信道测量方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及通信技术领域，特别是涉及一种信道测量方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

室内信道模型是用于对室内无线信道进行仿真的模型。

目前的无线信道仿真，是采用协议抽头时延模型根据3gpp的特定的信道进行仿真，例如，抽头延迟线(tappeddelayline,tdl)模型，然后基于信道的仿真结果指导基站上层进行调度。其中，特定的信道其信道信息比较固定，对应的仿真结果也较为固定。然而，室内环境具有多样性，且多样性导致信号传输路径和信号强度各不相同，这相当于对上层业务的调度提出了更高的要求，一旦信道与相应的业务不匹配，那么其吞吐会掉的十分厉害。

因此，基于特定的信道的仿真结果去指导上层进行调度，不符合室内多变的情况，从而使得调度时无法获取最佳的调度配置。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种信道测量方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请实施例提供一种信道测量方法，该方法包括：

获取当前信道的信道特征参数；

根据当前信道的信道特征参数，从预设的信道模型库中为当前信道匹配目标信道模型；信道模型库中包括多种业务类型信道对应的信道模型；

根据目标信道模型，从预设的信道数据库中获取目标信道模型对应的参数调度信息；信道数据库中包括多种信道模型对应的参数调度信息；参数调度信息用于指示当前信道的上层调度。

在其中一个实施例中，上述参数调度信息至少包括当前信道对应的业务、业务对应的接收功率值、业务对应的数据流、以及业务对应的预编码矩阵指示反馈周期、子载波信息。

在其中一个实施例中，上述信道模型库中各信道模型的建模过程包括：

获取室内多个采样点的信号采样点数据，信号采样点数据为采样点处测量室内多个信道的信号采样点数据；

对各信号采样点数据进行分析，获取各信号采样点数据对应的信道特征参数；

根据各信道特征参数，构建各信道的信道模型。

在其中一个实施例中，上述获取室内多个采样点的信号采样点数据，包括：

根据室内基站组网分布，确定室内的多个采样点位置；采样点位置是在室内基站信号能够覆盖的区域中确定的；

根据各采样点位置，采集各采样点的信号采样点数据。

在其中一个实施例中，上述室内每个采样点按照预设的最小调度时间的n倍进行采样；n为正整数。

在其中一个实施例中，上述对各信号采样点数据进行分析，获取各信号采样点数据对应的信道特征参数，包括：

从各采样点数据中获取信道估计值；

获取各信道估计值的多径分量、天线相关性系数、时间相关系数、子载波相关系数，作为各采样点数据对应的信道特征参数。

在其中一个实施例中，上述信道数据库的构建过程包括：

根据各信道特征参数，对各信道模型进行数据链路仿真，获取各信道模型对应的参数调度信息；

将各信道模型对应的参数调度信息进行存储，得到信道数据库。

在其中一个实施例中，该方法还包括：

对各信道模型进行数据链路仿真，获取各信道的时间相关系数与不同业务数据流的性能关系、各信道的子载波相关性系数与不同业务数据流的性能关系；

根据各信道的时间相关系数与不同业务数据流的性能关系，确定各信道的时间相关系数的门限值，并根据各信道的子载波相关性系数与不同业务数据流的性能关系，确定各信道的子载波相关性系数的门限；

根据子载波相关性系数的门限值对各信道的子载波相关性系数的相关性程度进行评估，并根据时间相关系数门限对各信道的时间相关系数进行评估。

第二方面，本申请实施例提供一种信道测量装置，该装置包括：

获取模块，用于获取当前信道的信道特征参数；

匹配模块，用于根据当前信道的信道特征参数，从预设的信道模型库中为当前信道匹配目标信道模型；信道模型库中包括多种业务类型信道对应的信道模型；

参数模块，用于根据目标信道模型，从预设的信道数据库中获取目标信道模型对应的参数调度信息；信道数据库中包括多种信道模型对应的参数调度信息；参数调度信息用于指示当前信道的上层调度。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面实施例提供的任一项信道测量方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面实施例提供的任一项信道测量方法的步骤。

