CN119383637B 针对手机信号的动态监测预警方法及系统 （北京智信天一科技有限公司）

(19)国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号CN119383637B(65)同一申请的已公布的文献号(73)专利权人北京智信天一科技有限公司地址100073北京市丰台区丽泽路24号院1号楼-5至32层101内14层1402-1C(72)发明人孙文胜(74)专利代理机构北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙)11738专利代理师张毅群HO4W24/02(2009.01)HO4W24/06(2009.01)HO4W36/30(2009.01)审查员林桂荣针对手机信号的动态监测预警方法及系统本发明提供一种针对手机信号的动态监测预警方法及系统，涉及手机信号动态监测预警技征，构建信号演化特征空间；基于混沌理论分析信号稳定性，结合特征空间构建复合特征空间，对复合空间分区映射，识别稳态和过渡区域，分别建立正常和异常模式库并训练层级预测模型，基于预测结果构建预警决策树，包含衰减、干扰和中断预警分支，分别触发补偿、规避和应急响应机制，应急响应机制计算最优传输路径、评估2采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间；对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果；基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间包括：采集手机终端的原始信号，其中，所述原始信号包括信号强度、信号质量、信号带宽和信号时延，对所述原始信号进行自适应分段处理，基于所述原始信号的频率特性和能量特性将所述原始信号划分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，其中，所述长周期信号段对应所述原始信号的信道衰落趋势，所述中周期信号段对应所述原始信号的周期性波动，所述短周期信号段对应所述原始信号的突发性干扰；对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，通过时间延迟嵌入将所述长周期信号段映射到高维相空间，对所述高维相空间中的信号轨迹进行聚类分析得到高维聚类中心，将所述高维聚类中心构建为信号轨迹吸引子模型；对所述中周期信号段进行循环周期分析，通过自相关分析和傅里叶变换计算所述中周3期信号段的自相关函数和功率谱，基于所述自相关函数和所述功率谱提取所述中周期信号段的周期、幅度和相位构成信号周期特征向量；对所述短周期信号段进行小波变换和经验模态分解，提取所述短周期信号段在不同时间尺度上的能量分布、瞬时频率和瞬时幅度作为信号瞬态特征，将所述信号轨迹吸引子模型、所述信号周期特征向量和所述信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵；通过核主成分分析方法对所述初始特征矩阵进行非线性降维，得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程，求解所述信号动力学方程的李雅普诺夫指数谱得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与所述信号演化特征空间组合构建复合特征空间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过核主成分分析方法对所述初始特征矩阵进行非线性降维，得到信号演化特征空间包括：对所述初始特征矩阵进行数据中心化预处理，所述初始特征矩阵的行数为样本数量，列数为特征维数，计算每个特征的均值向量，将所述初始特征矩阵中每个元素减去对应特征的均值得到中心化特征矩阵；构建核函数矩阵，选择高斯径向基核函数作为核函数，基于所述中心化特征矩阵计算核矩阵，所述核矩阵的行数和列数均等于样本数量，所述核矩阵的每个元素由随机两个样本向量之间的高斯径向基核函数值构成，所述高斯径向基核函数的带宽参数通过交叉验证方法选择最优值；对所述核矩阵进行中心化处理，将所述核矩阵减去行均值矩阵、列均值矩阵，并加上全局均值矩阵，得到中心化核矩阵，对所述中心化核矩阵进行特征值分解，得到特征值对角矩阵和特征向量矩阵，基于累积方差贡献率选择所述特征值对角矩阵中最大特征值对应的特征向量，对所述特征向量进行归一化处理，将归一化后的特征向量与对应特征值的平方根的倒数相乘构建投影矩阵；将所述中心化核矩阵与所述投影矩阵相乘得到降维后的信号演化特征空间，其中，所述信号演化特征空间的行数等于样本数量，列数等于降维后的特征维数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果包括：对复合特征空间进行分区映射，通过自组织特征映射方法将所述复合特征空间映射到二维平面，得到特征分布密度图，在所述特征分布密度图中，基于数据密度的局部极大值点确定聚类中心，基于数据密度的局部极小值点确定发散区域，其中所述聚类中心对应信号稳态区域，所述发散区域对应信号过渡区域；在所述信号稳态区域内建立信号正常模式库，采用递归量化分析方法对所述信号稳态区域内的特征样本进行矢量量化和递归聚类，根据特征样本之间的距离度量将特征样本划分为多个子集，计算每个子集的均值向量构建量化码本，将所述量化码本中的均值向量替代原始特征样本进行迭代聚类，直至所述量化码本的规模达到预设阈值，将最终的量化码4本作为所述信号正常模式库；在所述信号过渡区域内建立信号异常模式库，采用隐马尔可夫模型对所述信号过渡区域内的特征样本进行状态建模，训练所述隐马尔可夫模型的状态转移矩阵和发射矩阵，基于所述状态转移矩阵和所述发射矩阵构建所述信号异常模式库；基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，所述层级预测模型包括第一预测层和第二预测层，其中所述第一预测层采用所述信号正常模式库中的量化码本对复合特征空间中的特征数据进行正常状态判别，所述第二预测层采用所述信号异常模式库中的状态转移矩阵和发射矩阵对第一预测层判别为异常的特征数据进行异常模式识别；将所述复合特征空间中的特征数据输入所述层级预测模型，得到信号状态判别结果和异常模式识别结果并组合为预测输出结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用递归量化分析方法对所述信号稳态区域内的特征样本进行矢量量化如下公式所示：其中，D(X,C)表示矢量量化后的特征样本，X表示所有特征样本的集合，C表示矢量量化中使用的码本集合，K表示码本中向量的数量，N表示特征样本的数量，i表示特征索引，L表示特征维度的数量，k表示特征维度索引，w.