信号传输环境识别方法及相关装置

技术领域

本申请涉及信道识别技术领域，特别是一种信号传输环境识别方法及相关装置。

背景技术

无线通信技术已经融入到人们的生活和工作中，无论是传统的WiFi技术还是先进的5G技术，都是利用电磁波在空间中的传播来传输信息，而实际传播环境的复杂性要求对无线信号进行精细的分析和建模。其现有的信号传输环境识别方案一般是提取信道传播过程中的信道状态信息(Channel State Information，CSI)的特征，如信号到达角度、信号冲击响应等来识别信号传输环境，由于信号在实际传播过程中受到环境中的各种阻隔和噪声的干扰，采集到的CSI数据往往包含许多噪声，同时CSI数据是一定时间内信道的变化情况的表现，包含了时域、空域、频域的等多个维度的信息，数据量庞大。从信道状态信息中提取出有用的特征，往往要经过复杂的计算过程和依赖大量的先验统计信息。因此，从信道状态信息中提取有用特征的过程，往往需要耗费大量时间和计算资源。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种信号传输环境识别方法及相关装置，可以采用信号往返时间作为输入，采用环境识别模型进行自动识别，可以在提升信号传输环境识别的准确性，降低运算成本。

第一方面，本申请实施例提供了一种信号传输环境识别方法，所述方法包括：

根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；

获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；

对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；

将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。

第二方面，本申请实施例提供了一种信号传输环境识别装置，所述装置包括：

距离确定单元，用于根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；

信号强度确定单元，用于获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；

特征确定单元，用于对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；

环境识别单元，用于将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

可见，本申请实施例提供了一种信号传输环境识别方法及相关装置，首先，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；同时，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；接着，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；最后，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。可以提升信号传输环境识别的准确性和效率，节约运算成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种信号传输环境的类型示意图；

图2为本申请实施例提供的一种信号传输环境识别方法的系统架构图；

图3为本申请实施例提供的一种信号传输环境识别方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种信号传输环境识别方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种信号传输环境识别装置的功能单元组成框图；

图7为本申请实施例提供的另一种信号传输环境识别装置的功能单元组成框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请实施例中出现的“多个”是指两个或两个以上。

本申请实施例中的“至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合，是指一个或多个，多个指的是两个或两个以上。例如，a、b或c中的至少一项(个)，可以表示如下七种情况：a，b，c，a和b，a和c，b和c，a、b和c。其中，a、b、c中的每一个可以是元素，也可以是包含一个或多个元素的集合。

本申请实施例中出现的“连接”是指直接连接或者间接连接等各种连接方式，以实现设备间的通信，本申请实施例对此不做任何限定。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

下面先对本申请涉及到的相关术语进行介绍。

现有的信号传输环境一般只分为视距(Line of Sight，LOS)传输环境和非视距(Non-Line of Sight，NLOS)传输环境，其中，视距传输环境表示信号的发送方和接收方之间没有任何阻碍，信号可以沿着直线直接到达接收方，非视距传输环境表示信号的发送方和接收方之间存在阻碍，信号无法沿着直线直接到达接收方，但是实际应用的情况往往更加复杂，容易出现误判的情况。

为了解决上述问题，本申请实施例中的信号传输环境包括四种类型，即视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境和弱非视距传输，视距传输环境和非视距传输环境不再赘述，弱视距传输环境表示信号的发送方和接收方处于同一完整的空间区域，但是信号的发送方和接收方之间存在部分遮挡物，弱非视距传输环境表示信号的发送方和接收方处于不同的空间区域，但是不同的空间区域之间只存在信号阻隔效果不好的遮挡物。

为便于理解，下面结合图1进行说明，图1为本申请实施例提供的一种信号传输环境的类型示意图，可见，发射设备1与接收设备1之间的信号直线传输路径无遮挡物，发射设备1与接收设备1之间的信号传输环境为视距传输环境；发射设备2与接收设备1同处于一个完整的空间区域内，且发射设备2与接收设备1之间的信号直线传输路径上存在墙壁遮挡，即发射设备2与接收设备1之间的信号传输环境为弱视距传输环境；发射设备3与接收设备2处于两个空间区域内，且发射设备3与接收设备2之间的信号直线传输路径存在信号阻隔效果较强的介质如水泥实墙、金属等，即发射设备3与接收设备2之间的信号传输环境为非视距传输环境；发射设备4与接收设备2处于两个空间区域内，且发射设备4与接收设备2之间的信号直线传输路径存在信号阻隔效果较弱的介质如薄木板、空心龙骨墙或纸板等，即发射设备4与接收设备2之间的信号传输环境为弱非视距传输环境。如此，可以涵盖更多实际场景，便于识别出更准确的信号传输环境。