本申请实施例提供的一种信道测量方法、装置、计算机设备和存储介质，由于预先针对不同的信道的业务类型，构建了对应的信道模型，每个信道模型根据各信道的特征参数构建，且对不同的类型的信道模型配置了参数调度信息，这样，在实际使用时，可以实时获取当前信道的特征参数，匹配最佳信道模型，得到最佳参数调度信息，并基于这些信息对当前信道的业务进行合理上层调度提高了基站的业务速率和性能，也提升了整个基站系统的速率。

附图说明

图1为一个实施例提供的一种信道测量方法的应用环境图；

图2为一个实施例提供的一种信道测量方法的流程示意图；

图3为一个实施例提供的室内ue路径示意图；

图4为另一个实施例提供的一种信道测量方法的流程示意图；

图5为一个实施例提供的室内环境及基站平面分布图；

图6为一个实施例提供的信道收发模型示意图；

图7为另一个实施例提供的一种信道测量方法的流程示意图；

图8为一个实施例提供的一种信道测量装置的结构框图；

图9为另一个实施例提供的一种信道测量装置的结构框图；

图10为另一个实施例提供的一种信道测量装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的一种信道测量方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，该计算机设备通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储一种信道测量的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种信道测量。其中，该计算机设备可以安装在基站中，基站可以是任何制式的基站，例如5g基站、4g基站等，其中，图1所示的内部结构只是基站中计算机设备的一种示例，并不用作限定。

对于5g大频带带宽，大多时延扩展会对信号造成严重的频率选择性衰落。而且信道的冲激响应是时变的，在不同的绝对时刻t，不同的冲激响应h(t)将表征不同的信道。这个冲激响应的实际值是由在时间t的mpc(multipathcomponent，多径分量)复衰落的值来确定的。这对上层业务的调度也提出了更高的要求，一旦信道与相应的业务不匹配，那么其吞吐会掉的十分厉害。一般仿真当中，采用的协议抽头时延模型进行仿真，它根据3gpp的特定的信道进行仿真，如tdl。这些信道信息比较固定，但室内环境是多变，因为室内环境中各个房间的大小各不相同、室内器件摆设和位置各不相同、室内物体的材料各不相同、被考察物体置于室内的位置各不相同等；这些因素决定了无线电辐射会在室内进行反射、折射、衍射和散射等，从而导致路径和信号强度各不相同。这些因素对室内基站应用带来了挑战。如果不考虑室内环境的多变直接用该结果去指导上层调度，会使上层调度时无法获取最佳的调度配置。

基于此，本申请实施例提供一种信道测量方法、装置、计算机设备和存储介质，下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。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中不再赘述。需要说明的是，本申请提供的一种信道测量方法，图2-图7的执行主体为基站，其中，其执行主体还可以是信道测量装置，其中该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为基站的部分或者全部。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在一个实施例中，图2提供了一种信道测量方法，本实施例涉及的是基站针对预先配置的信道模型和参数调度信息，对当前信道进行上层调度的具体过程，如图2所示，所述方法包括：

s101，获取当前信道的信道特征参数。

其中，当前信道指的是当前需要进行调度的信道，对于该当前信道对应的是什么位置本实施例不作限定。其中，信道特征参数表示信道的多径分量mpc，每个分量的功率，时间，以及相位等信息。基站通过接收各用户终端发送的多个多径分量(mpc)的信号，可选地，基站还可以确定该mpc的到达角和时间延迟，基于该到达角和时间延迟，基站可确定出各用户终端的位置。

s102，根据当前信道的信道特征参数，从预设的信道模型库中为当前信道匹配目标信道模型；信道模型库中包括多种业务类型信道对应的信道模型。

基于上述当前信道的信道特征参数，基站从预设的信道模型库中为当前信道匹配目标信道模型。其中，信道模型库中存储了多个信道模型，且每种信道模型对应一种业务类型，或者一种信道模型对应多种类似业务类型。其中，信道模型构建时，是基于信道参数进行构建的，基站在获取了当前信道的信道特征参数后，直接匹配目标信道模型即可。

s103，根据目标信道模型，从预设的信道数据库中获取目标信道模型对应的参数调度信息；信道数据库中包括多种信道模型对应的参数调度信息；参数调度信息用于指示当前信道的上层调度。