表示维度k上的权重因子，GP(x:)表示样本x;在尺度k上经过高斯过程映射后的结果，c;为码本向量，表示码本中的第j个码字，λ表示平衡权重参数，IIGP(x;)-c;l²表示样本x;通过高斯过程映射后的值与码本向量c;之间的距离。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策包括：基于所述预测输出结果构建包含信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支的信号质量预警决策树；采集原始信号对应的信号强度时间序列数据，对所述信号强度时间序列数据进行一阶差分计算得到衰减率，基于所述衰减率确定是否触发所述信号衰减预警分支，若触发，则将所述衰减率与预先设置的衰减阈值进行对比，若所述衰减率大于所述衰减阈值，则切换信号传输信道，若所述衰减率小于所述衰减阈值，则增加信号发射功率；采集干扰信号数据，基于所述干扰信号数据判断所述干扰预警分支是否被触发，若触发，则提取所述干扰信号数据的频谱参数、幅度参数和调制参数，基于所述频谱参数、所述5幅度参数和所述调制参数确定频段切换参数和调制方案参数，根据所述频段切换参数将信号切换至目标频段，根据所述调制方案参数调整信号调制方式；基于所述预测输出结果查询是否存在预先设置的外部中断事件，若存在，则触发所述信号中断预警分支，启动应急响应机制并采集多条备选传输路径的信号数据，计算每条所述备选传输路径的信号强度指标、信噪比指标和传输时延指标，将所述信号强度指标、所述信噪比指标和所述传输时延指标输入预设评分模型，结合所述复合特征空间计算每条所述备选传输路径的质量得分，选择具有最高质量得分的备选传输路径作为最优信号传输路检测所述最优信号传输路径上各基站的信道资源数量、时隙资源数量和功率资源容量，根据所述信道资源数量、所述时隙资源数量和所述功率资源容量生成基站切换序列，将所述基站切换序列发送至每个基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换；采集切换后的信号质量数据，计算所述信号质量数据的质量指标，将所述质量指标与预先设置的信号质量阈值比较，若所述质量指标小于所述信号质量阈值，重新计算备选传输路径的质量得分并更新基站切换序列，基于更新后的基站切换序列监测预警响应效果并根据所述预警响应效果动态生成最优处置决策。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，检测所述最优信号传输路径上各基站的信道资源数量、时隙资源数量和功率资源容量，根据所述信道资源数量、所述时隙资源数量和所述功率资源容量生成基站切换序列，将所述基站切换序列发送至每个基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换包括：通过分析历史切换数据建立强化学习模型，所述强化学习模型用于学习最优切换路径的特征模式，基于所述强化学习模型生成初始基站切换序列，所述初始基站切换序列用于存储切换过程中依次经过的基站；采用进化算法对切换代价函数的权重系数进行优化，所述切换代价函数包括资源利用率权重、切换开销权重和信号质量权重，通过交叉操作、变异操作和选择操作搜索最优权重组合；构建资源约束条件的模糊规则库，利用模糊推理机制评估每个基站的切换可行性，基于所述模糊推理机制从最优传输路径上的所有基站中筛选出满足资源约束的可行基站，形成可行基站子集；采用群智能优化算法生成基站切换序列，所述群智能优化算法包括多个智能体，所述智能体通过信息素机制和速度更新机制实现信息交换，探索最优切换路径，建立深度强化学习模型，所述深度强化学习模型通过与网络环境的持续交互优化时隙配置策略，根据切换性能的反馈奖励信号调整时隙长度和时隙间隔；采用机器学习算法预测各基站的资源占用趋势，当预测到资源超限风险时，调整所述基站切换序列和资源分配方案；判断所述可行基站子集是否为空，若所述可行基站子集为空，基于案例推理机制匹配历史切换失败案例，生成异常处置建议，若所述可行基站子集不为空，则将所述基站切换序列发送至各基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换。8.针对手机信号的动态监测预警系统，用于实现前述权利要求1-7中任一项所述的方6第一单元，用于采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间；第二单元，用于对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果；第三单元，用于基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策。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调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。10.一种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。7针对手机信号的动态监测预警方法及系统技术领域[0001]本发明涉及手机信号动态监测预警技术领域，尤其涉及一种针对手机信号的动态监测预警方法及系统。背景技术[0002]手机信号质量的稳定性直接影响用户的通话质量、数据传输速率以及各种移动应[0003]随着移动通信技术的快速发展和用户数量的激增，基站部署密度不断增加，无线电磁环境日益复杂，导致手机信号受到各种因素的影响，为了保障用户体验和网络服务质量，对手机信号进行实时监测和预警变得尤为重要；[0004]现有的手机信号监测预警方法主要依赖于接收信号强度指示，并采用基于阈值的预警机制，无法准确反应信号质量的动态变化且对复杂干扰场景的适应性较差；发明内容[0006]本发明实施例提供一种针对手机信号的动态监测预警方法及系统，至少能解决现有技术中存在的部分问题。