号区域中的手机接收信号再进行增强，实现手机接收信号的第二重信号增强。
S5、利用预设的随机共振算法对所述更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号。
本发明实施例中，所述随机共振算法是指一个非线性双稳系统，当仅在噪声或仅在小周期信号作用下都不足以使系统输出在两个稳态之间跳跃，而在噪声和小周期信号的共同作用下，系统输出的功率谱中，在信号的频率处出现一峰值，当噪声强度达到某一适当值时，输出功率谱的峰值达到最大。
本发明实施例中，所述利用预设的随机共振算法对所述更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号，包括：
获取所述更新定位位置中接收信号的正弦信号；
利用所述随机共振算法确定所述正弦信号中的强正弦分量；
根据所述强正弦分量确定所述接收信号的功率峰值；
根据所述功率峰值对所述接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号。
详细地，可通过信号检测仪获取更新定位位置中的接收信号，进而将接收信号转换为正弦信号，利用所述随机共振算法确定信号频率中的峰值，将信号频率峰值作为强正弦分量，将强正弦分量对应的功率谱输出，由此确定所述接收信号的功率峰值，进而将手机接收信号的功率值提高至功率峰值的大小，以增强手机接收信号。
进一步地，双重信号增强，其一确定最佳信号位置，其二在最佳信号位置对手机信号进一步增强，此外，还可通过信号放大器对最佳信号位置的手机接收信号进行信号增强。
本发明实施例通过目标野外环境的环境特征对目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域，有利于以更小的区域检测手机信号，提高手机信号检测的精确度；计算目标环境区域的信号覆盖率及信号干扰度，进而根据信号覆盖率及信号干扰度确定目标环境区域中的信号区域因子，进而根据信号区域因子及信号传输半径确定目标野外环境中的最佳信号区域，实现手机接收信号的第一重信号增强；对手机定位位置进行更新，得到手机信号更新定位位置，进而将更新定位位置中的手机信号进行信号增强，实现手机接收信号的第二重信号增强，进而提高手机信号接收增强的准确度。因此本发明提出的野外低信号环境的手机信号接收增强方法及装置，可以解决进行手机信号接收增强时的准确度较低的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的野外低信号环境的手机信号接收增强装置的功能模块图。
本发明所述野外低信号环境的手机信号接收增强装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述野外低信号环境的手机信号接收增强装置100可以包括环境区域划分模块101、信号干扰度计算模块102、最佳信号区域确定模块103、定位位置更新模块104及接收信号增强模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述环境区域划分模块101，用于获取目标野外环境的环境数据，提取所述环境数据的环境特征，根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域；
所述信号干扰度计算模块102，用于利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度；
所述最佳信号区域确定模块103，用于根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，其中所述根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，包括：
获取所述目标环境区域中的目标区域面积；利用如下的信号区域因子计算公式根据所述信号干扰度、所述信号覆盖率及所述目标区域面积计算所述目标环境区域中的信号区域因子：
其中，Hk为第k个目标环境区域的信号区域因子，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Sk为第k个目标环境区域的目标区域面积；
所述定位位置更新模块104，用于获取目标手机的定位位置，根据所述最佳信号区域对所述定位位置进行位置更新，得到更新定位位置，包括：获取所述最佳信号区域的区域中心位置及区域半径；计算所述区域中心位置与所述定位位置之间的距离值；根据所述区域中心位置、所述区域半径及所述距离值计算所述更新定位位置，其中所述更新定位位置计算公式为：
其中，(u,v)为所述更新定位位置，(x1,y1)为所述区域中心位置，(x2,y2)为所述定位位置，r为所述区域半径，d为所述距离值；
所述接收信号增强模块105，用于利用预设的随机共振算法对所述更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号，包括：获取所述更新定位位置中接收信号的正弦信号；利用所述随机共振算法确定所述正弦信号中的强正弦分量；根据所述强正弦分量确定所述接收信号的功率峰值；根据所述功率峰值对所述接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号。
详细地，本发明实施例中所述野外低信号环境的手机信号接收增强装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的野外低信号环境的手机信号接收增强方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种野外低信号环境的手机信号接收增强方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取目标野外环境的环境数据，提取所述环境数据的环境特征，根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域；
S2、利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度；
S3、根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，其中所述根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，包括：
S31、获取所述目标环境区域中的目标区域面积；
S32、利用如下的信号区域因子计算公式根据所述信号干扰度、所述信号覆盖率及所述目标区域面积计算所述目标环境区域中的信号区域因子：
其中，Hk为第k个目标环境区域的信号区域因子，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Sk为第k个目标环境区域的目标区域面积；
S4、获取目标手机的定位位置，根据所述最佳信号区域对所述定位位置进行位置更新，得到更新定位位置，包括：获取所述最佳信号区域的区域中心位置及区域半径；计算所述区域中心位置与所述定位位置之间的距离值；根据所述区域中心位置、所述区域半径及所述距离值计算所述更新定位位置，其中所述更新定位位置计算公式为：