本步骤中，基站从预设信道数据库中获取目标信道模型对应的参数调度信息。其中，参数调度信息表示基站对信道的业务进行上层调度时，需要用到的调度信息，其用于指示基站对当前信道的上层调度。可选地，参数调度信息至少包括当前信道对应的业务、业务对应的接收功率值、业务对应的数据流、以及业务对应的预编码矩阵指示反馈周期、子载波信息。其中，信道数据库中预先存储了多种信道模型对应的参数调度信息，基站可直接从信道数据库中获取到参数调度信息。

示例地，如图3所示，图3为室内环境中ue的路径图。其中，以ue从a点到d点，经过b,c点为例，基站或者具体为基站中的调度器参数修正模块，分析实时数据的信息数据信道特征，选取实时信道与信道数据库信息的最佳匹配参数调度信息。具体的，当ue处于a点时，基站处于可视距离，其获得的mpc记为h1，将h1匹配上述信道数据库中的参数调度信息，包括相应的功率与业务对应调度参数，然后基于匹配到的参数进行上层调度。其中匹配结束后，可将该位置信道模型的相关信息集合记为{h1,snri,mcsi}，其中，snr为信噪比，mcs为不同业务类型。将信道相关系数与数据流的最佳性能关系的集合记为{h1,pi,layeri}，其中，p表示天线相关系数，layer表示数据流。并根据h1求出信道时间相关系数，选择调度时间周期t1进行调度。

当ue走动到b点，信号有遮挡，其信道h发生变化，在没有可视距离的情况，其mpc，功率，相位等均发生变化，如果选择还是按照上述a点的h的业务，数据流等调度参数进行调度，其吞吐会下降的很快，甚至掉0。则此时基站中的调度器参数修正模块需要求取该b点的信道h2,并根据h2获取相应的调度参数，并做相应的参数调整，以获得最佳的信道匹配。同样当ue走动到c点,d点，其信道h都会发生相应的变化，根据c点对应的h3，d点对应的h4，获取相应的调度参数，并做相应的参数调整，以获得最佳的信道匹配。可见，通过对实时信道特征分析，确定对应的信道模型，选择实时信道与信道数据库信息的最佳匹配参数调度信息，根据最佳参数调度信息进行调度，可使整个系统获得最佳的吞吐量，提升用户的体验。

本实施例提供的信道测量方法，由于预先针对不同的信道的业务类型，构建了对应的信道模型，每个信道模型根据各信道的特征参数构建，且对不同的类型的信道模型配置了参数调度信息，这样，在实际使用时，可以实时获取当前信道的特征参数，匹配最佳信道模型，得到最佳参数调度信息，并基于这些信息对当前信道的业务进行合理上层调度提高了基站的业务速率和性能，也提升了整个基站系统的速率。

针对上述实施例中的信道模型的构建过程，下面通过几个实施例进行说明。则在以上实施例的基础上，提供一种信道模型构建的实施例，如图4所示，该实施例包括：

s201，获取室内多个采样点的信号采样点数据，信号采样点数据为采样点处测量室内多个信道的信号采样点数据。

本实施例为信道模型构建过程的数据采集过程，采集的是室内多个采样点中每个采样点对应的多个信道的信号采样点数据，也即是说这里的信号采样点数据是一个统称，不作其他方面限定。其中，采样点表示室内需要打点的位置，例如，室内的采样点可以选择一些常见的打点位置，例如室内基站信号覆盖区域内的可视点，遮挡点，以及一些特殊的拐角，当然还可以对一些位置有人流走动的不同时刻作为采样点。

