先验融合风险校准频谱预测方法、装置、设备及存储介质

本技术涉及无线通信，特别是涉及一种先验融合风险校准频谱预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、动态频谱接入技术是缓解频谱资源稀缺与静态授权分配模式下频谱利用率低下之间矛盾的关键手段。其核心思想是允许未授权用户（次用户）在不对授权用户（主用户）造成有害干扰的前提下，机会式地接入空闲频谱资源。为实现安全、高效的动态频谱接入，对未来的频谱占用状态进行准确预测，并量化预测结果的不确定性，是支撑决策、规避干扰风险的先决条件。

2、现有频谱预测方法主要分为三类：基于统计模型或纯数据驱动的深度学习方法，以历史频谱观测为输入预测未来频谱状态；基于物理传播模型的方法，利用发射源参数和地理环境计算空间频谱场分布；以及基于不确定性量化的方法，通过分位数回归或贝叶斯神经网络提供预测区间。这些方法在实际系统中已有一定应用。

3、然而，上述现有技术仍存在以下缺陷。一方面，现有方法难以融合监管许可、频段用途、发射源先验和地理传播等多源异构知识，纯数据驱动模型在跨区域、非平稳场景中泛化能力不足，而物理传播模型则依赖于精确的发射源参数，实际中难以准确获取。另一方面，现有不确定性估计大多为单个频点或单个空间位置的逐点区间，无法刻画未来多个时间步、多个频率和多个空间区域构成的时-频-空张量的联合误差结构，难以支撑涉及多资源块的频谱接入决策。此外，非平稳频谱环境下的概念漂移会导致预先校准的预测区间失效，而现有方法缺乏自适应调整机制。最后，现有技术缺乏将预测不确定性有效转化为动态频谱接入动作层面风险约束（如主用户碰撞概率、干扰门限、监管合规性）并指导安全决策的完整技术方案。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够融合监管与物理先验、生成多维预测管并实现风险可控动态频谱接入的先验融合风险校准频谱预测方法、装置、设备及存储介质。

2、一种先验融合风险校准频谱预测方法，所述方法包括：

3、获取历史频谱观测数据、表征频谱监管规则、物理空间及发射源关联结构的监管-物理知识图谱、以及描述预测任务所处时空与业务环境的环境上下文信息；

4、根据所述监管-物理知识图谱和所述环境上下文信息，估计候选发射源的时频激活概率，并基于所述激活概率和传播模型生成物理先验频谱场；

5、将所述历史频谱观测数据、监管-物理知识图谱和物理先验频谱场输入至频谱预测网络，得到未来三维频谱状态张量的预测结果，其中，所述未来三维频谱状态张量包含未来多个时间步、多个频率信道和多个空间位置上的频谱功率状态信息；

6、利用校准样本集上的预测残差构造非一致性分数，根据预设的目标失覆盖率在所述非一致性分数计算共形分位数，生成覆盖所述未来三维频谱状态张量的多维共形预测管；

7、根据所述多维共形预测管提供的频谱状态保守上界、频谱监管约束和干扰防护门限筛选出安全动作集合，通过风险校准参数调整所述安全动作集合的保守程度，并从经风险校准后的安全动作集合中选择满足风险约束且通信效用最大的动态频谱接入动作。

8、在其中一实施例中，所述监管-物理知识图谱包括候选发射源节点、频率节点、空间区域节点、业务类型节点、监管规则节点和时间事件节点；

9、所述监管-物理知识图谱中的边关系包括：候选发射源节点与频率节点之间的授权使用关系，候选发射源节点与空间区域节点之间的位置归属关系和覆盖关系，不同频率节点之间的相邻或干扰关系，监管规则节点对频率节点或空间区域节点的保护约束关系，以及时间事件节点对候选发射源节点激活状态的时间调度关系。

10、在其中一实施例中，根据所述监管-物理知识图谱和所述环境上下文信息，估计候选发射源的时频激活概率，包括：

11、所述预测任务的目标输出维度包括未来多个预测时刻和多个预测频率；

12、根据所述监管-物理知识图谱中的节点属性，生成各节点的初始嵌入；

13、从所述监管-物理知识图谱中提取所述候选发射源节点的初始嵌入作为属性嵌入，提取所述频率节点的初始嵌入作为频率嵌入，提取所述业务类型节点的初始嵌入作为业务嵌入，以及提取监管授权嵌入；

14、从所述环境上下文信息中提取所述预测时刻对应的时间特征编码和事件上下文特征；

15、将提取到的各个嵌入和特征进行向量拼接，经线性变换后得到激活打分；

16、将所述激活打分输入sigmoid激活函数，得到各所述候选发射源在各个预测时刻和各个预测频率上的激活概率。

17、在其中一实施例中，基于所述激活概率和传播模型生成物理先验频谱场，包括：

18、根据所述传播模型并结合可学习修正项，计算所述候选发射源到所述空间位置在所述预测频率上的路径损耗；

19、根据所述候选发射源的发射功率、天线增益、所述路径损耗以及所述候选发射源在所述预测时刻和预测频率上的激活概率，计算所述候选发射源在所述空间位置上的线性接收功率；