下面结合图2对本申请实施例中的一种信号传输环境识别方法的系统架构进行说明，图2为本申请实施例提供的一种信号传输环境识别方法的系统架构图，该系统架构包括目标设备210和接入设备220。

本申请实施例中的目标设备210，可以为一种具有收发功能的设备，又可以称之为终端、用户设备(user equipment，UE)、远程终端设备(remote UE)、中继设备(relay UE)、接入终端设备、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、移动设备、用户终端设备、智能终端设备、无线通信设备、用户代理或用户装置。需要说明的是，中继设备是能够为其他终端设备(包括远程终端设备)提供中继转发服务的终端设备。

例如，目标设备210可以是手机(mobile phone)、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端设备、无人自动驾驶中的无线终端设备、远程医疗(remote medical)中的无线终端设备、智能电网(smart grid)中的无线终端设备、运输安全(transportation safety)中的无线终端设备、智慧城市(smart city)中的无线终端设备或者智慧家庭(smart home)中的无线终端设备等。

又例如，目标设备210还可以是蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(sessioninitiation protocol，SIP)电话、无线本地环路(wireless local loop，WLL)站、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备、下一代通信系统(例如NR通信系统、6G通信系统)中的终端设备或者未来演进的公用陆地移动通信网络(public landmobile network，PLMN)中的终端设备等，对此不作具体限定。

在一些可能的实现中，目标设备210可以部署在陆地上，包括室内或室外、手持、穿戴或车载；可以部署在水面上(如轮船等)；可以部署在空中(如飞机、气球和卫星等)。

在一些可能的实现中，目标设备210可以包括无线通信功能的装置，例如芯片系统、芯片、芯片模组。示例的，该芯片系统可以包括芯片，还可以包括其它分立器件。

本申请实施例中的接入设备220，可以为一种具有收发功能的设备，用于与终端设备之间进行通信。

在一些可能的实现中，接入设备220可以负责空口侧的无线资源管理(radioresource management，RRM)、服务质量(quality of service，QoS)管理、数据压缩和加密、数据收发等。

在一些可能的实现中，接入设备220可以是通信系统中的基站(base station，BS)或者部署于无线接入网(radio access network，RAN)用于提供无线通信功能的设备。

例如，接入设备220可以是LTE通信系统中的演进型节点B(evolutional node B，eNB或eNodeB)、NR通信系统中的下一代演进型的节点B(next generation evolved nodeB，ng-eNB)、NR通信系统中的下一代节点B(next generation node B，gNB)、双连接架构中的主节点(master node，MN)、双连接架构中的第二节点或辅节点(secondary node，SN)等，对此不作具体限制。

在一些可能的实现中，接入设备220还可以是核心网(core network，CN)中的设备，如访问和移动性管理功能(access and mobility management function，AMF)、用户面功能(user plane function，UPF)等；还可以是WLAN中的接入点(access point，AP)、中继站、未来演进的PLMN网络中的通信设备、NTN网络中的通信设备等。

在一些可能的实现中，接入设备220可以包括具有为终端设备提供无线通信功能的装置，例如芯片系统、芯片、芯片模组。示例的，该芯片系统可以包括芯片，或者，可以包括其它分立器件。

在一些可能的实现中，接入设备220可以与互联网协议(Internet Protocol，IP)网络进行通信。例如，因特网(internet)、私有的IP网或者其他数据网等。

