本发明专利技术涉及一种应用智能算法的数据偏差鉴定系统,包括:模型应用设备,基于过往多个网络数据包体分别对应的多个误码率、平均发射功率、物理距离、第一通信带宽以及第二通信带宽采用智能预测下一网络数据包体对应的误码率;纠错处理设备,与模型应用设备连接,基于下一网络数据包体对应的误码率确定为下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度。本发明专利技术的应用智能算法的数据偏差鉴定系统结构紧凑、操控智能。由于能够在获取每一网络数据包体之前,采用智能算法基于过往多个网络数据包体分别对应的多个误码率以及网络传输参数预测出下一网络数据包体对应的误码率,并进行相应纠错算法的提前布置,从而保证了无线网络传输机制的健壮性。健壮性。健壮性。
【技术实现步骤摘要】
应用智能算法的数据偏差鉴定系统
[0001]本专利技术涉及无线网络通信领域,更具体地,涉及一种应用智能算法的数据偏差鉴定系统。
技术介绍
[0002]无线网络就是通信设备与终端(也就是人们常用的手机,电脑,带有WLAN功能的设备)不需要进行有线连接,就好比网线连电脑才能使用网络一样。无线网络就是不需要有线连接终端,而是使用无线电波,微波等介质就可以使通信设备和终端进行无线连接,从而达到上网的功能。无线网络不需要过多的线路就可以使用网络,特别适合复杂的线路环境中。无线网络的作用无须线路即可与终端设备互联,使用电波,微波,卫星,等无线介质进行通信。
[0003]由于无线网络传输信道的环境的复杂性以及收发两端的设备的性能不同,导致无线网络传输的每一网络数据包的误码率千差万别,而网络接收端在接收到网络数据包之前是不确定这个网络数据包的实际误码率的,因而提前配置的纠错算法的复杂度很有可能与网络数据包的实际误码率不相匹配,即时后续制定了匹配的纠错算法,也需要将这个网络数据包进行包体解析后,再将获取的负载与原始数据的负载进行一一比对才能确定实际误码率,显然这种繁琐的操作极大延误了网络数据包的负载数据偏差的纠错处理。
[0004]CN113032907A公开了一种基于波形相关关系的晃车病害数据偏差纠正方法及系统,该方法通过获取待纠偏晃车病害点对应的晃车病害数据波形和多次历史检测中待纠偏晃车病害点对应里程范围的晃车数据波形,计算设定里程范围内的每次历史检测得到的晃车数据波形与晃车病害数据波形之间的相关系数,并判断相关系数中的最小相关系数是否小于设定的相关系数阈值;如果是,则判定待纠偏晃车病害点无效;如果否,则判定待纠偏晃车病害点有效。通过该方法能够识别有效晃车病害点,剔除无效晃车病害点,提升检测数据的可信度,同时无需通过仪器现场再次进行病害复核,降低了现场人员的工作量,提高了工作效率。
[0005]CN112284440A公开了传感器数据分析
的一种传感器数据偏差自适应修正方法,包括如下步骤:步骤S10、获取各传感器的监测数据,并基于所述监测数据的变化趋势对各传感器进行故障的初始判断;步骤S20、基于所述监测数据创建各传感器的数学模型,利用所述数学模型对各传感器偏差的监测数据进行在线分析和自适应修正,实现精准判断;步骤S30、对修正后的所述监测数据进行验证。本专利技术的优点在于:实现对传感器数据偏差进行实时分析和修正,极大的提高了传感器异常的检出率以及检测效率,极大的降低了传感器的误报率。
[0006]CN107544049A公开了一种依据并网点关口表手抄数据修正电站数据偏差的方法,通过建立函数关系式,以光伏电站并网点绝对精度0.2%级关口表手抄当日发电量值为标准,利用电站监控系统采集的数据、误差系数和函数关系式,分别计算出并网点处的等效输出功率P0.2、电压U0.2、电流I0.2,并以此为标准,对电站监控系统采集的光伏电站变压器
测控数据进行偏差修正,再以变压器测控数据的偏差修正值为标准,对采集到的逆变器数据进行偏差修正,然后以逆变器数据的偏差修正值为标准,对采集到的光伏电站汇流箱数据进行偏差修正,以此类推,对辐照表的输出数据逐层进行递推修正。
[0007]由此可见,现有技术中未公开能够在获取每一网络数据包体之前,采用智能算法基于过往多个网络数据包体分别对应的多个误码率以及各个无线网络传输数据预测出下一网络数据包体对应的误码率,并进行相应纠错算法的提前布置,从而避免造成纠错资源的浪费或者纠错资源的不足的技术。
技术实现思路
[0008]为了解决现有技术中的技术问题,本专利技术提供了一种应用智能算法的数据偏差鉴定系统,能够在获取每一网络数据包体之前,采用智能算法基于过往多个网络数据包体分别对应的多个误码率以及各个无线网络传输数据预测出下一网络数据包体对应的误码率,并进行相应纠错算法的提前布置,从而避免造成纠错资源的浪费或者纠错资源的不足。
[0009]根据本专利技术的一方面,提供了一种应用智能算法的数据偏差鉴定系统,所述系统包括:
[0010]包体解析机构,用于对当前时刻之前接收到的最新的、设定数量的多个网络数据包体分别进行包体解析处理,以获得所述多个网络数据包体中每一网络数据包体对应的负载数据,所述设定数量的取值与每一网络数据包体对应的负载数据占据的位数正向关联;
[0011]误差提取机构,用于获取所述多个网络数据包体中每一网络数据包体对应的负载数据的误码率,以获得所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率;
[0012]数据鉴定机构,用于获取执行所述多个网络数据包体的网络传输的无线通信链路的平均发射功率以及位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构之间的物理距离,并获取位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构分别对应的最高通信带宽以分别作为第一通信带宽和第二通信带宽输出;
[0013]模型应用设备,分别与所述误差提取机构以及所述数据鉴定机构连接,用于基于所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽采用智能预测模型预测当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率;
