基于物联网的通信管理方法技术

本发明专利技术公开了基于物联网的通信管理方法，包括：对光纤通信信道进行划分控制处理；对通信网络的传输过程进行控制并完成网络训练控制；进行通信网络的译码分析控制处理；对通信网络的通信数据信息进行采集传输。所述对光纤通信信道进行划分控制处理包括：将通信信道划分子载波信道后，并对高速数据信号进行分配处理。所述对通信网络的传输过程进行控制并完成网络训练控制包括：根据网络神经元的分析，对神经网络的传播过程进行控制管理；构建LSTM网络训练，对光纤通信网络进行训练分析处理。所述进行通信网络的译码分析控制处理包括：采用SC译码方法进行通信网络的译码处理，本发明专利技术，具有传输效率高及稳定性强的特点。具有传输效率高及稳定性强的特点。具有传输效率高及稳定性强的特点。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的通信管理方法


[0001]本专利技术涉及通信
，具体为基于物联网的通信管理方法。

技术介绍

[0002]光纤通信是以光波作为信息载体，以光纤作为传输媒质将信息从一处传至另一处的通信方式。由于大容量、长距离、高可靠性的通信传输，光纤通信在生活工作等场景均有大量应用。但是随着互联网内接入的设备与系统与日俱增，各种云服务、大数据以及互联网生活娱乐等相关领域蓬勃发展，通过互联网传输交换的数据量呈爆炸式增长，这导致光纤通信的译码性能以及传输效率低下，对用户的通信效率造成了极大的影响，严重降低用户对光纤通信的使用体验。因此，设计传输效率高及稳定性强的基于物联网的通信管理方法是很有必要的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于物联网的通信管理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于物联网的通信管理方法，包括包括：对光纤通信信道进行划分控制处理；对通信网络的传输过程进行控制并完成网络训练控制；进行通信网络的译码分析控制处理；对通信网络的通信数据信息进行采集传输。
[0005]根据上述技术方案，所述对光纤通信信道进行划分控制处理包括：将通信信道划分子载波信道后，并对高速数据信号进行分配处理。
[0006]根据上述技术方案，所述对通信网络的传输过程进行控制并完成网络训练控制包括：根据网络神经元的分析，对神经网络的传播过程进行控制管理；构建LSTM网络训练，对光纤通信网络进行训练分析处理。
[0007]根据上述技术方案，所述进行通信网络的译码分析控制处理包括：采用SC译码方法进行通信网络的译码处理；将接收码字传输通信神经网络后，对其进行译码优化控制处理；在进行通信网络数据信息传输过程中，对数据包进行网络动态调节处理。
[0008]根据上述技术方案，所述对通信网络的通信数据信息进行采集传输包括：对通信网络的通信数据信息进行采集，将其存储记录后，进一步传输反馈至工作人员供其进行查阅分析，为后续优化处理提供可靠的参考依据。
[0009]根据上述技术方案，基于物联网的通信管理系统，包括：信道处理模块，用于对通信信道进行控制处理；
分析管理模块，用于对通信网络进行分析管理；采集传输模块，用于进行通信网络的数据信息采集传输。
[0010]根据上述技术方案，所述信道处理模块包括：划分处理模块，用于进行通信信道的划分处理；传播处理模块，用于进行通信神经网络传播管理；网络训练模块，用于进行通信网络的训练处理。
[0011]根据上述技术方案，所述分析管理模块包括：译码处理模块，用于对通信网络译码进行分析处理；码率分析模块，用于对通信码率进行分析管理；调节管理模块，用于进行通信网络动态调节处理。
[0012]根据上述技术方案，所述采集传输模块包括：采集获取模块，用于进行通信数据信息采集获取；传输反馈模块，用于进行通信传输反馈处理。
[0013]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：本专利技术，通过设置有信道处理模块、分析管理模块与采集传输模块，可使子载波间就可以保持正交，能通过匹配滤波器恢复出传输信息降低了收发双方对电带宽的需求，有效提升了光纤通信的通信效率网络预测输出值与标签值的误差转换为神经元权重系数与偏差值，使输出值与标签值的误差小于设定的阈值，使网络神经元间的信息传播更加高效、稳定，有效提升了通信传输速度。
附图说明
[0014]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是本专利技术实施例一提供的基于物联网的通信管理方法的流程图；图2是本专利技术实施例二提供的基于物联网的通信管理系统的模块构成图。
