CN113630743A - 一种基于v2x网络智能网联射频效益的分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，包括，获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据；根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据；根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法。
背景技术
V2X((vehicle-to-everything)是未来智能交通运输系统的关键技术。它使得车与车、车与基站、基站与基站之间能够通信。从而获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。V2X，即“车对外界”是车联网的关键技术,重在实现车与外界的信息交互。V2X的无线信息交换技术，是“车对车(V2V)”信息交换技术和“车对基础设施(V2I)”信息交换技术等的统称。搭载V2X模块的车辆能够实时感知周围环境，为自动选择最佳行驶路线、避免交通事故等提供数据支撑。V2X是车联网的关键技术，真正意义上的车联网由网络平台、车辆和行驶环境三部分组成，三者缺一不可，并实现三部分之间的“互联互通”。其中，行驶环境包括道路信息、信号灯及其它交通基础设施、附近车辆、行人等与车辆行驶相关的外部环境。
随着智能网联汽车的飞速发展，当大量V2X网络设备通过路侧单元RSU与云控平台、车端设备进行信息交互时，只有功能稳定、性能可靠的V2X网络通讯网络才能辅助确保智能网联汽车的出行安全、提高智能网联汽车的出行效率。实现功能稳定、性能可靠的V2X网络的关键之一是对路侧RSU部署V2X网络进行常态化路测、性能验证及优化调整，针对实际道路环境，借助各类测试工具、仪表、系统等定期采集V2X网络的运行数据，对V2X网络射频效益进行评估，根据评估结果发现网络异常，从而有针对性的进行网络优化调整。目前，V2X网络射频效益评估路测还并不多，在现有的V2X网络射频效益评估系统中，主要存在以下缺陷：指标数据项具有局限性，常用的指标射频功率等；网络异常识别时，大都还是凭借专业人员的经验简单分析现场采集的射频指标数据，更多依赖于人为经验，受限于道路、车辆以及天气等多方面因素形成的复杂环境，实际执行效率低，不能快速、高效、准确、可靠地给出识别结果；系统只能通过指标数据或者统计图表进行结果显示，可视化效果较差，不能结合地图可视化展示。
发明内容
一方面，本申请提供一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：包括，
获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据；
根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据；
根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出。
优选地，上述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：其中，根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据具体包括：
根据所述V2X网络路测数据和路侧RSU工参数据、道路数据将V2X网络路侧数据映射至物理道路路段以形成每一个路侧V2X设备的网络映射数据；
根据每一个所述V2X网络映射数据形成V2X网络映射测试数据。
优选地，上述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：包括：所述特征数据至少包括丢包率、网络延时，执行根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据具体包括：
V2X网络路测数据网络环境中，于接收到发送数据包的指令的状态下发送一标准数据包数据，并记录所述数据包数据输出的第一时间；
接收返回的反馈数据包数据，并记录接收所述反馈数据包数据的第二时间；
根据所述第一时间和所述第二时间判断当前网络传输时间。
优选地，上述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：校验所述反馈数据包数据与所述标准数据包数据之间的匹配度；
根据所述匹配度判断当前网络传输的丢包率。
优选地，上述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：所述特征数据至少包括射频功率、丢包率、网络延时以及空间覆盖区域，执行根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出具体包括：
获取所述特征数据以形成一特征参数集，于所述特征参数集中选取一个或多个参数数据输入算法；
对所述特征参数集中的每一个特征参数进行预处理，根据每一个特征参数形成一特征函数；
对每一个特征函数做归一化处理以形成归一特征函数，
根据归一特征函数形成一个多维度量函数，根据多维度量函数形成所述分析结果。
将多维度量函数结果与临界值进行比较形成所述分析结果。
优选地，上述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：所述特征数据至少包括射频功率、丢包率、网络延时以及空间覆盖区域，执行根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出具体包括：
获取所述特征数据以形成一特征参数集，于所述特征参数集中选取一个或多个参数数据输入算法；
对所述特征参数集中的每一个特征参数进行预处理，根据每一个特征参数形成一特征函数；
