CN111246506B

CN111246506B - 基于rssi数据的图型化分析方法

Info

Publication number: CN111246506B
Application number: CN202010041977.3A
Authority: CN
Inventors: 何政; 许瑜; 王玫; 严勇; 张雪; 李春霓; 刘宏烜
Original assignee: Sichuan Zhonghe Intelligent Control Technology Co ltd
Current assignee: Sichuan Zhonghe Intelligent Control Technology Co ltd
Priority date: 2020-01-15
Filing date: 2020-01-15
Publication date: 2023-04-07
Anticipated expiration: 2040-01-15
Also published as: CN111246506A

Abstract

本发明公开了一种基于RSSI数据的图型化分析方法，包括：利用移动检测设备沿轨交车辆运行线路移动，以预定频率采集沿路所接入的无线网络设备的RSSI数据；将移动检测设备采集的RSSI数据导出，并利用计算机对导出的RSSI数据进行分析和图形化展示，所述图形化展示包括：将所采集的RSSI数据对应于相应的无线网络设备进行展示，其中，至少区别展示RSSI数据正常和异常两种情况所对应的内容。本发明提升了DCS子系统中无线网络设备的巡检效率，降低了无线网络设备的故障和隐患的判断难度，使用该技术的成本投入极小，不对电客车进行任何改造，不对城市轨通交通中各系统的运行造成任何影响。

Description

基于RSSI数据的图型化分析方法

技术领域

本发明涉及有轨电车通信系统组网监测领域，尤其是一种基于RSSI数据的图型化分析方法。

背景技术

CBTC信号系统的基础是车地通信，实现车地通信的DCS子系统由三个部分组成：DCS有线网络系统、DCS无线网络系统、DCS管理系统，其中DCS管理系统负责对DCS子系统进行监测和管理。监测方式为人工监测、人工分析异常数据。

对于DCS子系统中的有线网络设备，因为设备数量较少，人工监测与分析尚能够满足运行维护的要求；对于DCS子系统中的无线网络设备，由于设备数量庞大(轨旁无线接入点的敷设间距一般为180m-200m，上下行独立组网，双网冗余设计，10km的线路上，至少安装200台AP设备)，通过DCS管理系统人工巡检一遍的周期长，效率低，数据不直观。并且，在DCS管理系统中进行一次巡检过程，只能发现已故障的设备，无法鉴别出工作状态不稳定的设备。

发明内容

本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种城市轨道交通CBTC(基于通信的列车自动控制系统)信号系统中DCS子系统(数据通信系统)设备的故障监测方案，通过基于RSSI数据的监测和分析来对故障点及故障隐患点进行凸出展示，以通过低门槛、高效率、直观的方式完成对DCS管理系统中故障及隐患点的巡检，解决DCS子系统中无线网络设备巡检周期长、效率低下的问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于RSSI数据的图型化分析方法，其包括以下步骤：

利用移动检测设备沿轨交车辆运行线路移动，以预定频率采集沿路所接入的无线网络设备的RSSI数据；

将移动检测设备采集的RSSI数据导出，并利用计算机对导出的RSSI数据进行分析和图形化展示，所述图形化展示包括：将所采集的RSSI数据对应于相应的无线网络设备进行展示，其中，至少区别展示RSSI数据正常和异常两种情况所对应的内容。

无线网络设备是沿轨交车辆运行线路安装的，沿该线路运动，则可通过非侵入的方式对沿途经过的无线网络设备的状态(包括工作状态和信号强弱)进行检测，检测过程具备简便性和连续性。此外，移动检测设备作为便携式设备，无需专业人员操作，只需将其置于轨交车辆上(安装或者通过车内人员携带的方式)随车辆一起移动，无需破坏轨交车辆的物理结构，即可完成沿途无线网络设备的连续监测，也便于数据的转移。移动检测设备所监测的数据通过离线传输方式导出，不占用信号系统或通讯系统的数据传输带宽，保证了既有信号系统或通讯系统不增加额外的数据传输负载，不会对既有的信号系统或通讯系统的安全性造成任何损害。

进一步的，所述以预定频率采集沿路所接入的无线网络设备的RSSI数据的方法包括：

利用移动检测设备远程登录协议登录到ESE(以太网交换器及扩展器板)交换机；

以预定频率向所述ESE交换机发送指令，以读取当前所连接的无线网络设备的RSSI数据；

移动检测设备通过远程登录协议获取到所连接的无线网络设备的RSSI数据并存储。

进一步的，所述利用计算机对导出的RSSI数据进行分析的方法包括：

利用计算机对移动检测设备存储的文件进行时间解析以及无线网络设备状态解析。

进一步的，所述对移动检测设备存储的文件进行无线网络设备状态解析的解析结果至少包括：无线网络设备名称、ESEIP地址、ESEMAC地址、无线网络设备信号强度、无线网络设备信噪比和协商速率。