20、将所有候选发射源在同一预测时刻、同一预测频率和同一空间位置上的线性接收功率与噪声功率进行线性叠加，得到总线性接收功率；

21、将所述总线性接收功率转换至db域，得到所述物理先验频谱场在所述预测时刻、预测频率和空间位置上的值。

22、在其中一实施例中，所述频谱预测网络采用基于注意力机制的神经网络，所述注意力机制的注意力logit中引入物理传播偏置、监管关系偏置和地理邻近偏置；

23、所述频谱预测网络以所述历史频谱观测数据、监管-物理知识图谱和物理先验频谱场为输入，采用物理先验加残差学习的方式，输出所述未来三维频谱状态张量的点预测结果。

24、在其中一实施例中，利用校准样本集上的预测残差构造非一致性分数，包括：

25、将所述校准样本集中每个样本的预测残差进行向量化，得到高维残差向量；

26、通过编码器将所述高维残差向量映射至低维空间，得到低维残差表示；

27、根据校准样本所属的上下文分组，计算分组内低维残差表示的均值和协方差矩阵，其中，所述上下文分组根据区域类型、频段类型、业务类型和/或时间段对校准样本进行划分得到；

28、对于每个校准样本，基于对应的低维残差表示与所属分组的均值之间的马氏距离，构造联合非一致性分数，其中，所述联合非一致性分数用于衡量所述未来三维频谱状态张量的整体预测误差。

29、在其中一实施例中，所述通过风险校准参数调整所述安全动作集合的保守程度，包括：

30、获取风险校准样本集，所述风险校准样本集包含历史预测结果、历史上下文信息以及历史决策后观测到的真实频谱状态；

31、对于预设的多个候选风险校准参数中的每一个，利用所述风险校准样本集评估采用某一候选风险校准参数时执行动态频谱接入动作所产生的综合风险，得到对应的经验风险；

32、计算各候选参数对应的经验风险的上置信界；

33、选择满足所述上置信界不超过预设目标风险水平的最小候选参数，作为所述风险校准参数。

34、本技术还提出了一种先验融合风险校准频谱预测装置，所述装置包括：

35、数据获取模块，用于获取历史频谱观测数据、表征频谱监管规则、物理空间及发射源关联结构的监管-物理知识图谱、以及描述预测任务所处时空与业务环境的环境上下文信息；

36、先验生成模块，用于根据所述监管-物理知识图谱和所述环境上下文信息，估计候选发射源的时频激活概率，并基于所述激活概率和传播模型生成物理先验频谱场；

37、频谱预测模块，用于将所述历史频谱观测数据、监管-物理知识图谱和物理先验频谱场输入至频谱预测网络，得到未来三维频谱状态张量的预测结果，其中，所述未来三维频谱状态张量包含未来多个时间步、多个频率信道和多个空间位置上的频谱功率状态信息；

38、共形校准模块，用于利用校准样本集上的预测残差构造非一致性分数，根据预设的目标失覆盖率在所述非一致性分数计算共形分位数，生成覆盖所述未来三维频谱状态张量的多维共形预测管；

39、风险决策模块，用于根据所述多维共形预测管提供的频谱状态保守上界、频谱监管约束和干扰防护门限筛选出安全动作集合，通过风险校准参数调整所述安全动作集合的保守程度，并从经风险校准后的安全动作集合中选择满足风险约束且通信效用最大的动态频谱接入动作。

40、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述先验融合风险校准频谱预测方法中的具体步骤。

41、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述先验融合风险校准频谱预测方法中的具体步骤。

42、上述先验融合风险校准频谱预测方法、装置、设备及存储介质，通过获取历史频谱观测数据、表征频谱监管规则、物理空间及发射源关联结构的监管-物理知识图谱、以及描述预测任务所处时空与业务环境的环境上下文信息，根据监管-物理知识图谱和环境上下文信息，估计候选发射源的时频激活概率，并基于激活概率和传播模型生成物理先验频谱场，将历史频谱观测数据、监管-物理知识图谱和物理先验频谱场输入至频谱预测网络，得到未来三维频谱状态张量的预测结果，其中，未来三维频谱状态张量包含未来多个时间步、多个频率信道和多个空间位置上的频谱功率状态信息，利用校准样本集上的预测残差构造非一致性分数，根据预设的目标失覆盖率在非一致性分数计算共形分位数，生成覆盖未来三维频谱状态张量的多维共形预测管，根据多维共形预测管提供的频谱状态保守上界、频谱监管约束和干扰防护门限筛选出安全动作集合，通过风险校准参数调整安全动作集合的保守程度，并从经风险校准后的安全动作集合中选择满足风险约束且通信效用最大的动态频谱接入动作。

43、有益效果：

44、本方法通过融合监管-物理知识图谱与物理先验频谱场，使频谱预测兼具监管规则可解释性与传播物理一致性，降低了纯数据驱动模型对大规模标注样本的依赖及跨域迁移的失真风险；利用基于低维残差表示与马氏距离构造的非一致性分数生成覆盖未来三维频谱状态张量的多维共形预测管，能够量化时-频-空联合预测误差并提供有统计保证的不确定性边界，克服了传统逐点区间无法刻画整体误差结构的缺陷；进一步通过风险校准参数自适应调整安全动作集合的保守程度，并在满足主用户保护、干扰门限及监管合规的约束下选择通信效用最大的接入动作，从而在非平稳频谱环境中实现可信预测与风险可控的动态频谱接入，有效降低有害干扰概率并提升频谱利用效率。