一种面向轨道交通的数据计算方法技术

技术编号:25347842 阅读:28 留言:0更新日期:2020-08-21 17:06
本发明专利技术公开了一种面向轨道交通的数据计算方法,包括:车载边缘服务器向基站边缘服务器发送数据请求;车载边缘服务器采用切换优化算法进行与基站边缘服务器的切换连接;其中,切换优化算法具体包括:利用神经网络建模算法构建切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型,车载边缘服务器根据切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型进行与基站边缘服务器的切换连接。本发明专利技术采用切换优化算法,保证列车与基站的快速、稳定切换,提高列车与基站之间的通信质量。

【技术实现步骤摘要】
一种面向轨道交通的数据计算方法
本专利技术涉及边缘计算
,尤其是涉及一种面向轨道交通的数据计算方法。
技术介绍
轨道交通数据无线传输系统,可以将终端数据信息通过位于轨道交通周边的通信基站(3G、4G、5G、WiFi等)构成的无线传输网络,传送至地面指控系统。地面指控系统根据采集、传输得到的数据进行分析、加工、处理,用于完成工作安排、调度、故障排查、业务变更等操作。目前轨道交通数据计算存在的主要问题是:随着轨道交通的飞速发展,特别是以高铁为代表的列车运行速度的提升,无线传输系统的通信质量受到严峻挑战,时速两三百公里的车速带来了多径现象、多普勒效应、车体损耗、基站频繁切换等问题,导致通信质量下降。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本专利技术提出一种面向轨道交通的数据计算方法,能够保证列车与基站的快速、稳定切换。本专利技术的一个实施例提供了一种面向轨道交通的数据计算方法,应用于轨道交通系统,所述轨道交通系统包括车载边缘服务器和基站边缘服务器,所述车载边缘服务器和所述基站边缘服务器连接,所述方法包括以下步骤:所述车载边缘服务器向所述基站边缘服务器发送数据请求;所述车载边缘服务器采用切换优化算法进行与所述基站边缘服务器的切换连接;其中,所述切换优化算法具体包括:利用神经网络建模算法构建切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型,所述切换参数预测模型用于计算切换参数与切换成功率之间的关系,所述动态调整模型用于调整切换参数,所述切换失败检测模型用于检测切换失败;所述车载边缘服务器根据所述切换参数预测模型、所述动态调整模型以及所述切换失败检测模型进行与所述基站边缘服务器的切换连接。本专利技术实施例的面向轨道交通的数据计算方法,至少具有如下有益效果:通过采用切换优化算法,具体为利用神经网络建模算法构建切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型,列车根据切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型进行与基站的切换连接,保证列车与基站的快速、稳定切换,提高通信质量。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,所述步骤车载边缘服务器向基站边缘服务器发送数据请求之前,还包括步骤:所述车载边缘服务器对所述数据请求进行查询,若已存在对应的内容,则将对应的内容返回;若不存在对应的内容,则向所述基站边缘服务器发送数据请求。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,所述车载边缘服务器对所述数据请求进行压缩后发送至所述基站边缘服务器。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,还包括步骤:所述基站边缘服务器向核心网发送所述数据请求,并将核心网返回的内容压缩后发送至所述车载边缘服务器。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,所述步骤车载边缘服务器向基站边缘服务器发送数据请求,包括:所述车载边缘服务器将相同的所述数据请求合并后发送至所述基站边缘服务器。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,还包括步骤:所述基站边缘服务器接收到所述数据请求后,利用频率偏移校正算法对所述数据请求进行校正。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,还包括步骤:所述车载边缘服务器选择最优的传输通路与所述基站边缘服务器建立连接,其具体包括:基于强化学习算法,计算所有传输通路的状态指标并依次设定各个传输通路的拥塞窗口参数,以确定最优的传输通路。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,所述状态指标包括:带宽、丢包率、往返时间延迟、基站切换时间。根据本专利技术的另一些实施例的面向轨道交通的数据计算方法,所述车载边缘服务器包括多个远端射频模块。附图说明图1是本专利技术实施例中面向轨道交通的数据计算方法的流程示意图。具体实施方式以下将结合实施例对本专利技术的构思及产生的技术效果进行清楚、完整地描述,以充分地理解本专利技术的目的、特征和效果。