[0007]本发明实施例的第一方面，提供一种针对手机信号的动态监测预警方法，[0008]采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间；[0009]对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果；[0010]基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，8在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策。[0012]采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间包括：[0013]采集手机终端的原始信号，其中，所述原始信号包括信号强度、信号质量、信号带宽和信号时延，对所述原始信号进行自适应分段处理，基于所述原始信号的频率特性和能量特性将所述原始信号划分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，其中，所述长周期信号段对应所述原始信号的信道衰落趋势，所述中周期信号段对应所述原始信号的周期性波动，所述短周期信号段对应所述原始信号的突发性干扰；[0014]对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，通过时间延迟嵌入将所述长周期信号段映射到高维相空间，对所述高维相空间中的信号轨迹进行聚类分析得到高维聚类中心，将所述高维聚类中心构建为信号轨迹吸引子模型；[0015]对所述中周期信号段进行循环周期分析，通过自相关分析和傅里叶变换计算所述中周期信号段的自相关函数和功率谱，基于所述自相关函数和所述功率谱提取所述中周期信号段的周期、幅度和相位构成信号周期特征向量；[0016]对所述短周期信号段进行小波变换和经验模态分解，提取所述短周期信号段在不同时间尺度上的能量分布、瞬时频率和瞬时幅度作为信号瞬态特征，将所述信号轨迹吸引子模型、所述信号周期特征向量和所述信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵；[0017]通过核主成分分析方法对所述初始特征矩阵进行非线性降维，得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程，求解所述信号动力学方程的李雅普诺夫指数谱得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与所述信号演化特征空间组合构建复合特征空间。[0019]通过核主成分分析方法对所述初始特征矩阵进行非线性降维，得到信号演化特征空间包括：[0020]对所述初始特征矩阵进行数据中心化预处理，所述初始特征矩阵的行数为样本数量，列数为特征维数，计算每个特征的均值向量，将所述初始特征矩阵中每个元素减去对应特征的均值得到中心化特征矩阵；[0021]构建核函数矩阵，选择高斯径向基核函数作为核函数，基于所述中心化特征矩阵计算核矩阵，所述核矩阵的行数和列数均等于样本数量，所述核矩阵的每个元素由随机两个样本向量之间的高斯径向基核函数值构成，所述高斯径向基核函数的带宽参数通过交叉验证方法选择最优值；9[0022]对所述核矩阵进行中心化处理，将所述核矩阵减去行均值矩阵、列均值矩阵，并加上全局均值矩阵，得到中心化核矩阵，对所述中心化核矩阵进行特征值分解，得到特征值对角矩阵和特征向量矩阵，基于累积方差贡献率选择所述特征值对角矩阵中最大特征值对应的特征向量，对所述特征向量进行归一化处理，将归一化后的特征向量与对应特征值的平方根的倒数相乘构建投影矩阵；[0023]将所述中心化核矩阵与所述投影矩阵相乘得到降维后的信号演化特征空间，其中，所述信号演化特征空间的行数等于样本数量，列数等于降维后的特征维数。[0024]在一种可选的实施方式中，[0025]对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果包括：[0026]对复合特征空间进行分区映射，通过自组织特征映射方法将所述复合特征空间映射到二维平面，得到特征分布密度图，在所述特征分布密度图中，基于数据密度的局部极大值点确定聚类中心，基于数据密度的局部极小值点确定发散区域，其中所述聚类中心对应信号稳态区域，所述发散区域对应信号过渡区域；[0027]在所述信号稳态区域内建立信号正常模式库，采用递归量化分析方法对所述信号稳态区域内的特征样本进行矢量量化和递归聚类，根据特征样本之间的距离度量将特征样本划分为多个子集，计算每个子集的均值向量构建量化码本，将所述量化码本中的均值向量替代原始特征样本进行迭代聚类，直至所述量化码本的规模达到预设阈值，将最终的量化码本作为所述信号正常模式库；[0028]在所述信号过渡区域内建立信号异常模式库，采用隐马尔可夫模型对所述信号过渡区域内的特征样本进行状态建模，训练所述隐马尔可夫模型的状态转移矩阵和发射矩阵，基于所述状态转移矩阵和所述发射矩阵构建所述信号异常模式库；[0029]基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，所述层级预测模型包括第一预测层和第二预测层，其中所述第一预测层采用所述信号正常模式库中的量化码本对复合特征空间中的特征数据进行正常状态判别，所述第二预测层采用所述信号异常模式库中的状态转移矩阵和发射矩阵对第一预测层判别为异常的特征数据进行异常模式识别；[0030]将所述复合特征空间中的特征数据输入所述层级预测模型，得到信号状态判别结果和异常模式识别结果并组合为预测输出结果。[0032]采用递归量化分析方法对所述信号稳态区域内的特征样本进行矢量量化如下公式所示：[0034]其中，D(X,C)表示矢量量化后的特征样本，X表示所有特征样本的集合，C表示矢量量化中使用的码本集合，K表示码本中向量的数量，L表示特征维度的数量，k表示特征维度索引，w表示维度k上的权重因子，GP(x;)表示样本衡权重参数，IⅡGP(xi)-c;ll²表示样本x;通过高斯过程映射后的值与码本向量c,之间的[0036]基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策包括：[0037]基于所述预测输出结果构建包含信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支的信号质量预警决策树；[0038]采集原始信号对应的信号强度时间序列数据，对所述信号强度时间序列数据进行一阶差分计算得到衰减率，基于所述衰减率确定是否触发所述信号衰减预警分支，若触发，则将所述衰减率与预先设置的衰减阈值进行对比，若所述衰减率大于所述衰减阈值，则切换信号传输信道，若所述衰减率