一种通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法与流程

本发明涉及通信系统自动化调试与异常定位，尤其是一种通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法。

背景技术：

1、随着通信系统的复杂化和智能化发展，自动化调试与智能异常定位已成为通信工程信号调试过程中的核心诉求。目前，业界主流采取自动化测试、基于人工经验的故障分类及一定程度的数据驱动型异常诊断手段。通常流程包括预置测试信号注入、响应采集、结果比对，以及结合经验法则或简单决策规则实现异常定位。例如，部分系统采用专家库与决策树混合的手段，辅助技术人员高效完成常见异常的快速定位；同时，随着机器学习、神经网络等方法的引入，各类预训练异常分类模型也逐步应用于通信硬件、协议和信号处理链路的自动诊断场景中。

2、在实际应用中，现有技术多数集中于异常检测和初步根因推断，诊断结果通常以概率评分、类别置信度等静态量化指标呈现。这些评分大多来自离线训练阶段基于历史样本的静态概率分布，或基于固定规则和经验参数生成，并不随实际通信系统实时环境、当前验证路径与历史反馈动态更新。当异常检测精度无法满足需求，系统需反复手动调试，每次调试都耗费大量人力物力，难以实现自动闭环控制和自适应调校。

3、由此带来以下主要技术局限：首先，异常根因识别的置信度评分为静态输出，缺乏对推理路径、当前验证上下文及过往反馈信息的动态校准机制；其次，现有系统难以量化和反馈推理过程中的不确定性，对于实时环境下模型误差、信号漂移等动态因素无法做出相应调整，极易出现置信度评分失真，进而误导调试流程；第三，缺乏融合知识库、闭环反馈与环境自适应能力的整体技术方案，调试策略与异常定位割裂，难以保证工程应用中的稳定性和高效率。

技术实现思路

1、本申请提供一种通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，旨在解决上述背景技术中提到的缺乏对推理路径、当前验证上下文及过往反馈信息的动态校准机制的问题。

2、本申请提供的一种通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，具体包括：

3、s1：获取待调试通信系统的数字孪生模型及历史调试案例数据，基于所述历史调试案例数据中的异常特征与根因映射关系构建异常特征-根因映射决策树，并依据专家经验库生成调试策略库；

4、s2：向实际通信系统注入预设的多维度测试信号序列并实时采集输出响应信号，利用所述数字孪生模型生成对应的理论期望响应，通过对输出响应信号与理论期望响应进行处理得到多维差异特征；

5、s3：将所述多维差异特征输入至异常根因分类模型中，结合所述异常特征-根因映射决策树进行逐层匹配推理，输出至少一个候选异常根因及其初始概率置信度；

6、s4：对所述候选异常根因及其初始概率置信度执行动态校准处理，生成经过动态校准的候选异常根因及动态置信度评分；

7、s5：根据所述经过动态校准的候选异常根因及动态置信度评分，从所述调试策略库中匹配最优调试参数调整方案，并将最优调试参数调整方案自动执行于实际通信系统以完成参数修正；

8、s6：在参数修正完成后自动触发新一轮自动化验证流程，若验证结果表明多维差异特征满足预设通过阈值则生成调试完成报告，若未满足则递归执行s3-s6步骤直至达到预设迭代次数上限。

9、本申请提供的一种通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，具有以下有益效果：

10、通过数字孪生模型融合历史案例与专家经验，形成异常特征-根因映射决策树及调试策略库，实现了先验知识的高效复用，提升了异常定位的准确性与可解释性。在自动化验证阶段，注入多维度测试信号并比对时域、频域及调制域的实际与期望响应差异，实现系统行为偏离的全面量化评估，克服了单一维度检测易漏检误判的缺陷，大幅提高故障检测灵敏度与覆盖范围。异常定位时，将多维差异特征输入根因分类模型，结合结构化决策树逐层推理，既提升智能化水平，又通过可视化决策路径提供透明化支撑，解决“黑箱”信任问题。系统根据候选根因及其置信度自适应匹配或动态生成最优调试参数方案并自动执行闭环调控，突破人工试错瓶颈，显著缩短调试周期。每次调整后自动触发新一轮验证，形成“检测—定位—调整—再验证”的递归优化闭环，确保持续收敛直至满足性能指标，实现对通信系统的动态校准。

1.一种通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，具体包括：

2.根据权利要求1所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述专家经验库存储有通信领域内系统化收集、整理并共享的专家知识、案例、解决方案及实践经验。

3.根据权利要求1所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述异常根因分类模型采用基于注意力机制的深度神经网络架构，包含输入层、多层隐藏层及输出层。

4.根据权利要求1所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述s2具体包括：

5.根据权利要求4所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述对多维度测试信号序列配置参数进行转换得到实时物理激励状态，包括：

6.根据权利要求4所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述基于输出响应信号与对齐理论期望响应信号进行运算得到频域差异谱线，包括：

7.根据权利要求6所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述根据频域差异谱线进行特征融合最终获得多维差异特征，包括：

8.根据权利要求1所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述s5具体包括：

9.根据权利要求8所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述初始调试策略集合包括基础调试参数调整向量。

10.根据权利要求9所述的通信工程信号调试过程的自动化验证与异常定位方法，其特征在于，所述对初始调试策略集合进行处理生成最优调试参数调整方案，包括：