在一些可能的实现中，接入设备220可以是一个独立的节点以实现上述基站的功能或者，接入设备220可以包括两个或多个独立的节点以实现上述基站的功能。例如，接入设备220包括集中式单元(centralized unit，CU)和分布式单元(distributed unit，DU)，如gNB-CU和gNB-DU。进一步的，在本申请的另一些实施例中，接入设备220还可以包括有源天线单元(active antenna unit，AAU)。其中，CU实现接入设备220的一部分功能，DU实现接入设备220的另一部分功能。比如，CU负责处理非实时协议和服务，实现无线资源控制(radio resource control，RRC)层、服务数据适配(service data adaptation protocol，SDAP)层、分组数据汇聚(packet data convergence protocol，PDCP)层的功能。DU负责处理物理层协议和实时服务，实现无线链路控制(radio link control，RLC)层、媒体接入控制(medium access control，MAC)层和物理(physical，PHY)层的功能。另外，AAU可以实现部分物理层处理功能、射频处理及有源天线的相关功能。由于RRC层的信息最终会变成PHY层的信息，或者由PHY层的信息转变而来，因此，在该网络部署下，高层信令(如RRC信令)可以认为是由DU发送的，或者由DU和AAU共同发送的。可以理解的是，接入设备220可以包括CU、DU、AAU中的至少一个。另外，可以将CU划分为RAN中的网络设备，或者，也可以将CU划分为核心网中的接入设备220，对此不做具体限定。

上述系统架构可以应用于通信系统，本申请实施例中的通信系统可以包括通用分组无线业务(General Packet Radio Service，GPRS)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统、先进的长期演进(Advanced Long Term Evolution，LTE-A)系统、新无线(NewRadio，NR)系统、NR系统的演进系统、非授权频谱上的LTE(LTE-based Access toUnlicensed Spectrum，LTE-U)系统、非授权频谱上的NR(NR-based Access to UnlicensedSpectrum，NR-U)系统、非地面通信网络(Non-Terrestrial Networks，NTN)系统、通用移动通信系统(Universal Mobile Telecommunication System，UMTS)、无线局域网(WirelessLocal Area Networks，WLAN)、无线保真(Wireless Fidelity，Wi-Fi)、第6代(6th-Generation，6G)通信系统或者其他通信系统等。

需要说明的是，传统的通信系统所支持的连接数有限，且易于实现。然而，随着通信技术的发展，本申请实施例中的通信系统不仅可以支持传统的通信系统，还可以支持如设备到设备(device to device，D2D)通信、机器到机器(machine to machine，M2M)通信、机器类型通信(machine type communication，MTC)、车辆间(vehicle to vehicle，V2V)通信、车联网(vehicle to everything，V2X)通信、窄带物联网(narrow band internet ofthings，NB-IoT)通信等。

可以理解，本申请实施例中的目标设备210可以通过802.11mc精细时序测量((Fine Timing Measurement，FTM)协议与接入设备220进行精细时序测量，来获取往返时间数据，并进行信号传输环境识别，即目标设备210可以作为信号传输环境识别方法的执行主体。在一个可能的实施例中，也可以由服务器或目标设备210之外的设备作为信号传输环境识别方法的执行主体，在此不做具体限定。

在了解了本申请实施例中的系统架构后，下面结合图3对本申请实施例中的一种信号传输环境识别方法进行说明，图3为本申请实施例提供的一种信号传输环境识别方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

步骤301，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据。

其中，目标设备可以通过上述精细时序测量协议与接入设备在预设时段内执行精细时序测量，每次的精细时序测量过程包括以下步骤：

S1，目标设备向接入设备发送精细时序测量请求，在接收到接入设备针对精细时序测量请求的响应时开始本次精细时序测量。

S2，目标设备接收来自接入设备的第一消息，该第一消息可以包括Ping报文。

S3，目标设备向接入设备发送应答第一消息的第二消息，该第二消息可以包括Pong报文。

S4，获取t1时间戳、t2时间戳、t3时间戳和t4时间戳。

其中，t1时间戳为接入设备发送第一消息的时间戳，t2时间戳为目标设备接收到第一消息的时间戳，t3时间戳为目标设备发送第二消息的时间戳，t4时间戳为接入设备接收到第二消息的时间戳。

S5，根据t1时间戳、t2时间戳、t3时间戳和t4时间戳确定目标设备与接入设备之间的估计距离。

具体的，可以通过以下公式确定估计距离：

估计距离＝((t4-t1)-(t3-t2))*光速÷2。

可以理解，上述t1时间戳、t2时间戳、t3时间戳和t4时间戳为每次精细时序测量的信号往返时间。信号往返时间数据可以包括预设次数以上的信号往返时间，估计距离数据可以包括预设次数以上的估计距离，该预设次数可以为10次等，在此不做具体限定。