小于所述衰减阈值，则增加信号发射功率；[0039]采集干扰信号数据，基于所述干扰信号数据判断所述干扰预警分支是否被触发，若触发，则提取所述干扰信号数据的频谱参数、幅度参数和调制参数，基于所述频谱参数、所述幅度参数和所述调制参数确定频段切换参数和调制方案参数，根据所述频段切换参数将信号切换至目标频段，根据所述调制方案参数调整信号调制方式；[0040]基于所述预测输出结果查询是否存在预先设置的外部中断事件，若存在，则触发所述信号中断预警分支，启动应急响应机制并采集多条备选传输路径的信号数据，计算每条所述备选传输路径的信号强度指标、信噪比指标和传输时延指标，将所述信号强度指标、所述信噪比指标和所述传输时延指标输入预设评分模型，结合所述复合特征空间计算每条所述备选传输路径的质量得分，选择具有最高质量得分的备选传输路径作为最优信号传输[0041]检测所述最优信号传输路径上各基站的信道资源数量、时隙资源数量和功率资源容量，根据所述信道资源数量、所述时隙资源数量和所述功率资源容量生成基站切换序列，将所述基站切换序列发送至每个基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换；[0042]采集切换后的信号质量数据，计算所述信号质量数据的质量指标，将所述质量指标与预先设置的信号质量阈值比较，若所述质量指标小于所述信号质量阈值，重新计算备选传输路径的质量得分并更新基站切换序列，基于更新后的基站切换序列监测预警响应效果并根据所述预警响应效果动态生成最优处置决策。11[0044]检测所述最优信号传输路径上各基站的信道资源数量、时隙资源数量和功率资源容量，根据所述信道资源数量、所述时隙资源数量和所述功率资源容量生成基站切换序列，将所述基站切换序列发送至每个基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换包[0045]通过分析历史切换数据建立强化学习模型，所述强化学习模型用于学习最优切换路径的特征模式，基于所述强化学习模型生成初始基站切换序列，所述初始基站切换序列用于存储切换过程中依次经过的基站；[0046]采用进化算法对切换代价函数的权重系数进行优化，所述切换代价函数包括资源利用率权重、切换开销权重和信号质量权重，通过交叉操作、变异操作和选择操作搜索最优权重组合；[0047]构建资源约束条件的模糊规则库，利用模糊推理机制评估每个基站的切换可行性，基于所述模糊推理机制从最优传输路径上的所有基站中筛选出满足资源约束的可行基[0048]采用群智能优化算法生成基站切换序列，所述群智能优化算法包括多个智能体，所述智能体通过信息素机制和速度更新机制实现信息交换，探索最优切换路径，建立深度强化学习模型，所述深度强化学习模型通过与网络环境的持续交互优化时隙配置策略，根据切换性能的反馈奖励信号调整时隙长度和时隙间隔；[0049]采用机器学习算法预测各基站的资源占用趋势，当预测到资源超限风险时，调整所述基站切换序列和资源分配方案；[0050]判断所述可行基站子集是否为空，若所述可行基站子集为空，基于案例推理机制匹配历史切换失败案例，生成异常处置建议，若所述可行基站子集不为空，则将所述基站切换序列发送至各基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换。[0051]本发明实施例的第二方面，提供一种针对手机信号的动态监测预警系统，[0052]第一单元，用于采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间；[0053]第二单元，用于对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果；[0054]第三单元，用于基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策。[0055]本发明实施例的第三方面，[0058]用于存储处理器可执行指令的存储器；[0059]其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。[0060]本发明实施例的第四方面，[0061]提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。[0062]本发明中，通过多维度特征提取和复合特征空间构建，能够更全面地刻画信号演化规律，并结合混沌理论和相变理论，有效识别信号的稳态和过渡状态，从而提高信号质量预警的准确性，避免误报和漏报，采用层级预测模型和预警决策树，能够根据预测输出结果智能化地判断信号衰减、干扰和中断等异常情况，并针对不同异常情况提供相应的处置方案，例如信号补偿、干扰规避和基站切换等，实现信号质量的智能化预警和处置，通过计算最优信号传输路径和评估可用基站资源，能够动态地进行基站切换，保证用户在信号异常情况下的通信质量，同时优化网络资源利用率，避免资源浪费。附图说明[0063]图1为本发明实施例针对手机信号的动态监测预警方法的流程示意图；[0064]图2为本发明实施例针对手机信号的动态监测预警系统的结构示意图。具体实施方式[0065]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。[0066]下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。[0067]图1为本发明实施例针对手机信号的动态监测预警方法的流程示意图，如图1所[0068]S1.采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间；[0069]所述信号轨迹重构是通过分析时间序列数据，将一维信号数据重新嵌入到高维空间中，以揭示其内在动态特征的方法，所述信号轨迹吸引子模型是描述信号在高维相空间中的演化轨迹，用于揭示系统的稳定状态和混沌特征的数学模型，所述循环周期分析是对信号的周期性变化进行解析，挖掘信号中隐含的周期规律及其影响因素的技术方法，所述信号演化特征空间是基于信号的动态特性构建的多维特征空间，用于描述信号在时间维度上的演变规律，所述混沌理论是一种研究非线性动力系统复杂行为的理论，广泛应用于分析信号中存在的混沌特性及其动态演化规律，所述信号动力学方程是描述信号变化过程的数学模型，用于揭示信号随时间变化的动力学机制，所述李雅普诺夫指数是衡量动力系统中初值敏感性的重要指标，用于判断系统行为是趋于稳定还是呈现混沌特性。