1.一种深度覆盖的通信信号分配方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前时刻发射的各个导频信号的历史信道估计参数；

基于所述历史信道估计参数，确定不同导频信号在传输过程中的干扰差异值；

基于所述干扰差异值，确定预测信道估计参数；

根据所述预测信道估计参数和所述历史信道估计参数，确定各导频信号的目标发射频率；

所述历史信道估计参数包括：导频信号的路径信息；

基于所述历史信道估计参数，确定不同导频信号在传输过程中的干扰差异值的步骤，包括：基于所述路径信息，确定任意两个导频信号之间的时延差异性、信号增益差异性和相位变化差异性；

利用所述时延差异性、所述信号增益差异性和所述相位变化差异性，计算得到两个导频信号之间的干扰差异值；

基于所述干扰差异值，确定预测信道估计参数的步骤，包括：获取当前时刻最近历史周期内的导频信号并聚类分析，以得到聚类分析结果；

根据所述聚类分析结果和所述干扰差异值，确定各导频信号的离群程度；

根据所述离群程度，确定各导频信号的预测指数；

利用所述预测指数和指数加权移动平均值EWMA预测模型，确定当前时刻对应下一时刻的预测信道估计参数。

2.根据权利要求1所述的深度覆盖的通信信号分配方法，其特征在于，所述路径信息包括：路径个数、各路径导频信号的信号功率以及各路径的信号时延、信号增益和相位变化；

基于所述路径信息，确定任意两个导频信号之间的时延差异性、信号增益差异性和相位变化差异性的步骤，包括：利用路径个数、各路径导频信号的信号功率以及各路径的信号时延，计算得到任意两个导频信号之间的时延差异性；

利用路径个数、各路径导频信号的信号功率以及各路径的信号增益，计算得到任意两个导频信号之间的信号增益差异性；

利用路径个数、各路径导频信号的信号功率以及各路径的相位变化，计算得到任意两个导频信号之间的相位变化差异性。

3.根据权利要求1所述的深度覆盖的通信信号分配方法，其特征在于，获取当前时刻最近历史周期内的导频信号并聚类分析，以得到聚类分析结果的步骤，包括：获取当前时刻最近历史周期内的导频信号并通过DBSCAN聚类算法进行聚类；

其中，在DBSCAN聚类参数中，聚类半径的预设值为各个干扰差异值的下十分位数，最小样本数为5。

4.根据权利要求1所述的深度覆盖的通信信号分配方法，其特征在于，根据所述聚类分析结果和所述干扰差异值，确定各导频信号的离群程度的步骤，包括：从聚类分析结果中确定各导频信号与其所在聚类中心导频信号之间的定向干扰差异值；

利用所述干扰差异值、导频信号的个数以及定向干扰差异值，计算得到各导频信号的离群程度。

5.根据权利要求1所述的深度覆盖的通信信号分配方法，其特征在于，根据所述离群程度，确定各导频信号的预测指数的步骤，包括：利用所述离群程度、预设最小预测指数和预设最大预测指数，计算得到各导频信号的预测指数。

6.根据权利要求1所述的深度覆盖的通信信号分配方法，其特征在于，利用所述预测指数和EWMA预测模型，确定当前时刻对应下一时刻的预测信道估计参数的步骤之后，所述方法还包括：利用导频信号的个数、所述离群程度和下一时刻的预测信道估计参数，计算得到修正后的下一时刻的预测信道估计参数。

7.根据权利要求1所述的深度覆盖的通信信号分配方法，其特征在于，根据所述预测信道估计参数和所述历史信道估计参数，确定各导频信号的目标发射频率的步骤，包括：确定所述历史信道估计参数的平均值；

计算得到所述预测信道估计参数和所述历史信道估计参数的平均值的差异值；

利用所述差异值、导频信号的初始发射频率以及预设调整系数，计算得到各导频信号的目标发射频率。

8.一种深度覆盖的通信信号分配系统，其特征在于，所述系统用于实现如权利要求1~7任一项所述的深度覆盖的通信信号分配方法；所述系统包括：信号反馈模块，用于获取当前时刻发射的各个导频信号的历史信道估计参数；

对比分析模块，用于基于所述历史信道估计参数，确定不同导频信号在传输过程中的干扰差异值；

信道预测模块，用于基于所述干扰差异值，确定预测信道估计参数；

频率调节模块，用于根据所述预测信道估计参数和所述历史信道估计参数，确定各导频信号的目标发射频率；

所述历史信道估计参数包括：导频信号的路径信息；

基于所述历史信道估计参数，确定不同导频信号在传输过程中的干扰差异值的步骤，包括：基于所述路径信息，确定任意两个导频信号之间的时延差异性、信号增益差异性和相位变化差异性；

利用所述时延差异性、所述信号增益差异性和所述相位变化差异性，计算得到两个导频信号之间的干扰差异值；

基于所述干扰差异值，确定预测信道估计参数的步骤，包括：获取当前时刻最近历史周期内的导频信号并聚类分析，以得到聚类分析结果；

根据所述聚类分析结果和所述干扰差异值，确定各导频信号的离群程度；

根据所述离群程度，确定各导频信号的预测指数；

利用所述预测指数和指数加权移动平均值EWMA预测模型，确定当前时刻对应下一时刻的预测信道估计参数。