构建BP神经网络模型，源节点神经元的输入为所述特征数据，输出神经元的输出为网络异常事件；
将基础测试数据和网络异常事件作为历史数据，输入BP神经网络模型进行数据训练得到模型，确定用于V2X网络异常事件识别的神经元权值；
通过构建的BP神经网络模型进行识别以形成所述分析结果。
再一方面，本申请再提供一种基于V2X网络智能网联射频效益的评估系统，其中，包括：
V2X设备，设置于预置位置，用以形成输出V2X网络信号；
定位装置，设置于智能网联车辆中，用以获取所述智能网联车辆当前的定位信息，
数据处理子系统，用以获取当前环境中所述V2X网络信号的V2X网络路测数据，并对所述V2X网络路测数据做映射处理以形成V2X网络映射数据；
评估分析子系统，用以接收所述V2X网络映射数据，根据所述V2X网络映射数据形成一分析结果。
优选地，上述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的评估系统，其中：V2X网络路测数据至少包括指标射频功率、网络传输时间和网络传输数据丢包率。
再一方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法。
最后，一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
一种V2X智能网联射频效益评估分析的方法，通过获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据，V2X网络的覆盖性能、覆盖区域、网络丢包、网络时延等评估指标进行多维数据评估分析，并利用V2X网络异常识别算法包识别发现网络异常事件，结合地图可视化呈现V2X网络情况，为V2X网络优化调整给出合理建议，解决以往主要依靠人工经验粗放式优化调整的问题，实现高效、精细、协同化的V2X智能网络优化模式。
附图说明
图1为一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法的流程示意图；
图2为一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法的分析结果示意图；
图3为一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法的分析结果示意图；
图4为一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法的分析结果示意图；
图5为一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其特征在于：包括，
步骤S110、获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据；其中，所述智能网联车辆于设置有路侧单元RSU装置、V2X设备的道路上行驶。
其中，所述V2X设备用于建议一V2X通讯网络。所述智能网联车辆上安装有车载OBU装置，所述车载OBU装置内部搭载有GPS定位单元和无线通信单元，所述GPS单元与GPS卫星导航系统通信连接，用于接收GPS卫星导航系统发送的定位信号，所述无线通信单元与路侧RSU装置通信连接，用于实现车载OBU装置与路侧单元RSU装置之间数据交互。
V2X设置于物理道路中建立一V2X通讯网络，智能网联车辆行驶于布置有V2X通讯网路的物理道路中，智能网联车辆内的OBU装置获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据。
步骤S120、根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据；所述第一参考数据可为每一个路侧RSU工参数据和道路数据。具体地：
步骤S1201、根据所述V2X网络路测数据和路侧RSU工参数据、道路数据将V2X网络路侧数据映射至物理道路路段以形成每一个路侧V2X设备的网络映射数据；示意性地，例如当前物理道路ROAD中包括有三个V2X设备，分别为V2X设备1、V2X设备2、V2X设备3。所述V2X网络路测数据中分别包含有V2X设备1的测试数据、V2X设备2的测试数据、V2X设备3的测试数据。对所述V2X网络路侧数据做映射处理，将与V2X设备匹配所述V2X网络路测数据形成V2X设备1网络映射数据；与V2X设备2匹配所述V2X网络路测数据形成V2X设备2网络映射数据；与V2X设备3匹配所述V2X网络路测数据形成V2X设备3网络映射数据。
步骤S1202、根据每一个所述V2X网络映射数据形成V2X网络映射测试数据。
步骤S1203、V2X网络路测数据网络环境中，于接收到发送数据包的指令的状态下发送一标准数据包数据，并记录所述数据包数据输出的第一时间；
步骤S1204、接收返回的反馈数据包数据，并记录接收所述反馈数据包数据的第二时间；
步骤S1205、根据所述第一时间和所述第二时间判断当前网络传输时间。当所述第一时间和第二时间之间的差距较大的状态下，可以判定当前V2X网络存在传输延时。
步骤S1206、校验所述反馈数据包数据与所述标准数据包数据之间的匹配度；
步骤S1207、根据所述匹配度判断当前网络传输的丢包率。
步骤S130、根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出。具体地，根据V2X网络映射测试数据形成具体分析结果。所述特征数据至少包括射频功率、丢包率、网络延时以及空间覆盖区域，实施以行，可采用网络识别法形成分析结果，也可采用人工智能神经网络算法形成分析结果：
网络识别法为
步骤S13011、获取所述特征数据以形成一特征参数集，于所述特征参数集中选取一个或多个参数数据输入算法；
X＝[X1,X2,…,Xn]，
X为测试环境采集的所有特征参数集数据，X1为第一个特征参数值；n为当前特征参数集的特征数量总和；