[0071]采集手机终端的原始信号，对所述原始信号进行自适应分段，将信号分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，建立信号轨迹吸引子模型，对所述中周期信号段进行循环周期分析，提取信号周期特征向量，对所述短周期信号段进行信号瞬态特征提取，将所述信号轨迹吸引子模型、信号周期特征向量和信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵，进行非线性降维得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程并求解对应的李雅普诺夫指数，得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与信号演化特征空间结合构建得到复合特征空间包括：[0072]采集手机终端的原始信号，其中，所述原始信号包括信号强度、信号质量、信号带宽和信号时延，对所述原始信号进行自适应分段处理，基于所述原始信号的频率特性和能量特性将所述原始信号划分为长周期信号段、中周期信号段和短周期信号段，其中，所述长周期信号段对应所述原始信号的信道衰落趋势，所述中周期信号段对应所述原始信号的周期性波动，所述短周期信号段对应所述原始信号的突发性干扰；[0073]对所述长周期信号段进行信号轨迹重构，通过时间延迟嵌入将所述长周期信号段映射到高维相空间，对所述高维相空间中的信号轨迹进行聚类分析得到高维聚类中心，将所述高维聚类中心构建为信号轨迹吸引子模型；[0074]对所述中周期信号段进行循环周期分析，通过自相关分析和傅里叶变换计算所述中周期信号段的自相关函数和功率谱，基于所述自相关函数和所述功率谱提取所述中周期信号段的周期、幅度和相位构成信号周期特征向量；[0075]对所述短周期信号段进行小波变换和经验模态分解，提取所述短周期信号段在不同时间尺度上的能量分布、瞬时频率和瞬时幅度作为信号瞬态特征，将所述信号轨迹吸引子模型、所述信号周期特征向量和所述信号瞬态特征组合构建初始特征矩阵；[0076]通过核主成分分析方法对所述初始特征矩阵进行非线性降维，得到信号演化特征空间，基于混沌理论构建信号动力学方程，求解所述信号动力学方程的李雅普诺夫指数谱得到信号系统稳定性指标，将所述信号系统稳定性指标与所述信号演化特征空间组合构建复合特征空间。[0077]所述高维相空间是通过嵌入一维时间序列到多维空间中构建的数学空间，用于分析复杂信号的动力学特性，所述核主成分分析方法是一种结合核函数与主成分分析的非线性降维方法，用于提取高维数据中的主要特征。隔1毫秒采集一次信号强度值，记录为-80dBm,信号质量值为30,信号带宽为5MHz,信号时延为20ms.持续采集一段时间，例如1分钟，得到一个包含多个数据点的原始信号序列。[0079]对原始信号进行自适应分段。根据信号频率和能量的变化情况，将原始信号划分为长周期、中周期和短周期信号段。例如，通过观察信号强度值的变化，发现信号强度在一个较长时间范围内(例如10秒)呈现缓慢的衰减趋势，则将这10秒的信号数据划分为一个长周期信号段。类似地，如果发现信号强度在几秒钟内呈现周期性的波动，则将其划分为中周期信号段。对于毫秒级别的突发性变化，例如信号强度突然下降或上升，则将其划分为短周期信号段。具体的划分方法可以根据实际情况调整时间窗口的大小和阈值。假设在1分钟的原始信号中，识别出3个长周期信号段，每个持续时间约10个持续时间约2秒；识别出50个短周期信号段，每个持续时间约50毫秒。[0080]对长周期信号段进行信号轨迹重构并建立信号轨迹吸引子模型。以第一个长周期信号段(10秒的数据)为例，将信号强度、信号质量、信号带宽和信号时延四个维度的数据构建成一个高维相空间，使用时间延迟嵌入技术，将这个10秒的信号序列映射到更高维度的以及它们在之后10毫秒、20毫秒等时刻的值组合成一个高维向量。对所有时刻的信号数据进行这样的处理，得到一个高维相空间中的轨迹，对这个轨迹进行聚类分析，找到聚类中心，聚类中心代表了信号轨迹的吸引子。例如，通过K-mea迹点聚成3类，得到3个聚类中心，这3个聚类中心就构成了信号轨迹吸引子模型。[0081]对中周期信号段进行循环周期分析并提取信号周期特征向量。以第一个中周期信号段(2秒的数据)为例，使用自相关分析计算信号的自相关函数，并使用傅里叶变换计算信号的功率谱。从自相关函数和功率谱中可以提取出信号的周期、幅度和相位信息。例如，通过分析功率谱，发现信号的主要频率成分为1Hz,对应的幅度为10,相位为0.5π。将周期、幅度和相位组合成一个向量，例如[1,10,0.5π],作为该中周期信号段的信号周期特征向量。对所有中周期信号段进行类似的处理。[0082]对短周期信号段进行信号瞬态特征提取。以第一个短周期信号段(50毫秒的数据)为例，使用小波变换和经验模态分解，提取信号在不同时间尺度上的能量分布、瞬时频率和瞬时幅度。例如，通过小波变换，发现信号在10毫秒尺度上的能量较高，对应的瞬时频率为5Hz,瞬时幅度为2。将这些信息组合成一个向量，例如[10,5,2],作为该短周期信号段的信号瞬态特征。对所有短周期信号段进行类似的处理。[0083]构建初始特征矩阵。将所有长周期信号段的信号轨迹吸引子模型、所有中周期信号段的信号周期特征向量以及所有短周期信号段的信号瞬态特征组合成一个初始特征矩阵。例如，将3个长周期信号段的吸引子模型、10个中周期信号段的周期特征向量和50个短周期信号段的瞬态特征组合成一个矩阵。[0084]使用核主成分分析方法对初始特征矩阵进行降维，得到低维的信号演化特征空得到信号系统的稳定性指标。例如，计算得到最大的李雅普诺夫指数为0.5,表示信号系统处于混沌状态。[0085]将信号系统稳定性指标与信号演化特征空间组合，构建复合特征空间。[0086]本实施例中，通过多尺度分析和非线性降维，能够更全面地捕捉信号的动态特征，从而提高信号分析的准确性，通过非线性降维，可以有效降低特征维度，从而降低计算复杂度，提高信号处理的效率，能够有效地提取信号的本质特征，对噪声和干扰具有较强的鲁棒性，从而增强信号识别的可靠性。