[0014]纠错处理设备,与所述模型应用设备连接,用于基于接收到的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率确定为当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度。
[0015]本专利技术的应用智能算法的数据偏差鉴定系统结构紧凑、操控智能。由于能够在获取每一网络数据包体之前,采用智能算法基于过往多个网络数据包体分别对应的多个误码率以及网络传输参数预测出下一网络数据包体对应的误码率,并进行相应纠错算法的提前布置,从而保证了无线网络传输机制的健壮性。
附图说明
[0016][0017]本领域技术人员通过参考附图可更好理解本专利技术的众多优点,其中:
[0018]图1是依照本专利技术的实施方案A的应用智能算法的数据偏差鉴定系统的内部结构示意图。
[0019]图2是依照本专利技术的实施方案B的应用智能算法的数据偏差鉴定系统的内部结构示意图。
[0020]图3是依照本专利技术的实施方案C的应用智能算法的数据偏差鉴定系统的内部结构示意图。
具体实施方式
[0021]下面将参照附图对本专利技术的应用智能算法的数据偏差鉴定系统的实施方案进行详细说明。
[0022]实施例1
[0023]图1是依照本专利技术的实施方案A的应用智能算法的数据偏差鉴定系统的内部结构示意图,所述系统包括:
[0024]包体解析机构,用于对当前时刻之前接收到的最新的、设定数量的多个网络数据包体分别进行包体解析处理,以获得所述多个网络数据包体中每一网络数据包体对应的负载数据,所述设定数量的取值与每一网络数据包体对应的负载数据占据的位数正向关联;
[0025]示例地,所述网络数据包体可以为IP数据包,或者其他网络协议定制的网络包体,每一个网络数据包体都可以包括包头数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用智能算法的数据偏差鉴定系统,其特征在于,所述系统包括:包体解析机构,用于对当前时刻之前接收到的最新的、设定数量的多个网络数据包体分别进行包体解析处理,以获得所述多个网络数据包体中每一网络数据包体对应的负载数据,所述设定数量的取值与每一网络数据包体对应的负载数据占据的位数正向关联;误差提取机构,用于获取所述多个网络数据包体中每一网络数据包体对应的负载数据的误码率,以获得所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率;数据鉴定机构,用于获取执行所述多个网络数据包体的网络传输的无线通信链路的平均发射功率以及位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构之间的物理距离,并获取位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构分别对应的最高通信带宽以分别作为第一通信带宽和第二通信带宽输出;模型应用设备,分别与所述误差提取机构以及所述数据鉴定机构连接,用于基于所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽采用智能预测模型预测当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率;纠错处理设备,与所述模型应用设备连接,用于基于接收到的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率确定为当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度。2.如权利要求1所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统,其特征在于:获取执行所述多个网络数据包体的网络传输的无线通信链路的平均发射功率以及位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构之间的物理距离包括:获取无线通信链路执行多个网络数据包体的网络传输时分别对应的多个发射功率的均值作为执行所述多个网络数据包体的网络传输的无线通信链路的平均发射功率;其中,基于接收到的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率确定为当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度包括:接收到的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率越高,确定的为当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度越高。3.如权利要求2所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统,其特征在于,所述系统还包括:信息存储设备,与所述纠错处理设备连接,用于接收并存储当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度。4.如权利要求2所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统,其特征在于,所述系统还包括:模型重构设备,与所述模型应用设备连接,用于将经过固定数量的训练操作的前馈神经网络作为智能预测模型发送给所述模型应用设备使用;其中,将经过固定数量的训练操作的前馈神经网络作为智能预测模型发送给所...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱林清,
申请(专利权)人:朱林清,
类型:发明
国别省市:
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