可选地，提供一种获取信号采样点数据的可实现方式：根据室内基站组网分布，确定室内的采样点位置；采样点位置是在室内基站信号能够覆盖的区域中确定的；根据各采样点位置，采集多个采样点的信号采样点数据。可选地，上述室内每个采样点按照预设的最小调度时间的n倍进行采样；n为正整数。

可参照图5所示，图5为一种室内环境及基站平面分布图，具体地，根据室内基站组网分布，对室内基站能够覆盖的区域进行信息收集，收集覆盖区域内的可视点、遮挡点、特殊的拐角，以及人流走动的位置等，可参见图5中间部分区域。然后对打点区域的线路进行打点，即采集信道的信号数据。采集信号数据时，可以预先设置一个最小的调度时间，在具体采集信号数据时，可按照每个调度周期的时间的n倍时长进行采集，这样以预设的调度周期控制数据采集，方便对信号数据的规律分析。

s202，对各信号采样点数据进行分析，获取各信号采样点数据对应的信道特征参数。

s203，根据各信道特征参数，构建各信道的信道模型。

上述步骤中采集到室内各采样点的信号数据后，基站对这些采样点数据进行分析。其中，对采样点数据进行分析时，基站可通过信号数据分析模块进行分析。例如，信号数据分析模块，获取采样点数据中各信道的特征，包括信道的mpc，相位，幅度等信息，进一步的获取信道的时间相关性及收发机的天线相关性，载波相关性度等信息。

可选地，提供一种分析过程的可实现方式，包括：从各采样点数据中获取信道估计值；获取各信道估计值的多径分量、天线相关性系数、时间相关系数、子载波相关系数，作为各采样点数据对应的信道特征参数。

其中，以基站中的信号数据分析模块为例，信号数据分析模块通过采样点信号数据中的参考信号获取信道估计值hm,n,t，其中n为发射天线数目，m为接收天线数目，t为绝对时刻。其中，获取hm,n,t时，可参考图6所示的信道收发模型。然后信号数据分析模块通过hm,n,t，获取每个时刻的hm,n,t的mpc,具体地，信号数据分析模块将hm,n,t转化到时域，将时域的hm,n,t抽头功率大于门限值的作为有效mpc，并记录其相应的功率及时域位置，其中，这里的门限值为初始门限值，因为在分析过程中需要用到的门限值并不精确，所以在实际使用中可先定义一个初始门限，后面可以基于该初始门限再进一步确定精确的门限值。

其中，基站中的信号数据分析模块分析信号采样数据时需获取天线的相关性，作为调度业务数据流参考参数。具体地，信号数据分析模块统计不同时间点t的天线相关性系数，作为信道对应的天线相关性值,该天线相关性值可作为确定调度业务数据流参考参数。

其中，基站中的信号数据分析模块分析信号采样数据时获取不同时间点的hm,n,t时域的相关系数，作为调度时间周期的参考。在获取了hm,n,t的时间相关系数后，可设置一个时间相关系数的初始门限，该初始门限可对时间相关系数进行判断，若计算的时间相关系数大于门限值，则认为在这段时间周期内信道相关性较强，基站基于判断出的不同信道的相关性强弱对调度时间周期进行参考。

在5g大带宽场景下，当存在较大时延扩展时，其信道频率性衰落比较严重，对于预编码矩阵指示(precodingmatrixindicator，pmi)反馈的情况下，可以采用子载波反馈的方式，而为了更好的选取子载波大小，还需要获取hm,n,t的载波相关性，作为pmi选择子载波大小选取参考。具体的，信号数据分析模块计算调度周期内hm,n,t的子载波相关性后，同样可通过设置的初始门限值对子载波相关性系数进行判断，若大于q的作为强相关性子载波集，这样可选取该子载波集内最小载波子集大小，作为反馈pmi子载波选取大小的参考。

基于上述获取各信道的特征参数，基站构建各信道的信道模型。例如，可采用抽头时延模型进行仿真进行建模，然后将每个信道模型集合记为hi。

本实施例中，基站通过预先获取室内各信道的采样点信号数据，基于该采样点信号数据进行分析，并根据分析结果建立信道模型，这样对各信道对应的业务针对性的建立不同的信道模型，可提高信道业务与信道模型的匹配性，获得最佳的参数调度信息，从而上层调度的业务速率和性能