[0087]在一种可选的实施方式中，[0088]通过核主成分分析方法对所述初始特征矩阵进行非线性降维，得到信号演化特征空间包括：[0089]对所述初始特征矩阵进行数据中心化预处理，所述初始特征矩阵的行数为样本数量，列数为特征维数，计算每个特征的均值向量，将所述初始特征矩阵中每个元素减去对应特征的均值得到中心化特征矩阵；[0090]构建核函数矩阵，选择高斯径向基核函数作为核函数，基于所述中心化特征矩阵计算核矩阵，所述核矩阵的行数和列数均等于样本数量，所述核矩阵的每个元素由随机两个样本向量之间的高斯径向基核函数值构成，所述高斯径向基核函数的带宽参数通过交叉验证方法选择最优值；[0091]对所述核矩阵进行中心化处理，将所述核矩阵减去行均值矩阵、列均值矩阵，并加上全局均值矩阵，得到中心化核矩阵，对所述中心化核矩阵进行特征值分解，得到特征值对角矩阵和特征向量矩阵，基于累积方差贡献率选择所述特征值对角矩阵中最大特征值对应的特征向量，对所述特征向量进行归一化处理，将归一化后的特征向量与对应特征值的平方根的倒数相乘构建投影矩阵；[0092]将所述中心化核矩阵与所述投影矩阵相乘得到降维后的信号演化特征空间，其中，所述信号演化特征空间的行数等于样本数量，列数等于降维后的特征维数。[0093]所述高斯径向基核函数是一种常用的核函数，基于样本点之间的欧氏距离，常用于支持向量机和核主成分分析等算法中，所述带宽参数是高斯径向基核函数的重要超参数，决定了核函数的感知范围，从而影响数据点之间的相似度计算结果。[0094]对原始信号数据进行预处理。假设采集到的信号数据形成一个矩阵，其中每一行代表一个时间样本，每一列代表一个信号特征。为了消除不同特征之间量纲的影响，需要对数据进行中心化处理。具体来说，计算每个特征在所有样本上的平均值，然后从每个样本的对应特征值中减去该特征的平均值。[0095]构建核函数矩阵，选择高斯径向基核函数来计算样本之间的相似度。对于每一对样本，计算高斯径向基核函数值，该值反映了两个样本在高维空间中的距离。将所有样本对的核函数值组成一个方阵，即核矩阵。核函数中的一个关键参数是带宽，它决定了高斯函数的宽度。带宽的选择对降维效果有很大影响，通常采用交叉验证的方法来选择最佳带宽值。例如，将数据集分成训练集和验证集，尝试不同的带宽值，选择在验证集上性能最好的带宽[0096]对核矩阵进行中心化处理。计算核矩阵每一行的平均值、每一列的平均值以及所有元素的平均值。从核矩阵的每个元素中减去其所在行的平均值和所在列的平均值，再加上所有元素的平均值。这样得到的矩阵就是中心化后的核矩阵。[0097]对中心化核矩阵进行特征值分解，特征值分解可以将矩阵分解成特征值和特征向量。将特征值按照从大到小的顺序排列，并计算每个特征值对应的方差贡献率。方差贡献率反映了每个特征值在解释数据方差方面的贡献。选择累计方差贡献率达到预设阈值(例如95%)的前若干个最大的特征值及其对应的特征向量。将这些特征向量进行归一化处理，即将每个特征向量的长度缩放为1。然后，将每个归一化的特征向量与其对应特征值的平方根[0098]将中心化核矩阵与投影矩阵相乘，得到降维后的信号演化特征空间。该空间的行数与原始样本数量相同，列数等于选择的特征向量数量，即降维后的特征维数。的累计方差贡献率达到95%。则最终得到的信号演化特征空间是一个100行3列的矩阵，每一行代表一个样本的低维特征表示。[0100]本实施例中，通过将高维数据映射到低维空间，可以简化后续的分析和处理过程，能够有效地降低数据维度，减少计算复杂度和存储空间，核主成分分析通过核函数的引入，能够有效地捕捉数据中的非线性结构，通过选择方差贡献率较高的特征值对应的特征向量，可以提取出对信号变化贡献最大的特征，从而更好地理解信号的演化规律。[0101]S2.对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果；[0102]所述分区映射是将信号或数据在特定空间中按照某些准则划分为不同的区域，以便进行分类、处理或分析的过程，所述特征分布密度图是通过统计分析信号或数据特征的分布情况，绘制出的图形，用于直观展示特征的集中趋势和变化范围，所述信号稳态区域是指信号在一段时间内表现出稳定特性且没有明显变化的区域，通常用于识别系统的正常工作状态，所述信号过渡区域是信号从一个稳定状态向另一个状态变化的过程区域，具有显著的动态特征和模式变化，所述基于递归量化分析的信号正常模式库是通过递归量化方法建立的信号正常模式数据库，用于存储和识别常见的信号模式，并作为正常行为的基准，所述基于相变理论的信号异常模式库是基于相变理论构建的信号异常模式库，用于识别和存储信号在特定条件下的异常行为模式。[0104]对所述复合特征空间进行分区映射，建立特征分布密度图，在所述特征分布密度图上识别信号特征的聚类中心和发散区域，将所述聚类中心作为信号稳态区域，所述发散区域作为信号过渡区域，在所述信号稳态区域内，建立基于递归量化分析的信号正常模式库，在所述信号过渡区域内，建立基于相变理论的信号异常模式库，基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，将所述复合特征空间中的数据添加至训练完成后的层级预测模型中，得到预测输出结果包括：[0105]对复合特征空间进行分区映射，通过自组织特征映射方法将所述复合特征空间映射到二维平面，得到特征分布密度图，在所述特征分布密度图中，基于数据密度的局部极大值点确定聚类中心，基于数据密度的局部极小值点确定发散区域，其中所述聚类中心对应信号稳态区域，所述发散区域对应信号过渡区域；[0106]在所述信号稳态区域内建立信号正常模式库，采用递归量化分析方法对所述信号稳态区域内的特征样本进行矢量量化和递归聚类，根据特征样本之间的距离度量将特征样本划分为多个子集，计算每个子集的均值向量构建量化码本，将所述量化码本中的均值向量替代原始特征样本进行迭代聚类，直至所述量化码本的规模达到预设阈值，将最终的量化码本作为所述信号正常模式库；[0107]在所述信号过渡区域内建立信号异常模式库，采用隐马尔可夫模型对所述信号过渡区域内的特征样本进行状态建模，训练所述隐马尔可夫模型的状态转移矩阵和发射矩阵，基于所述状态转移矩阵和所述发射矩阵构建所述信号异常模式库；[0108]基于所述信号正常模式库和所述信号异常模式库训练层级预测模型，所述层级预测模型包括第一预测层和第二预测层，其中所述第一预测层采用所述信号正常模式库中的量化码本对复合特征空间中的特征数据进行正常状态判别，所述第二预测层采用所述信号异常模式库中的状态转移矩阵和发射矩阵对第一预测层判别为异常的特征数据进行异常模式识别；[0109]将所述复合特征空间中的特征数据输入所述层级预测模型，得到信号状态判别结果和异常模式识别结果并组合为预测输出结果。[0110]所述量化码本是一个用于将信号或数据量化的码表，包含一组离散的量化值，用于映射原始信号到有限的数字表示，所述隐马尔可夫模型是一种统计模型，假设系统的状态是隐含的，并通过观测到的输出序列来推断这些状态的概率及其转移规律，所述状态建模是使用数学模型描述系统可能的状态及其转移规律的过程，通常用于动态系统的分析和预测，所述发射矩阵是隐马尔可夫模型中的一个重要组成部分，表示在给定隐状态下，观测到某个输出的概率分布。