其中，可以获取所述目标设备与所述接入设备之间执行预设次数精细时序测量时每次精细时序测量的信号往返时间，然后根据所述每次精细时序测量的信号往返时间确定所述每次精细时序测量对应的估计距离。可以理解，每次精细时序测量之间的时间间隔可以忽略不计，在预设时段内可以认为目标设备和接入设备的位置未发生改变，且预设时段在设定时可以设定为能够执行预设次数以上精细时序测量的时段。

可见，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据，采用了实时量测信号往返时间的方法，数据量小同时实时性高，可以降低后续运算成本，提升后续算法时延。

步骤302，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据。

其中，可以获取预设时段内所述目标设备与所述接入设备之间执行每次精细时序测量对应的接收信号强度。可以理解，步骤302与步骤301可以同时执行。接收信号强度数据包括预设次数以上的接收信号强度。

可见，通过获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据，可以为后续信号环境识别提供准确的数据支持，提升识别准确度。

步骤303，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征。

其中，可以统计所述每次精细时序测量对应的估计距离的距离平均值、距离方差、距离四分位距、距离偏度、距离峰度、距离值范围以及距离异常值个数，然后将所述距离平均值、所述距离方差、所述距离四分位距、所述距离偏度、所述距离峰度、所述距离值范围以及所述距离异常值个数合并为所述估计距离特征。

其中，可以统计所述每次精细时序测量对应的接收信号强度的信号强度平均值、信号强度方差、信号强度四分位距、信号强度偏度、信号强度峰度、信号强度值范围以及信号强度异常值个数，然后将所述信号强度平均值、所述信号强度方差、所述信号强度四分位距、所述信号强度偏度、所述信号强度峰度、所述信号强度值范围以及所述信号强度异常值个数合并为所述接收信号强度特征。

具体的，可以对估计距离数据中的估计距离以及接收信号强度数据中的接收信号强度按照确定时间进行排序，举例来说，估计距离数据中包括l个估计距离，接收信号强度数据包括l个接收信号强度，可以通过平均值公式、方差公式、四分位距公式、偏度公式、峰度公式、值范围公式以及异常值个数公式确定估计距离特征以及接收信号强度特征。具体公式如下所示：

四分位距＝Q3-Q1；Q3表示第三四分位数，Q1表示第一四分位数。

数据范围＝最大值-最小值。

μ

异常值个数为该组数据中大于Q3或小于Q1的数值个数。

可以理解，估计距离特征和接收信号强度特征可以以表格形式呈现，如下表一所示：

表一

在此不做具体限定。

可见，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征，可以准确表示估计距离和接收信号强度，为后续信号传输环境识别的准确性提供支持。

步骤304，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境。

其中，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。

其中，该环境识别模型可以为训练好的随机森林模型以及其他可支持多分类任务的训练好的神经网络模型，在此不做具体限定。

其中，可以将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入所述环境识别模型，得到环境标签置信度，所述环境标签置信度包括视距传输置信度、非视距传输置信度、弱视距传输置信度以及弱非视距传输置信度，然后根据所述环境标签置信度确定所述信号传输环境。即确定置信度最高的作为目标设备与接入设备之间的信号传输环境。

可见，通过上述方法，首先，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；同时，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；接着，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；最后，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。可以提升信号传输环境识别的准确性和效率，节约运算成本。

下面结合图4对本申请实施例中另一种信号传输环境识别方法进行说明，图4为本申请实施例提供的另一种信号传输环境识别方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

步骤401，获取训练用数据。

其中，所述训练用数据包括标注了视距传输环境的不同设备之间的训练用信号往返时间数据、训练用估计距离数据以及训练用接收信号强度数据、标注了非视距传输环境的不同设备之间的训练用信号往返时间数据、训练用估计距离数据以及训练用接收信号强度数据、标注了弱视距传输环境的不同设备之间的训练用信号往返时间数据、训练用估计距离数据以及训练用接收信号强度数据、标注了弱非视距传输环境的不同设备之间的训练用信号往返时间数据、训练用估计距离数据以及训练用接收信号强度数据。

具体的，可以分别在视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境下使两个设备在同一位置执行多次精细时序测量，并获取每次精细时序测量的信号往返时间，然后计算出每次精细时序测量对应的估计距离，同时获取每次精细时序测量对应的接收信号强度，同时会标注对应的信号传输环境。