步骤S13012、对所述特征参数集中的每一个特征参数进行预处理，根据每一个特征参数形成一特征函数；以射频功率xp为例，ρ(xp)为其特征函数，
xp为路测采集的射频功率；
ρ(xp)为射频功率xp的特征函数，由
将射频功率xp映射到[0,1]之间。
步骤S13013、对每一个特征函数做归一化处理以形成归一特征函数，以射频功率xp为例，s(xp)为其归一化函数
s(xp)∈[0,1]，
其中，s(xp)为射频功率的归一化函数；
步骤S13014、根据归一特征函数形成一个多维度量函数，根据多维度量函数形成所述分析结果。
其中,g(x1,x2,…,xn)，为多维度函数；
ωi,i＝1,…,n为多维度量函数的权重，权重越大表征该参数项对评估的重要度越高。
步骤S13015、将多维度量函数结果与临界值进行比较形成所述分析结果。
人工智能神经网络算法具体包括：
步骤S13021、获取所述特征数据以形成一特征参数集，于所述特征参数集中选取一个或多个参数数据输入算法；示意性的，例如所述特征参数集中包括射频功率数据、丢包率数据、网络延时数据。
以路测采集数据为例，特征参数集数据表示为：
X＝[X1,X2,…,Xn]，
X为测试环境采集的所有特征参数集数据，X1为第一个特征参数值，n为当前特征参数集的特征数量总和。
步骤S13022、对所述特征参数集中的每一个特征参数进行预处理，根据每一个特征参数形成一特征函数；以射频功率xp为例，ρ(xp)为其特征函数，
xp为路测采集的射频功率；
ρ(xp)为射频功率xp的特征函数，由
将射频功率xp映射到[0,1]之间。
步骤S13023、构建BP神经网络模型，源节点神经元的输入为所述特征数据，输出神经元的输出为网络异常事件；
步骤S13024、将基础测试数据和网络异常事件作为历史数据，输入BP神经网络模型进行数据训练得到模型，确定用于V2X网络异常事件识别的神经元权值；
步骤S13025、通过构建的BP神经网络模型进行识别以形成所述分析结果。
所述分析结果至少包括V2X网络弱覆盖、越区网络覆盖、无主网络覆盖。
例如，如图2所示，V2X网路于A点预计的指标射频功率为Y1，实际测段获取的V2X网络映射测试数据为Y2，Y2＜Y1。此时于A点V2X网络处于弱覆盖状态。
如图3所示，V2X网路于B点无网络信号覆盖，此时B点区域处于无主网络覆盖状态。
如图4所示，C点区域可同时接收到V2X网络1和V2X网络2，此时B点区域处于越区网络覆盖状态。
一种V2X智能网联射频效益评估分析的方法，通过获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据，V2X网络的覆盖性能、覆盖区域、网络丢包、网络时延等评估指标进行多维数据评估分析，并利用V2X网络异常识别算法包识别发现网络异常事件，结合地图可视化呈现V2X网络情况，为V2X网络优化调整给出合理建议，解决以往主要依靠人工经验粗放式优化调整的问题，实现高效、精细、协同化的V2X智能网络优化模式。
实施例二
再提供一种基于V2X网络智能网联射频效益的评估系统，其中，包括：
V2X设备，设置于预置位置，用以形成输出V2X网络信号；V2X网络路测数据至少包括指标射频功率、网络传输时间和网络传输数据丢包率。
定位装置，设置于智能网联车辆中，用以获取所述智能网联车辆当前的定位信息，
数据处理子系统，可以内置于OBU装置中，用以获取当前环境中所述V2X网络信号的V2X网络路测数据，并对所述V2X网络路测数据做映射处理以形成V2X网络映射数据；
评估分析子系统，用以接收所述V2X网络映射数据，根据所述V2X网络映射数据形成一分析结果。进一步地，所述评估分析子系统内部还包括一V2X网络异常识别算法包，用于对异常事件进行识别。
示意性地，一种用于V2X智能网联射频效益评估分析系统，智能网联汽车上安装车载OBU装置进行V2X网络测试；数据处理子系统接收车载OBU装置采集的路测数据，并将数据保存在数据库中；评估分析子系统与数据处理子系统进行信息交互，通过加载V2X网络异常识别算法包发现网络异常，为V2X网络优化调整提供辅助决策。
实施例三
再一方面，本申请再提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中该程序被处理器执行时实现上述中一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：包括，
获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据；
根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据；
根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出。
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的渲染方法，还可以执行本申请任意实施例所提供的渲染方法中的相关操作。
实施例四
再一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本申请实施例提供的渲染装置。图5是本申请实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。如图5所示，本实施例提供了一种电子设备400，其包括：一个或多个处理器420；存储装置410，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器420运行，使得所述一个或多个处理器420实现：
一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其中：包括，
获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据；