显然,所描述的实施例只是本专利技术的一部分实施例,而不是全部实施例,基于本专利技术的实施例,本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例,均属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中,如果涉及到方位描述,例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本专利技术和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本专利技术的限制。如果某一特征被称为“设置”、“固定”、“连接”、“安装”在另一个特征,它可以直接设置、固定、连接在另一个特征上,也可以间接地设置、固定、连接、安装在另一个特征上。在本专利技术实施例的描述中,如果涉及到“若干”,其含义是一个以上,如果涉及到“多个”,其含义是两个以上,如果涉及到“大于”、“小于”、“超过”,均应理解为不包括本数,如果涉及到“以上”、“以下”、“以内”,均应理解为包括本数。如果涉及到“第一”、“第二”,应当理解为用于区分技术特征,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。本专利技术实施例中的一种面向轨道交通的数据计算方法,应用于轨道交通系统,轨道交通系统包括车载边缘服务器和基站边缘服务器,车载边缘服务器和基站边缘服务器无线连接,车载边缘服务器可以是设置在移动的列车上的服务器,基站边缘服务器可以是设置在基站的服务器。本专利技术的基本构思为:利用边缘计算技术,基于5G架构将基站与互联网相融合,利用无线接入网,就近将云计算的计算能力下沉到基站,分别在高铁车厢和沿途基站部署边缘服务器。高铁车厢内的网络请求通过车载边缘服务器与基站边缘服务器进行通信,基站边缘服务器与互联网进行通信,完成网络服务的访问。如图1所示,上述方法包括以下步骤:车载边缘服务器向基站边缘服务器发送数据请求;车载边缘服务器采用切换优化算法进行与基站边缘服务器的切换连接。其中,切换优化算法具体包括:利用神经网络建模算法构建切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型,切换参数预测模型用于计算切换参数与切换成功率之间的关系,动态调整模型用于调整切换参数,切换失败检测模型用于检测切换失败;车载边缘服务器根据切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型进行与基站边缘服务器的切换连接。切换是指:用户终端(UE)与基站(eNodeB)通信过程中,由于UE与原eNodeB的位置远离,导致原eNodeB1无法满足UE对通信质量的要求,需要快速、可靠接入具有高信号强度的新eNodeB2的过程。切换可以满足UE在物理位置发生改变时连接不中断的通信目标。列车在行驶过程中会与轨道周边的基站进行通信,由于列车速度较快,与某一个基站通信过程中,列车已经运动到下一个基站覆盖的范围,因此本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向轨道交通的数据计算方法,其特征在于,应用于轨道交通系统,所述轨道交通系统包括车载边缘服务器和基站边缘服务器,所述车载边缘服务器和所述基站边缘服务器连接,所述方法包括以下步骤:/n所述车载边缘服务器向所述基站边缘服务器发送数据请求;/n所述车载边缘服务器采用切换优化算法进行与所述基站边缘服务器的切换连接;/n其中,所述切换优化算法具体包括:/n利用神经网络建模算法构建切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型,所述切换参数预测模型用于计算切换参数与切换成功率之间的关系,所述动态调整模型用于调整切换参数,所述切换失败检测模型用于检测切换失败;/n所述车载边缘服务器根据所述切换参数预测模型、所述动态调整模型以及所述切换失败检测模型进行与所述基站边缘服务器的切换连接。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向轨道交通的数据计算方法,其特征在于,应用于轨道交通系统,所述轨道交通系统包括车载边缘服务器和基站边缘服务器,所述车载边缘服务器和所述基站边缘服务器连接,所述方法包括以下步骤:
所述车载边缘服务器向所述基站边缘服务器发送数据请求;
所述车载边缘服务器采用切换优化算法进行与所述基站边缘服务器的切换连接;
其中,所述切换优化算法具体包括:
利用神经网络建模算法构建切换参数预测模型、动态调整模型以及切换失败检测模型,所述切换参数预测模型用于计算切换参数与切换成功率之间的关系,所述动态调整模型用于调整切换参数,所述切换失败检测模型用于检测切换失败;
所述车载边缘服务器根据所述切换参数预测模型、所述动态调整模型以及所述切换失败检测模型进行与所述基站边缘服务器的切换连接。


2.根据权利要求1所述的一种面向轨道交通的数据计算方法,其特征在于,所述步骤车载边缘服务器向基站边缘服务器发送数据请求之前,还包括步骤:
所述车载边缘服务器对所述数据请求进行查询,若已存在对应的内容,则将对应的内容返回;若不存在对应的内容,则向所述基站边缘服务器发送数据请求。


3.根据权利要求2所述的一种面向轨道交通的数据计算方法,其特征在于,所述车载边缘服务器对所述数据请求进行压缩后发送至所述基站边缘服务器。


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【专利技术属性】
技术研发人员:萧伟
申请(专利权)人:深圳市灵犀智汇科技有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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