另外，在一个实施例中，如图7所示，上述信道数据库的构建过程包括：

s301，根据各信道特征参数，对各信道模型进行数据链路仿真，获取各信道模型对应的参数调度信息。

本实施例中，基站基于上述建立的信道模型，以上述信道特征参数为输入，分别对道模型进行数据链路仿真，获取各信道模型对应的参数调度信息。

示例地，根据信道建模仿真，获得相应业务对应的接收功率值，作为功率与业务对应调度参数，并将该集合记为{hi,snri,mcsi}，其中snr为信噪比，mcs为不同业务类型。根据信道建模仿真，获得天线相关系数p与不同业务数据流的性能对应关系。具体的，根据上述获取信道的相关系数p以及信道模型，对不同数据流进行仿真，获取信道天线相关系数与数据流的最佳性能关系，并将该集合记为{hi,pi,layeri}，其中p为天线相关系数，layer为数据流。

s302，将各信道模型对应的参数调度信息进行存储，得到信道数据库。

基于对信道模型进行仿真，得到的参数调度信息，将这些信息进行存储，得到信道数据库。

本实施例中，根据信道模型建立相应的信道数据库，该信道数据库包括了信道信息，信道信息对应的性能分析结果与相应性能对应的调度信息，这样，基站根据当前信道的实时特征参数确定到对应信道模型，进而根据对应信道模型确定到对应的参数调度信息，使得获取的参数调度信息更有针对性，可以确保上层调度获取最佳的调度配置。

另外，在获取参数调度信息时，可获取各参数的最佳门限值，该最佳门限值为上述图3实施例中提及的初始门限值进行精确更新后的门限值，则在一个实施例中，该方法还包括：对各信道模型进行数据链路仿真，获取各信道的时间相关系数与不同业务数据流的性能关系、各信道的子载波相关性系数与不同业务数据流的性能关系；根据各信道的时间相关系数与不同业务数据流的性能关系，确定各信道的时间相关系数的门限值，并根据各信道的子载波相关性系数与不同业务数据流的性能关系，确定各信道的子载波相关性系数的门限；根据子载波相关性系数的门限值对各信道的子载波相关性系数的相关性程度进行评估，并根据时间相关系数门限对各信道的时间相关系数进行评估。

本实施例中，基于上述构建的各信道模型，基站将各信道特征参数作为输入，进行仿真，可获取信道时间相关系数门限。示例地，根据上述获取的信道时间相关系数，进行业务仿真，获取信道时间相关系数与不同数据业务的性能关系，从各性能关系中获取最佳性能关系，进而确定信道时间相关系数门限。其中，这里的时间相关系数门限就是时间相关系数的最佳门限值。在得到时间相关系数门限后，可根据该门限值，对各信道的时间相关系数的相关性程度进行评估。即前面实施例获取的时间相关系数大于该门限值时，认为在这段时间周期内信道相关性较强，否则，认为相关性较弱。

同样，基于上述构建的各信道模型，基站将各信道特征参数作为输入，进行仿真，可获取信道的子载波相关性系数门限。示例地，根据上述获取的信道子载波相关性系数，进行业务仿真，获取信道的子载波相关性系数与不同数据业务的性能关系，也是从各性能关系中获取最佳性能关系，进而确定信道子载波相关性系数门限。同理这里的子载波相关性系数门限就是子载波相关性系数的最佳门限值。在得到子载波相关性系数门限后，可根据该门限值，对各信道的子载波相关性系数的相关性程度进行评估。即前面实施例获取的子载波相关性系大于该门限值时，认为该子载波为强相关性子载波，否则，认为相关性较弱。

获取了各参数的最佳门限值后，可将该最佳门限值存储于上述信道数据库中。本实施例中，基于上述信道模型，确定出了各参数的最佳门限值后，可通过最佳门限值对各参数的相关性进行评估，从而更好的对上层调度进行参考，确保可以选择出更佳的参数调度信息。