[0111]对复合特征空间进行分区映射。采用自组织特征映射方法，将高维复合特征空间映射到二维平面。可以将这个过程想象成将一个揉皱的纸团展开铺平，使得特征分布更加清晰。在这个二维平面上，特征数据的密度分布呈现出峰谷起伏的形态。密度高的区域代表特征聚集，密度低的区域代表特征分散。通过寻找数据密度局部最高点，确定聚类中心，这些聚类中心代表信号的稳态区域，如同地图上的山峰。反之，通过寻找数据密度局部最低维平面上的特征数据密度分布呈现出三个明显的峰值和两个明显的谷值，则可以确定三个聚类中心和两个发散区域。[0112]在信号稳态区域内建立信号正常模式库。对每个稳态区域内的特征样本进行递归量化分析。可以理解为将每个山峰上的数据点进行分组归类，根据特征样本之间的距离远近，将特征样本划分为多个子集，并计算每个子集的平均特征向量，构成量化码本，如同将每个山峰上的数据点用几个代表性的点来表示，用这些代表性的点代替原始数据点，进行迭代聚类，不断精简代表性点的数量，直到量化码本的规模达到预设阈值，例如码本大小为100。最终得到的量化码本就构成了信号正常模式库，可以将其视为每个山峰的标准模型。假设某个稳态区域经过递归量化分析后，得到了100个代表性的特征向量，则该区域的正常模式库就包含这100个向量。[0113]在信号过渡区域内建立信号异常模式库。对每个过渡区域内的特征样本采用隐马尔可夫模型进行状态建模。可以理解为对山谷中的数据点进行路径分析。通过训练隐马尔可夫模型，学习信号在不同状态之间转换的概率(状态转移矩阵)以及每个状态下发出特定特征的概率(发射矩阵)。这些状态转移矩阵和发射矩阵就构成了信号异常模式库，可以将其视为山谷中不同路径的概率模型。例如，假设某个过渡区域的隐马尔可夫模型包含三个状态，则状态转移矩阵就是一个3x3的矩阵，表示状态之间转换的概率；发射矩阵则根据特征维度确定大小，表示每个状态下发出特定特征的概率。[0114]基于信号正常模式库和信号异常模式库训练层级预测模型。该模型包含两层：第一预测层和第二预测层。第一预测层使用信号正常模式库中的量化码本对输入的特征数据进行正常状态判别，如同将新的数据点与山峰的标准模型进行比对，判断其是否属于正常状态。如果第一预测层判断为异常，则将数据传递给第二预测层。第二预测层使用信号异常模式库中的状态转移矩阵和发射矩阵对异常数据进行异常模式识别，如同将新的数据点与山谷中不同路径的概率模型进行比对，识别其所属的异常模式。例如，假设输入一个新的特征数据，第一预测层判断其不属于任何一个稳态区域，则将其传递给第二预测层。第二预测层根据隐马尔可夫模型，判断该数据最可能属于哪种异常模式。[0115]将复合特征空间中的特征数据输入训练完成的层级预测模型，得到信号状态判别结果和异常模式识别结果，并将两者组合作为最终的预测输出结果。[0116]本实施例中，通过构建信号正常和异常模式库，并采用层级预测模型，能够更准确地识别信号的异常状态，降低误报率和漏报率，利用隐马尔可夫模型对信号过渡区域进行建模，能够识别不同的异常模式，提供更详细的异常信息，采用递归量化分析和自组织特征映射等方法，能够有效处理高维、非线性的复杂信号，提高模型的鲁棒性和泛化能力。[0118]采用递归量化分析方法对所述信号稳态区域内的特征样本进行矢量量化如下公式所示：[0120]其中，D(X,C)表示矢量量化后的特征样本，量化中使用的码本集合，K表示码本中向量的数量，N表示特征样本的数量，i表示特征索引，L表示特征维度的数量，k表示特征维度索引，w表示维度k上的权重因子，GP(x;)表示样本衡权重参数，IIGP(xi)-c;ll²表示样本x;通过高斯过程映射后的值与码本向量c之间的距离。[0121]本实施例中，通过引入高斯过程映射，可以更好地捕捉特征之间的非线性关系，从而提高量化的精度，通过为每个特征维度分配不同的权重因子，可以突出重要特征的作用，从而增强特征区分能力，高斯过程映射可以有效地处理噪声和异常值，从而提高量化的鲁棒性。[0122]S3.基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策。[0123]所述信号质量预警决策树是一种基于决策树的算法模型，用于根据多维度信号特征对信号质量进行预警分类，及时识别信号的异常或潜在问题，所述信号衰减预警分支是决策树中的一个分支，负责根据信号强度的衰减情况判断信号是否出现质量下降的预警，通常用于检测信号衰减的初期阶段，所述信号干扰预警分支是决策树中的另一个分支，专门用于检测信号受到外部干扰的情况，如噪声或其他信号源的干扰，并发出预警信号，所述信号中断预警分支是指决策树的一个分支，用来判断信号是否出现中断或断开等故障状况，及时发出中断预警信号，所述最优信号补偿策略是为了恢复或提升信号质量而制定的策略，通常包括调节信号发射功率、调整频率、使用补偿技术等措施，以保证信号的稳定性和质量，所述干扰源特征是对干扰源的描述性特征，通常包括干扰源的频率、强度、持续时间、变化模式等信息，便于识别和抑制干扰源，所述基站切换序列是指移动通信网络中，当用户设备在不同基站之间切换时，所形成的一系列基站切换事件的顺序和过程，影响网络质量和服务稳定性。[0125]基于所述预测输出结果构建信号质量预警决策树，其中，所述预警决策树包括信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支，若所述信号衰减预警分支被触发则计算信号衰减率并基于所述信号衰减率选择最优信号补偿策略，若所述信号干扰预警分支被触发则分析干扰源特征并生成干扰规避方案，若所述信号中断预警分支被触发则启动应急响应机制，根据所述应急响应机制，基于所述复合特征空间计算最优信号传输路径，在所述最优信号传输路径上评估可用基站资源，根据基站资源评估结果，生成基站切换序列并向控制终端发送包含预警等级、基站切换序列和规避方案的控制指令，监测预警响应效果并动态生成最优处置决策包括：[0126]基于所述预测输出结果构建包含信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支的信号质量预警决策树；[0127]采集原始信号对应的信号强度时间序列数据，对所述信号强度时间序列数据进行一阶差分计算得到衰减率，基于所述衰减率确定是否触发所述信号衰减预警分支，若触发，则将所述衰减率与预先设置的衰减阈值进行对比，若所述衰减率大于所述衰减阈值，则切换信号传输信道，若所述衰减率小