进一步的，所述利用计算机对导出的RSSI数据进行图形化展示的方法包括：

根据时间轴的走向，对应展示进行无线网络设备状态解析的解析结果。

进一步的，所述根据时间轴的走向，对应展示进行无线网络设备状态解析的解析结果中，至少分别展示无线网络设备信号强度和信噪比数据。

进一步的，所述区别展示RSSI数据正常和异常两种情况所对应的内容的方法包括：利用不同颜色区别展示RSSI数据正常和异常两种情况所对应的内容。

进一步的，RSSI数据是否异常的判断方法包括：

RSSI数据在时间上不连续；或者，

无线网络设备的RSSI数据中存在异常值。

正常情况下，移动检测设备会一直保持与无线网络设备之间的通讯，如果通讯过程出现中断，进一步中断时间超过最低要求，则可直接判定无线网络设备断开，对应设备出现故障。

所谓的异常值，可以通过设置一定的阈值来进行判断，例如设定上限、下限或区间来约定正常值，不满足正常值区间的数据则判定为异常值，以此判定对应无线网络设备信号不达标，疑似发生故障(存在故障隐患)。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明的方法通过非侵入式方式检测多设备的状态，不会破坏原有网络结构。操作简单，只需沿途经历一遍即可，大幅提高了DCS子系统中无线网络设备的巡检效率。

2、本发明的方法无需专业人士参与巡检过程，可视化系统能够自动凸出显示异常数据，降低了对无线网络设备故障和隐患检测的技术门槛和判断的难度。

3、本发明通过离线传输方式导出检测数据进行分析，不占用信号系统或通讯系统的数据传输带宽，保证了既有信号系统或通讯系统不增加额外的数据传输负载，不会对既有的信号系统或通讯系统的安全性造成任何损害。

4、本发明巡检操作简单，降低运维的时间成本，减少了监测盲区，能够及时发现隐患。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是基于RSSI数据的图型化分析方法的流程图。

图2是对采集的RSSI数据进行解析后的结果的展示。

图3是对解析后数据进行图形化展示的结果。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

实施例一

本实施例公开了一种基于RSSI数据的图型化分析方法，其包括以下步骤：

轨交车辆司机或车内工作人员携带移动检测设备(设备中途不离开车辆)，移动检测设备随轨交车辆移动，以预定的频率采集沿路所接入的无线网络设备(AP)的RSSI数据。

停止检测后，导出移动检测设备所采集的RSSI数据。所导出的RSSI数据包括沿途所接入的各个无线网络设备的RSSI数据，利用计算机对导出的RSSI数据进行分析，然后对分析结果进行图形化展示，其中，图形化展示阶段为将所采集的RSSI数据对应于相应的无线网络设备进行展示，例如以无线网络设备的ID作为标识，在展示界面对应展示该设备对应的RSSI数据，在展示界面中，正常的RSSI数据和异常的RSSI数据所分别对应的内容进行区别展示。区别展示可以是单独标注出异常RSSI数据对应的内容，或者通过颜色区分正常RSSI数据和异常RSSI数据所对应的内容，或者对异常RSSI数据进行报警等凸出异常RSSI数据对应的内容的展示途径，以此告知用户故障AP或存在故障隐患的AP点。

实施例二

如图1所示，本实施例公开了一种基于RSSI数据的图型化分析方法，其包括以下步骤：

在行驶的轨交车辆上，移动检测设备通过远程登录协议登录到ESE交换机。

移动检测设备定时每秒(可调)向ESE发送命令读取当前连接的无线网络设备的RSSI数据(作为性能参数)。随着轨交车辆的移动，移动检测设备会与沿路的各个无线网络单元建立连接。

移动检测设备通过远程登录协议获取到无线网络设备的实时RSSI数据后，以文本文件的形式保存(离线存储)。

采集完成后，导出移动检测设备所采集的RSSI数据。利用计算机对导出的RSSI数据进行分析和图形化展示，所述图形化展示包括：将所采集的RSSI数据对应于相应的无线网络设备进行展示，其中，至少区别展示RSSI数据正常和异常两种情况所对应的内容。对于区别方式，可参考实施例一中的方式。

在一个实施例中，利用计算机对导出的RSSI数据进行分析的方法包括：利用计算机对移动检测设备存储的文件进行时间解析以及无线网络设备状态解析。时间解析是根据时间顺序将所采集的数据包进行排序，状态解析是解析出所采集的数据包中所包含的数据，例如无线网络设备名称、ESEIP地址、ESEMAC地址、无线网络设备信号强度、无线网络设备信噪比和协商速率等。如图2所示，分析后的数据以无线网络设备的ID作为标识，以时间顺序，以表格形式展示出对应的解析数据。