应该理解的是，虽然图2-7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种信道测量装置，该装置包括：获取模块10、匹配模块11和参数模块12，其中，

获取模块10，用于获取当前信道的信道特征参数；

匹配模块11，用于根据当前信道的信道特征参数，从预设的信道模型库中为当前信道匹配目标信道模型；信道模型库中包括多种业务类型信道对应的信道模型；

参数模块12，用于根据目标信道模型，从预设的信道数据库中获取目标信道模型对应的参数调度信息；信道数据库中包括多种信道模型对应的参数调度信息；参数调度信息用于指示当前信道的上层调度。

在一个实施例中，上述参数调度信息至少包括当前信道对应的业务、业务对应的接收功率值、业务对应的数据流、以及业务对应的预编码矩阵指示反馈周期、子载波信息。

在一个实施例中，如图9所示，提供了一种信道测量装置，该装置还包括：

采样模块13，用于获取室内多个采样点的信号采样点数据，信号采样点数据为采样点处测量室内多个信道的信号采样点数据；

分析模块14，用于对各信号采样点数据进行分析，获取各信号采样点数据对应的信道特征参数；

构建模块15，用于根据各信道特征参数，构建各信道的信道模型。

在一个实施例中，上述采样模块13，用于根据室内基站组网分布，确定室内的多个采样点位置；采样点位置是在室内基站信号能够覆盖的区域中确定的；根据各采样点位置，采集各采样点的信号采样点数据。

在一个实施例中，上述室内每个采样点按照预设的最小调度时间的n倍进行采样；n为正整数。

在一个实施例中，上述分析模块14，用于从各采样点数据中获取信道估计值；获取各信道估计值的多径分量、天线相关性系数、时间相关系数、子载波相关系数，作为各采样点数据对应的信道特征参数。

在一个实施例中，如图10所示，提供了一种信道测量装置，该装置还包括：

仿真模块16，用于根据各信道特征参数，对各信道模型进行数据链路仿真，获取各信道模型对应的参数调度信息；

数据库模块17，用于将各信道模型对应的参数调度信息进行存储，得到信道数据库。

在其中一个实施例中，该装置还包括：

关系模块，用于对各信道模型进行数据链路仿真，获取各信道的时间相关系数与不同业务数据流的性能关系、各信道的子载波相关性系数与不同业务数据流的性能关系；

门限值模块，用于根据各信道的时间相关系数与不同业务数据流的性能关系，确定各信道的时间相关系数的门限值，并根据各信道的子载波相关性系数与不同业务数据流的性能关系，确定各信道的子载波相关性系数的门限；

评估模块，用于根据子载波相关性系数的门限值对各信道的子载波相关性系数的相关性程度进行评估，并根据时间相关系数门限对各信道的时间相关系数进行评估。

上述实施例提供的所有信道测量装置，其实现原理和技术效果与上述信道测量方法实施例类似，在此不再赘述。

关于信道测量装置的具体限定可以参见上文中对于信道测量方法的限定，在此不再赘述。上述信道测量装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如上述图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种信道测量方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，上述图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取当前信道的信道特征参数；

根据当前信道的信道特征参数，从预设的信道模型库中为当前信道匹配目标信道模型；信道模型库中包括多种业务类型信道对应的信道模型；

根据目标信道模型，从预设的信道数据库中获取目标信道模型对应的参数调度信息；信道数据库中包括多种信道模型对应的参数调度信息；参数调度信息用于指示当前信道的上层调度。

上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取当前信道的信道特征参数；

根据当前信道的信道特征参数，从预设的信道模型库中为当前信道匹配目标信道模型；信道模型库中包括多种业务类型信道对应的信道模型；

根据目标信道模型，从预设的信道数据库中获取目标信道模型对应的参数调度信息；信道数据库中包括多种信道模型对应的参数调度信息；参数调度信息用于指示当前信道的上层调度。

上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。