其中，(u,v)为所述更新定位位置，(x1,y1)为所述区域中心位置，(x2,y2)为所述定位位置，r为所述区域半径，d为所述距离值；
S5、利用预设的随机共振算法对所述更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号，包括：获取所述更新定位位置中接收信号的正弦信号；利用所述随机共振算法确定所述正弦信号中的强正弦分量；根据所述强正弦分量确定所述接收信号的功率峰值；根据所述功率峰值对所述接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号。
2.如权利要求1所述的野外低信号环境的手机信号接收增强方法，其特征在于，所述提取所述环境数据的环境特征，包括：
对所述环境数据中的环境图像进行灰度化，得到灰度化环境图像；
利用预设的中值滤波算法对所述灰度化环境图像中的细小物质进行过滤，得到滤波环境图像；
利用预设的显著性算法确定所述滤波环境图像中的显著环境特征点；
根据所述显著环境特征点生成所述目标野外环境的环境拓扑图，将所述环境拓扑图作为所述目标野外环境的环境特征。
3.如权利要求2所述的野外低信号环境的手机信号接收增强方法，其特征在于，所述利用预设的显著性算法确定所述滤波环境图像中的显著环境特征点，包括：
标记所述滤波环境图像中的环境点，根据预设的矩形区域对所述环境点进行区域标记，得到环境点区域；
利用所述显著性算法根据所述环境点区域逐一计算所述环境点的显著特征值,其中所述显著性算法为：
其中，Aα为第α个环境点的特征值，C为所述环境点区域中的列终止值，O为所述环境点区域中的列起始值，E为所述环境点区域中的行终止值，R为所述环境点区域中的行起始值，X(i,j)为所述环境点区域中每个像素的灰度值，α为环境点序号标识，i为行序号标识，j为列序号标识；
当所述显著特征值大于预设的显著特征阈值时，将所述显著值对应的环境点作为所述显著环境特征点。
4.如权利要求1所述的野外低信号环境的手机信号接收增强方法，其特征在于，所述根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域，包括：
提取所述环境特征中环境拓扑图的环境拓扑区域；
逐一计算所述环境拓扑区域的区域面积；
按照预设的拓扑连接顺序及所述区域面积计算所述环境拓扑区域中的环境区域总面积；
当所述环境区域总面积大于预设的区域总面积阈值时，将所述环境区域总面积对应的环境拓扑区域进行区域划分，得到目标环境区域。
5.如权利要求1所述的野外低信号环境的手机信号接收增强方法，其特征在于，所述利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，包括：
根据所述环境特征对所述目标环境区域进行网格化，得到网格环境区域；
根据所述基站位置确定所述网格环境区域中的信号发送网格数量；
利用所述覆盖率算法根据所述信号发送网格数量计算所述目标环境区域的信号覆盖率，其中所述覆盖率算法为：
其中，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Fk为第k个目标环境区域的信号发送网格数量，n为目标环境区域的区域总数量。
6.如权利要求1所述的野外低信号环境的手机信号接收增强方法，其特征在于，所述利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度，包括：
获取所述目标环境区域的目标区域信号，将所述环境特征中的环境干扰因子进行量化，得到环境干扰因子值；
利用预设的快速傅里叶变换算法对目标区域信号进行信号变换，得到目标变换信号；
利用预设的信号包络算法计算所述目标变换信号的包络值，其中所述信号包络算法为：
其中，Dδ为第δ个滤波器的所述目标变换信号的包络值，R(δ)为第δ个滤波器的目标变换信号，N为信号总时刻，ln为对数函数，exp为指数函数；
当所述包络值大于预设的干扰门限阈值时，利用所述信号干扰度算法根据所述环境干扰因子值及所述包络值计算所述目标环境区域的信号干扰度，其中所述信号干扰度算法为：
其中，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，为第k个目标环境区域的环境干扰因子值，Dδ为第δ个时刻的所述目标变换信号的包络值，N为信号总时刻，π为圆周率，ln为对数函数，Pk第k个目标环境区域的干扰检测虚警概率。
7.如权利要求1所述的野外低信号环境的手机信号接收增强方法，其特征在于，所述根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，包括：
当所述信号区域因子小于预设的信号区域因子阈值时，选取所述信号区域因子对应的目标环境区域作为第一信号区域；
选取所述第一信号区域中信号传输半径最大的目标环境区域作为所述目标野外环境中的最佳信号区域。
8.一种野外低信号环境的手机信号接收增强装置，其特征在于，所述装置包括：
环境区域划分模块，用于获取目标野外环境的环境数据，提取所述环境数据的环境特征，根据所述环境特征对所述目标野外环境进行区域划分，得到目标环境区域；
信号干扰度计算模块，用于利用预设的覆盖率算法根据所述环境特征及预设的基站位置计算所述目标环境区域的信号覆盖率，利用预设的信号干扰度算法根据所述环境特征计算所述目标环境区域的信号干扰度；
最佳信号区域确定模块，用于根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，根据预设的信号传输半径及所述信号区域因子确定所述目标野外环境中的最佳信号区域，其中所述根据所述信号干扰度及所述信号覆盖率计算所述目标环境区域中的信号区域因子，包括：获取所述目标环境区域中的目标区域面积；利用如下的信号区域因子计算公式根据所述信号干扰度、所述信号覆盖率及所述目标区域面积计算所述目标环境区域中的信号区域因子：
其中，Hk为第k个目标环境区域的信号区域因子，Gk为第k个目标环境区域的信号干扰度，Bk为第k个目标环境区域的信号覆盖率，Sk为第k个目标环境区域的目标区域面积；
定位位置更新模块，用于获取目标手机的定位位置，根据所述最佳信号区域对所述定位位置进行位置更新，得到更新定位位置，包括：获取所述最佳信号区域的区域中心位置及区域半径；计算所述区域中心位置与所述定位位置之间的距离值；根据所述区域中心位置、所述区域半径及所述距离值计算所述更新定位位置，其中所述更新定位位置计算公式为：
其中，(u,v)为所述更新定位位置，(x1,y1)为所述区域中心位置，(x2,y2)为所述定位位置，r为所述区域半径，d为所述距离值；
接收信号增强模块，用于利用预设的随机共振算法对所述更新定位位置中的接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号，包括：获取所述更新定位位置中接收信号的正弦信号；利用所述随机共振算法确定所述正弦信号中的强正弦分量；根据所述强正弦分量确定所述接收信号的功率峰值；根据所述功率峰值对所述接收信号进行信号增强，得到所述目标手机的增强接收信号。
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