根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据；
根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出。
如图5所示，该电子设备400包括处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440；电子设备中处理器420的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器420为例；电子设备中的处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线450连接为例。
存储装置410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可运行程序以及模块单元，如本申请实施例中的渲染方法对应的程序指令。
存储装置410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储装置410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可用于接收输入的数字、字符信息或语音信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏、扬声器等设备。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其特征在于：包括，
获取智能网联车辆当前的V2X网络路测数据；
根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据；
根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其特征在于：其中，根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据具体包括：
根据所述V2X网络路测数据和路侧RSU工参数据、道路数据将V2X网络路侧数据映射至物理道路路段以形成每一个路侧V2X设备的网络映射数据；
根据每一个所述V2X网络映射数据形成V2X网络映射测试数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其特征在于，包括：所述特征数据至少包括丢包率、网络延时，执行根据所述V2X网络路测数据和第一参考数据形成V2X网络映射数据以及与所述V2X网络映射数据匹配的特征数据具体包括：
V2X网络路测数据网络环境中，于接收到发送数据包的指令的状态下发送一标准数据包数据，并记录所述数据包数据输出的第一时间；
根据所述第一时间和所述第二时间判断当前网络传输时间。
4.根据权利要求3所述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其特征在于：
校验所述反馈数据包数据与所述标准数据包数据之间的匹配度；
根据所述匹配度判断当前网络传输的丢包率。
5.根据权利要求1所述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其特征在于：所述特征数据至少包括射频功率、丢包率、网络延时以及空间覆盖区域，执行根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出具体包括：
获取所述特征数据以形成一特征参数集，于所述特征参数集中选取一个或多个参数数据输入算法；
对所述特征参数集中的每一个特征参数进行预处理，根据每一个特征参数形成一特征函数；
对每一个特征函数做归一化处理以形成归一特征函数，
根据归一特征函数形成一个多维度量函数，根据多维度量函数形成所述分析结果。
将多维度量函数结果与临界值进行比较形成所述分析结果。
6.根据权利要求1所述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法，其特征在于：所述特征数据至少包括射频功率、丢包率、网络延时以及空间覆盖区域，执行根据所述特征数据做分析处理以形成一分析结果输出具体包括：
获取所述特征数据以形成一特征参数集，于所述特征参数集中选取一个或多个参数数据输入算法；
对所述特征参数集中的每一个特征参数进行预处理，根据每一个特征参数形成一特征函数；
构建BP神经网络模型，源节点神经元的输入为所述特征数据，输出神经元的输出为网络异常事件；
将基础测试数据和网络异常事件作为历史数据，输入BP神经网络模型进行数据训练得到模型，确定用于V2X网络异常事件识别的神经元权值；
通过构建的BP神经网络模型进行识别以形成所述分析结果。
7.一种基于V2X网络智能网联射频效益的评估系统，其特征在于，包括：
V2X设备，设置于预置位置，用以形成输出V2X网络信号；
定位装置，设置于智能网联车辆中，用以获取所述智能网联车辆当前的定位信息，
数据处理子系统，用以获取当前环境中所述V2X网络信号的V2X网络路测数据，并对所述V2X网络路测数据做映射处理以形成V2X网络映射数据；
评估分析子系统，用以接收所述V2X网络映射数据，根据所述V2X网络映射数据形成一分析结果。
8.根据权利要求6所述的一种基于V2X网络智能网联射频效益的评估系统，其特征在于：V2X网络路测数据至少包括指标射频功率、网络传输时间和网络传输数据丢包率。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法。
10.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述基于V2X网络智能网联射频效益的分析方法。
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