于所述衰减阈值，则增加信号发射功率；[0128]采集干扰信号数据，基于所述干扰信号数据判断所述干扰预警分支是否被触发，若触发，则提取所述干扰信号数据的频谱参数、幅度参数和调制参数，基于所述频谱参数、所述幅度参数和所述调制参数确定频段切换参数和调制方案参数，根据所述频段切换参数将信号切换至目标频段，根据所述调制方案参数调整信号调制方式；[0129]基于所述预测输出结果查询是否存在预先设置的外部中断事件，若存在，则触发所述信号中断预警分支，启动应急响应机制并采集多条备选传输路径的信号数据，计算每条所述备选传输路径的信号强度指标、信噪比指标和传输时延指标，将所述信号强度指标、所述信噪比指标和所述传输时延指标输入预设评分模型，结合所述复合特征空间计算每条所述备选传输路径的质量得分，选择具有最高质量得分的备选传输路径作为最优信号传输[0130]检测所述最优信号传输路径上各基站的信道资源数量、时隙资源数量和功率资源容量，根据所述信道资源数量、所述时隙资源数量和所述功率资源容量生成基站切换序列，将所述基站切换序列发送至每个基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换；[0131]采集切换后的信号质量数据，计算所述信号质量数据的质量指标，将所述质量指标与预先设置的信号质量阈值比较，若所述质量指标小于所述信号质量阈值，重新计算备选传输路径的质量得分并更新基站切换序列，基于更新后的基站切换序列监测预警响应效果并根据所述预警响应效果动态生成最优处置决策。[0132]所述一阶差分是信号处理中的一种常见方法，通过计算信号在相邻时间点上的差值，来描述信号的变化趋势，通常用于去除信号中的高频噪声或检测信号的变化，所述时隙资源是通信系统中时间被划分为离散的时隙，每个时隙可以分配给不同的用户或任务进行数据传输，用于提高网络的资源利用率。[0133]构建信号质量预警决策树。该决策树包含三个预警分支：信号衰减预警分支、信号干扰预警分支和信号中断预警分支。这三个分支分别对应不同的信号异常情况，以便针对性地采取应对措施。[0134]采集原始信号的信号强度时间序列数据，例如每隔100毫秒记录一次信号强度值。对采集到的时间序列数据进行一阶差分计算，得到信号衰减率。例如，当前信号强度为-60dBm,100毫秒前的信号强度为-55dBm,则衰减率为-5dBm/100ms.将计算得到的衰减率与预先设置的衰减阈值(例如-3dBm/100ms)进行对比。如果衰减率大于阈值，说明信号衰减严重，则切换信号传输信道，例如从信道1切换到信道2。如果衰减率小于阈值，则增加信号发[0135]采集干扰信号数据。对采集到的干扰信号数据进行分析，判断干扰预警分支是否被触发。判断的依据可以是干扰信号的强度是否超过预设阈值，例如-70dBm。如果分支被触发，则提取干扰信号数据的频谱参数(例如干扰信号的中心频率)、幅度参数(例如干扰信号的峰值幅度)和调制参数(例如干扰信号的调制方式)。假设提取的频谱参数显示干扰信号集中在900MHz频段，幅度参数显示干扰信号峰值幅度为-50dBm,调制参数显示干扰信号采用的是FSK调制。基于这些参数，确定频换至目标频段并调整信号调制方式。[0136]基于预测输出结果查询是否存在预先设置的外部中断事件，例如基站故障或光纤中断。如果存在，则触发信号中断预警分支，启动应急响应机制。采集多条备选传输路径的信号数据。例如，采集路径1、路径2和路径3的信号数据。计算每条备指标(例如-65dBm)、信噪比指标(例如15dB)和传输时延指标(例如20ms)。将这些指标输入预设评分模型，结合复合特征空间(例如地理位置、基站负载等),计算每条备选传输路径的质量得分。假设路径1得分为80分，路径2得分为90分，路径3得分为7径2作为最优信号传输路径。[0137]检测最优信号传输路径上各基站的信道资源数量(例如可用信道数)、时隙资源数量(例如可用时隙数)和功率资源容量(例如剩余功率)。假设路径2上基站A、B、C的信道资源根据这些资源信息生成基站切换序列，例如A->B->C。将该基站切换序列发送至每个基站，控制信号按照该序列在各基站间切换。[0138]采集切换后的信号质量数据，计算其质量指标，例如信号强度、信噪比和传输时延。将计算得到的质量指标与预先设置的信号质量阈值进行比较。假设信号强度阈值为-75dBm,信噪比阈值为10dB,传输时延阈值为30ms。如果质量指标低于阈值，则重新计算备选传输路径的质量得分并更新基站切换序列。基于更新后的基站切换序列监测预警响应效果，并根据预警响应效果动态生成最优处置决策，例如调整基站切换序列、调整信号发射功率或调整信号调制方式。[0139]本实施例中，通过实时监测信号质量并进行预警，能够及时发现并处理信号衰减、干扰和中断等问题，避免了因信号质量问题导致的通信中断，从而提高了信号传输的稳定性，通过分析备选传输路径的各项指标，选择质量得分最高的路径进行传输，并根据实际情况动态调整基站切换序列，能够有效避开信号质量较差的路段，从而优化信号传输路径，提高信号传输质量，通过评估基站资源并生成基站切换序列，能够有效分配和利用基站资源，避免资源浪费，提高了资源利用效率。[0141]检测所述最优信号传输路径上各基站的信道资源数量、时隙资源数量和功率资源容量，根据所述信道资源数量、所述时隙资源数量和所述功率资源容量生成基站切换序列，将所述基站切换序列发送至每个基站，控制信号按照所述基站切换序列在各基站间切换包[0142]通过分析历史切换数据建立强化学习模型，所述强化学习模型用于学习最优切换路径的特征模式，基于所述强化学习模型生成初始基站切换序列，所述初始基站切换序列用于存储切换过程中依次经过的基站；[0143]采用进化算法对切换代价函数的权重系数进行优化，所述切换代价函数包括资源利用率权重、切换开销权重和信号质量权重，通过交叉操作、变异操作和选择操作搜索最优权重组合；[0144]构建资源约束条件的模糊规则库，利用模糊推理机制评估每个基站的切换可行性，基于所述模糊推理机制从最优传输路径上的所有基站中筛选出满足资源约束的可行基[0145]采用群智能优化算法生成基站切换序列，所述群智能优化算法包括多个智能体，所述智能体通过信息素机制和速度更新机制实现信息交换，探索最优切换路径，建立深度强化学习模型，所述深度强化学习模型通过与网络环境的持续交互优化时隙配置策略，根据切换性能的反馈奖励信号调整时隙长度和时隙间隔；[0146]采用机器学习算法预测各基站的资源占用趋势，当预测到资源超限风险时，调整所述基站切换序列和资源分配方案；[0147]判断所述可行基站子集是否为空，若所述可行基站子集为