一种广播电视接入网上行信道噪声智能识别方法

摘要

本发明属于广播电视网络双向传输健康监测领域，涉及一种广播电视接入网上行信道噪声智能识别方法，包括：获得实际NGB网络上行信道的实时频谱数据；将NGB网络上行信道的主要噪声划分为热噪声、窄带连续波干扰、宽带脉冲干扰三种，从实际NGB网络上行信道的实时频谱数据选取一些场，并判断每一场的主要噪声种类；提取每一场的多个频点的特征值；建立三层BP神经网络；采用LM算法，并进行BP神经网络的训练，得到对下一代广播电视接入网NGB上行信道进行噪声智能识别的神经网络模型；利用得到的神经网络模型对新输入的NGB上行信道的实时频谱数据的噪声类型进行有效的判断。本发明的故障诊断准确率达到85%以上，具有较好的实用价值。