具体实施方式
[0015]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0016]实施例一：图1为本专利技术实施例一提供的基于物联网的通信管理方法的流程图，本实施例可应用于通信系统中，该方法可以由本专利技术实施例提供的基于物联网的通信管理系统来执行，该系统由多个软硬件模块组成，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：S101、对光纤通信信道进行划分控制处理；示例性的，在本专利技术实施例中，将通信信道划分子载波信道后，并对高速数据信号进行分配处理；该步骤中，进行通信信道划分为多个子载波信道后，将高速数据信号分配到子载波信道中变成低速数据流进行并行传输，并控制接收端将子载波上传输的数据信号进行合并处理获得高数据传输速率，并根据高数据传输速率对子载波间的频率间隔进行限
制，使其为高数据传输速率的整数倍，通过该步骤，可使子载波间就可以保持正交，能通过匹配滤波器恢复出传输信息降低了收发双方对电带宽的需求，有效提升了光纤通信的通信效率。
[0017]S102、对通信网络的传输过程进行控制并完成网络训练控制；示例性的，在本专利技术实施例中，根据网络神经元的分析，对神经网络的传播过程进行控制管理；由于网络每一层具有一定数量的神经元，信息由输入层神经元传播至输出层输出，因此在每一层的神经元接收到输入信号后，对信号进行加权求和并添加偏置，经过激活函数后传递给与其相连的下层神经元，并对网络中的神经元参数值进行自动调整，将网络预测输出值与标签值的误差转换为神经元权重系数与偏差值，使输出值与标签值的误差小于设定的阈值，使网络神经元间的信息传播更加高效、稳定，有效提升了通信传输速度。
[0018]构建LSTM网络训练，对光纤通信网络进行训练分析处理；控制随机序列作为系统的原始发送信息，并进行编码、处理、传输操作后，利用噪声加载器对信道SNR进行调整，选择SNR在0～20dB范围内变化的数据样本厚，对于每个SNR值均收集2048个数据样进行提取，然后将这些数据样本按时间先后顺序排列，并根据网络输入层时间步大小进行数据分割后输入至LSTM网络，同时将时间步长设置为20、40和80来分别进行网络训练，确定最佳运行方式，通过该步骤，可有效提升数据通信数据信息传输过程中SNR值，保证通信质量与稳定性。
[0019]S103、进行通信网络的译码分析控制处理；示例性的，在本专利技术实施例中，采用SC译码方法进行通信网络的译码处理；由于极化码在进行极化信道可靠性选择时，采用极化信道传输的比特发生接收错误的概率来衡量极化信道的可靠度时，只要有一个极化信道发生了判决错误，会导致全部译码过程都被判定为错误，严重降低了通信译码效率、造成译码资源的浪费，故通过该步骤采用SC译码方法进行通信网络的译码处理，可以直接通过分析估计获得而不需要对足够多个码字进行仿真统计获得结果数据，且SC译码不需要其他纠错手段来纠正已经发生的判决错误，可以不同极化码的误块率估计衡量极化码的传输性能，并使传输比特发生接收错误概率的累加和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于物联网的通信管理方法，其特征在于：包括：对光纤通信信道进行划分控制处理；对通信网络的传输过程进行控制并完成网络训练控制；进行通信网络的译码分析控制处理；对通信网络的通信数据信息进行采集传输。2.根据权利要求1所述的基于物联网的通信管理方法，其特征在于：所述对光纤通信信道进行划分控制处理包括：将通信信道划分子载波信道后，并对高速数据信号进行分配处理。3.根据权利要求1所述的基于物联网的通信管理方法，其特征在于：所述对通信网络的传输过程进行控制并完成网络训练控制包括：根据网络神经元的分析，对神经网络的传播过程进行控制管理；构建LSTM网络训练，对光纤通信网络进行训练分析处理。4.根据权利要求1所述的基于物联网的通信管理方法，其特征在于：所述进行通信网络的译码分析控制处理包括：采用SC译码方法进行通信网络的译码处理；将接收码字传输通信神经网络后，对其进行译码优化控制处理；在进行通信网络数据信息传输过程中，对数据包进行网络动态调节处理。5.根据权利要求1所述的基于物联网的通信管理方法，其特征在于：所述对通信网络的通信数据信...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖雷，
申请(专利权)人：廖雷，
类型：发明
国别省市：