训练用数据可以如下表二所示：

表二

可见，设备1与接入设备1在视距传输环境下同一位置执行了多次测量，设备2与接入设备2在非视距传输环境下的同一位置执行了多次测量，在此不做赘述。

可见，通过获取训练用数据，可以训练出准确的环境识别模型。

步骤402，对所述训练用数据进行统计得到训练用特征。

其中，训练用特征可以包括训练用估计距离特征和训练用接收信号强度特征。特征的确定方法可以参见步骤303中的说明，在此不做赘述。

步骤403，将所述训练用特征输入预设模型，直到所述预设模型的输出收敛，得到所述环境识别模型。

其中，预设模型可以为预设的随机森林模型或其他可用于多分类任务的神经网络模型，在此不做具体限定。

步骤404，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据，以及，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据。

步骤405，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征。

步骤406，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境。

可见，通过上述方法，首先，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；同时，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；接着，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；最后，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。可以提升信号传输环境识别的准确性和效率，节约运算成本。

下面结合图5对本申请实施例中的一种终端设备进行说明，图5是本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。其中，电子设备500包括处理器510、存储器520以及用于连接处理器510和存储器520的通信总线。

在一些可能的实现中，存储器520包括但不限于是随机存储记忆体(randomaccess memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，EPROM)或便携式只读存储器(compact discread-only memory，CD-ROM)，该存储器520用于存储电子设备500所执行的程序代码和所传输的数据。

在一些可能的实现中，电子设备500还包括通信接口，其用于接收和发送数据。

在一些可能的实现中，处理器510可以是一个或多个中央处理器(CPU)，在处理器510是一个中央处理器(CPU)的情况下，该中央处理器(CPU)可以是单核中央处理器(CPU)，也可以是多核中央处理器(CPU)。

在一些可能的实现中，处理器510可以为基带芯片、芯片、中央处理器(CPU)、通用处理器、DSP、ASIC、FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。

具体实现时，电子设备500中的处理器510用于执行存储器520中存储的计算机程序或指令521，执行以下操作：

根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；

获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；

对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；

将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。

可见，通过上述信号传输环境识别方法及相关装置，首先，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；同时，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；接着，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；最后，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。可以提升信号传输环境识别的准确性和效率，节约运算成本。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，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。

在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，下面结合图6对本申请实施例中的一种信号传输环境识别装置进行详细说明，图6为本申请实施例提供的一种信号传输环境识别装置的功能单元组成框图，该信号传输环境识别装置600包括：

距离确定单元610，用于根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；

信号强度确定单元620，用于获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；

特征确定单元630，用于对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；

环境识别单元640，用于将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。

可见，通过上述信号传输环境识别方法及相关装置，首先，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；同时，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；接着，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；最后，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。可以提升信号传输环境识别的准确性和效率，节约运算成本。

需要说明的是，各个操作的具体实现可以采用上述所示的方法实施例的相应描述，信号传输环境识别装置600可以用于执行本申请上述方法实施例，对此不再赘述。

在采用集成的单元的情况下，下面结合图7对本申请实施例中的另一种信号传输环境识别装置700进行详细说明，所述信号传输环境识别装置700包括处理单元701和通信单元702，其中，所述处理单元701，用于执行如上述方法实施例中的任一步骤，且在执行诸如发送等数据传输时，可选择的调用所述通信单元702来完成相应操作。

其中，所述信号传输环境识别装置700还可以包括存储单元703，用于存储程序代码和数据。所述处理单元701可以是处理器，所述通信单元702可以是无线通信模块，存储单元703可以是存储器。

所述处理单元701具体用于：

根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；

获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；

对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；

将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。

可见，通过上述信号传输环境识别方法及相关装置，首先，根据目标设备与接入设备之间的信号往返时间数据确定所述目标设备与所述接入设备之间的估计距离数据；同时，获取所述目标设备与所述接入设备之间的接收信号强度数据；接着，对所述估计距离数据进行统计得到估计距离特征，以及，对所述接收信号强度数据进行统计得到接收信号强度特征；最后，将所述估计距离特征和所述接收信号强度特征输入环境识别模型，得到所述目标设备与所述接入设备之间的信号传输环境，所述信号传输环境包括视距传输环境、非视距传输环境、弱视距传输环境以及弱非视距传输环境之中的任意一种。可以提升信号传输环境识别的准确性和效率，节约运算成本。

需要说明的是，各个操作的具体实现可以采用上述所示的方法实施例的相应描述，信号传输环境识别装置700可以用于执行本申请上述方法实施例，对此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子设备。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可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，例如上述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元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，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。