对应的，利用计算机对导出的RSSI数据进行图形化展示的方法包括：以时间轴走向(以时间作为横坐标)，展示对应时间点的无线网络设备的状态数据，即上述状态解析出的结果。如图3所示，在一个实施例中，对于状态数据中的信号强度和信噪比进行分别展示。

实施例三

本实施例基于已导出的RSSI数据，公开了一种利用计算机对导出的RSSI数据进行分析和图形化展示的方法，其包括以下步骤：

轨交车辆司机或车内工作人员携带移动检测设备(设备中途不离开车辆)。在行驶的轨交车辆上，移动检测设备通过远程登录协议登录到ESE交换机。

移动检测设备定时每秒(可调)向ESE发送命令读取当前连接的无线网络设备的RSSI数据。随着轨交车辆的移动，移动检测设备会与沿路的各个无线网络单元建立连接。

移动检测设备通过远程登录协议获取到无线网络设备的实时RSSI数据后，以文本文件的形式保存。

采集完成后，导出移动检测设备所采集的RSSI数据。

利用计算机对移动检测设备存储的文件进行时间解析以及无线网络设备状态解析。时间解析是根据时间顺序将所采集的数据包进行排序，状态解析是解析出所采集的数据包中所包含的数据，例如无线网络设备名称、ESEIP地址、ESEMAC地址、无线网络设备信号强度、无线网络设备信噪比和协商速率等。

对解析数据进行异常判断：

a.判断所采集的数据日志在时间上是否出现不连续的情况，并且不连续时长超过3秒(可调)。

正常情况下，无线网络设备与移动检测设备间时刻都应该正常关联以保持和地面的正常通讯(无线网络设备切换时除外，但切换时间非常短暂)，如果超过3秒钟无法读取到关联的无线网络设备，表示未正常关联到任何一个无线网络设备，此时被判定为无线网络设备断开。

b.无线网络单元的信号强度不在正常范围内。

正常情况下，无线网络单元的信号强度应该在正常的范围内，比如0dBm～-70dBm(可配)，如果超出该范围，此时判定为无线网络单元信号弱。

对于解析后的数据，以时间为横坐标对对应的无线网络设备的RSSI数据(状态解析后)进行图形化展示。对于异常判断结果中，判断为设备断开或信号弱的无线网路设备，对应展示的内容需要区别于其他非异常无线网络设备对应的内容。在一个实施例中，通过颜色对正常/异常内容进行区别展示，例如，对于正常数据，展示内容为绿色字体，对弈异常数据，展示内容为红色或橙色字体。进一步的，对于不同的异常情况，展示效果也进行了区分，对于设备断开的情况，对应内容展示为红色，对于设备信号弱的情况，对应内容展示为橙色。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims

1.一种基于RSSI数据的图型化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用移动检测设备沿轨交车辆运行线路移动，以预定频率采集沿路所接入的无线网络设备的RSSI数据，包括：利用移动检测设备远程登录协议登录到ESE交换机；以预定频率向所述ESE交换机发送指令，以读取当前所连接的无线网络设备的RSSI数据；移动检测设备通过远程登录协议获取到所连接的无线网络设备的RSSI数据并存储；

2.如权利要求1所述的基于RSSI数据的图型化分析方法，其特征在于，所述利用计算机对导出的RSSI数据进行分析的方法包括：

3.如权利要求2所述的基于RSSI数据的图型化分析方法，其特征在于，所述对移动检测设备存储的文件进行无线网络设备状态解析的解析结果至少包括：无线网络设备名称、ESEIP地址、ESEMAC地址、无线网络设备信号强度、无线网络设备信噪比和协商速率。

4.如权利要求2或3所述的基于RSSI数据的图型化分析方法，其特征在于，所述利用计算机对导出的RSSI数据进行图形化展示的方法包括：

5.如权利要求4所述的基于RSSI数据的图型化分析方法，其特征在于，所述根据时间轴的走向，对应展示进行无线网络设备状态解析的解析结果中，至少分别展示无线网络设备信号强度和信噪比数据。

6.如权利要求1所述的基于RSSI数据的图型化分析方法，其特征在于，所述区别展示RSSI数据正常和异常两种情况所对应的内容的方法包括：利用不同颜色区别展示RSSI数据正常和异常两种情况所对应的内容。

7.如权利要求1所述的基于RSSI数据的图型化分析方法，其特征在于，RSSI数据是否异常的判断方法包括：

RSSI数据在时间上不连续；或者，

无线网络设备的RSSI数据中存在异常值。