申请/专利权人：沈阳地铁集团有限公司

申请日：2024-04-25

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118075793B

主分类号：H04W24/04

分类号：H04W24/04;B61L27/70;H04W4/44;H04W24/08;H04W24/02;H04W24/06;H04L41/16;H04L41/149;H04W84/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明公开了基于WIFI6技术的PIS车地无线传输监测方法，具体涉及车地无线传输监测技术领域；通过评估列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性，根据设定的标准阈值，将稳定性系数与标准阈值进行比较，分别生成正常信号和异常信号，并对当列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性降低时，评估列车数据传输过程的安全性，在预测列车数据发送至车载无线装置过程中出现风险时进行提前预警，不仅能够保证在高密度用户条件下，列车数据发送至车载无线装置过程中的整体通信性能的稳定性，从而保证了列车传输数据的准确性，还能够使得用户能够及时有效地判断列车传输数据的状态，并对风险状况及时预警。

主权项：1.基于WIFI6技术的PIS车地无线传输监测方法，其特征在于：包括以下步骤；S1：通过ACK机制，判断实时列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信连接是否正常；S2：当网络通信连接正常时，对用户密度增加时的网络通信拥堵状态进行分析，评估列车数据传输延迟比例，对数据传输过程通信信号的干扰情况进行分析，评估列车数据传输过程的通信干扰强度；S3：判断列车数据发送至车载无线装置过程中通信网络在高负荷状态下对通信设备能耗的影响，当通信网络高负荷状态达到影响通信设备正常工作条件时，评估列车数据发送至车载无线装置过程中通信设备的能耗偏移指数；S4：将列车数据传输过程中的传输延迟比例、通信信号的通信干扰强度以及通信设备的能耗偏移指数对列车数据发送至车载无线装置过程的影响程度进行综合分析，评估列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性；S5：当列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性降低时，判断其对列车数据传输质量的影响程度，评估列车数据传输质量的数据传输精度效率，判断网络通信稳定性降低时无线通信系统发生故障的频率变化情况，获取无线通信系统的故障频率波动指数；S6：将列车数据传输质量的数据传输精度效率和无线通信系统的故障频率波动指数进行综合分析，评估列车数据传输过程的安全性，并在预测列车数据发送至车载无线装置过程中出现风险时进行提前预警；步骤S1具体包括：通过ACK机制，判断实时列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信连接是否正常，具体为：发送数据包，当列车数据需要传输至车载无线装置时，数据包首先被发送到无线网络；等待ACK，发送方等待接收车载无线装置的ACK信号；接收ACK，如果车载无线装置成功接收到数据，它会发送一个ACK信号作为确认；超时处理，如果在超时时间内未收到ACK信号，发送方认为数据传输失败；通过监测ACK的及时性，判断通信连接是否正常，如果ACK信号及时到达，说明数据成功传输并被接收，网络通信连接正常，此时发出通信正常信号；反之，如果未收到ACK，表明存在通信问题，网络通信连接异常，此时发出通信异常信号；步骤S2具体包括：当网络通信连接正常时，评估列车数据传输延迟比例以及列车数据传输过程的通信干扰强度：数据传输延迟比例的获取方法为：获取单次列车数据开始传输的时间戳和完成传输的时间戳计算传输延迟时间；获取在用户密度增加的情况下，s时间内记录多个数据传输延迟时间，计算平均数据传输延迟时间；获取列车数据传输的理想传输时间，将用户密度增加的情况下，s时间内的平均数据传输延迟时间与列车数据传输的理想传输时间进行综合分析，计算数据传输延迟比例；通信干扰强度的获取方法为：获取通信信号在自由空间内的传播距离、信号频率以及光速，获取预设的对应车载无线装置接收到通信信号的标准传播距离，标准信号频率以及标准光速，计算传播距离偏差值，信号频率偏差值以及光速偏差值；将传播距离偏差值，信号频率偏差值以及光速偏差值相加，计算其与通信信号在自由空间内的传播距离，信号频率以及光速之和的比值，计算得到通信干扰强度；步骤S3具体包括：评估列车数据发送至车载无线装置过程中通信设备的能耗偏移指数；能耗偏移指数的获取方法为：获取列车数据传输过程中通信设备的数量h并对其进行标号，，为大于0的正整数；分别获取通信设备在正常工作条件的能耗值和高负荷状态下的能耗值，计算高负荷状态下的能耗值与正常工作条件的能耗值的能耗差值的绝对值，将其与正常工作条件的能耗值进行比较，计算能耗偏移百分比；获取在g时间段内通信设备的实时能耗偏移百分比，建立实时能耗偏移百分比集合，获取g时间段内h个通信设备的能耗偏移百分比的标准差计算能耗偏移指数；步骤S4具体包括：评估列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性；使用支持向量机进行列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性，具体为：特征提取，将传输延迟比例，通信干扰强度以及能耗偏移指数组合成一个特征向量，特征向量：X=[x1，x2，x3]，其中x1对应传输延迟比例，x2对应通信干扰强度，x3对应能耗偏移指数；标签设定，将每组第一特征向量对应的网络通信稳定性值标签作为训练标签，训练标签：Y=，其中对应每组第一特征向量对应的网络通信稳定性值标签，，为大于0的正整数；模型选择，使用支持向量机作为第一机器学习模型；训练目标，以最小化对所有网络通信稳定性值标签的预测误差之和为训练目标，采用支持向量机回归的损失函数，损失函数的计算表达式为：=，其中，y表示真实标签向量，是支持向量机对于输入特征X的预测输出，C表示类别数量，为第个样本对于输入特征X的预测输出；训练过程，对支持向量机进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练；输出结果，根据支持向量机的输出确定列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性系数，整个过程用公式表示为：Minimize=，其中，是支持向量机回归模型对输入特征X的预测值；将获取到的列车数据发送至车载无线装置过程中网络通信的稳定性系数与标准阈值进行比较，若稳定性系数大于标准阈值，此时发出正常信号；若稳定性系数小于等于标准阈值，此时发出异常信号；步骤S5具体包括：评估列车数据传输质量的数据传输精度效率，获取无线通信系统的故障频率波动指数；计算实际列车传输数据的哈希值，使用选定的哈希算法对实际列车传输数据进行哈希运算，生成哈希值；传输数据，将实际列车传输数据传输到目标位置；计算历史列车传输数据的哈希值，在目标位置，对历史列车传输数据使用相同的哈希算法进行哈希运算，生成另一个哈希值；比对哈希值，将实际列车传输数据的哈希值与历史列车传输数据的哈希值进行比对；如果两者相同，说明列车数据在传输过程中没有发生变化；获取实际列车传输数据与历史列车传输数据进行比对的哈希值总数据，将哈希值相同的实际列车传输数据与历史列车传输数据作为同一组数据，计算其占实际列车传输数据与历史列车传输数据进行比对的哈希值总数据的比例，计算列车数据传输过程中的传输精度效率；获取在s时间内j个时间段中，在网络通信稳定性降低的情况下无线通信系统发生故障的次数，并建立故障次数集合；创建一个时间序列，将j时间单位作为序列的时间戳，每个时间戳对应一个时间窗口；在每个时间窗口结束时，记录该时间窗口内计算得到的故障频率；将故障频率与相应的时间戳关联起来，形成时间序列；持续更新时间序列，选择在每个时间窗口结束时更新，计算j个时间段段内网络通信故障频率；通过计算j个时间段段内网络通信故障频率，计算波动指数的标准差，波动指数的标准差用于衡量网络通信故障频率数据集的离散程度，即计算故障频率波动指数。

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