CN114007244A - 一种分析车地通信质量的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种分析车地通信质量的方法，所述方法包括以下步骤：S1：提取通信质量数据的原始数据，并进行数据转换；S2：对转换后的数据进行数据检测，并将检测结果进行可视化显示。通过该方法，实现了对关联数据、场强数据及通信报警数据的筛选、识别、转化、趋势跟踪，可视化，故障检测，节省了大量的人工数据处理成本。实现通过中央收集数据即可判断轨旁及列车的通信设备性能，并可对轨旁及列车的通信设备性能进行跟踪。可减少人工下轨旁测量AP的功率的工作量，提高车地通信质量分析的效率；根据对设备的性能状态进行跟踪，从而可对设备进行预防性维护，精准状态修，减少车地通信故障数量。

Description

一种分析车地通信质量的方法
技术领域
本发明涉及轨道交通通信领域，具体说是一种分析车地通信质量的方法。
背景技术
广州地铁十四号线、知识城线、二十一号线及九号线使用的信号系统为上海电气泰雷兹信号系统，网络管理系统NMS通过SNMP协议轮巡对信号系统的设备的状态进行监控，包括轨旁AP以及列车的OBRU的设备状态监控，只能监控设备是否宕机。无法直接监控轨旁AP以及列车OBRU的性能以及运行情况。对于AP和列车的关联情况有日志包含关联上的时间点，AP及列车的MAC，但对该数据，NMS没有做其它的处理。列车OBRU设备具备收集轨旁AP的场强且导出的功能，收集的AP数据包含时间、AP的MAC，关联的AP、扫描到的AP的场强。厂家具有将AP的MAC地址换成AP编号的脚本，没有其他的分析工具。泰雷兹信号厂家具有从数据存储服务器导出通信丢失数据的脚本，生成一个excel文档，但无法转交给运营使用。
现有的网络管理系统只具备设备状态监控的功能，没有性能监控的功能及异常检测功能，对于车地通信的设备，失效模式大部分是由AP场强功率降低，场强覆盖不均匀、场强波动等引起。因无法有效的监控AP功率，设备失效、出现通信丢失故障后再去轨旁测量数据，将很被动。而通过轨旁定期测量AP功率，普遍排查，将耗费大量人力物力。对于关联数据、场强数据及列车通信丢失报警数据，只具备数据采集、导出的功能，导出的数据不直观，无法直接使用，不具备对数据分析及可视化、自动检测的功能。AP关联数据一天多达70万条，没有相应的工具，通过人工去筛选分类，找异常的数据，极大的增加工作任务。
发明内容
针对现有技术上的不足，本发明的目的在于提供一种分析车地通信质量的方法，用来提高车地通信质量分析的效率。
为解决上述问题，本发明提供一种分析车地通信质量的方法，所述方法包括以下步骤：
S1：提取通信质量数据的原始数据，并进行数据转换；
S2：对转换后的数据进行数据检测，并将检测结果进行可视化显示。
所述通信质量数据包括：关联数据、场强数据、丢失信息数据。
作为可选，关联数据转换具体为：从包含所有网络、设备日志的nms.log提出运营期间的关联数据中的时间、AP(无线接入点)编号、列车物理地址、网络端口报警，将所要的关联日志中的关联数据、端口报警数据，形成新的log文件，目的在于大大减少了操作文件的大小，提高后续的数据处理效率，另一方面，避免了非运营期间不规则的数据引起误差。
以日期进行分类，统计和计算出每个AP及每个列车车头每天运营期间的关联次数、关联时长、异常关联情况，并保存为excel文件，有利于数据分析和备份，用于数据检测及可视化。
作为可选，关联数据的数据检查为：对生产的excel数据进行自动检测，检测每个AP的关联次数和关联时间的波动情况，包括隔日、一周内及一个月的波动情况以及变化趋势，不关联情况，异常关联次数，并将检测结果显示在界面。
以列车的OBRU(车载无线单元)的MAC地址进行分类，计算列车的OBRU从关联该AP到切换至另一个AP的时长，得到关联该AP的时间，截取运营时间段，累积每次的关联时间算出AP的每天关联总时长。
通过对AP次数和关联时间和AP功率的正相关性，可以判断AP的功率是否正常，当AP功率在正常范围内，每次列车经过一次，会关联到该AP，而当AP功率过低，列车经过时少关联该AP或者不关联该AP；
通过对AP关联次数和关联总时间的变化，从而跟踪AP的功率变化情况，代替人工轨旁测量AP功率，在关联次数或者关联总时间减弱到一定程度，如一个月内降低一半，可提前对AP进行检查、重启等操作，从而避免影响行车。
基于故障处理经验，通过时间和次数的预(计)算，对异常数据进行识别，即是否存在同个列车车头与同个AP在短时间内多次关联而不切换到其它AP。
正常情况下，当列车扫描到该AP场强低于-75dB时，直接切换至另外一个强场高于-75dB的AP，若扫描不到场强高于-75dB的AP时，则不进行切换。多次出现异常数据则判断出该AP的SDR模块或者列车的OBRU模块存在不稳定状态。若是列车和多个AP发生这种关联情况，则判断为列车的OBRU不稳定。若是同个AP和多个列车发生这种关联情况，则判断出该AP故障。系统通过对原始的关联数据分别以列车车头的物理地址和AP名称进行排序，算出每次关联切换的时间差，自动识别出10秒内同个列车车头和同个AP发生关联三次以上，则记录为一次短时间内多次关联。当一个列车车头或者AP一天内出现短时间内多次关联超过20次以上，则判断该设备异常。
当列车的通信设备性能好时，收到的AP场强强，则和AP的平均关联时间长，列车的通信设备性能不好时，收到的AP场强弱，则和AP的平均关联时间弱，系统自动统计每个列车车头每天的关联次数，跟踪列车的每天关联次数和AP关联平均时间，从而得出列车设备的状态变化趋势。通过设定阈值，实现对全线列车的自动监测功能。
作为可选，关联次数及总时间可视化为：可输入要查看的AP编号，通过从系统生成的excel表格提取关联的次数和时长，将同个AP的关联次数和关联时间放在同一张图上，方便查找其规律，使用PyQt5对其进行可视化，pyQt5控件可以对其进行伸缩，放大、标识每天的关联次数和时长等功能。
作为可选，场强数据的数据转换为：指定线路和车头文件夹，提取原始场强数据的文件中的场强数据，时间，AP的物理地址，转换AP的物理为AP编号,通过两个维度提取AP场强数据，形成新的数据表。
作为可选，场强数据的数据检测为：列车读取到的AP场强，数据格式为日期、时间、关联AP及场强值，文件类型为log，每一秒生成一行数据，一行中列车关联到的AP场强数据及2-6个不等的扫描到的AP场强数据。将原场强文件从列车的两个OBRU设备导出，先将AP的物理地址转化为都转化成AP名称，通过从每一行的2-6个AP的场强大小数据中提取得到列车经过时，扫描到的每个AP的场强数据，生成表格数据。再从AP数据中提取每个AP的场强峰值，并且将提取的数据生成新的表格数据，记录AP的场强峰值变化，用于跟踪AP的发射功率，当AP的发射功率越大，列车经过的时候扫描到该AP的场强峰值越大，代替通过轨旁采用频谱仪测试AP发射功率的方式。系统可自动检测出列车扫描到AP的场强峰值低于-50dB的情况，并且通过对比两个车头的扫描到的同个AP场强峰值，判断出要检查的重点设备，输出检查建议。若是单个车头扫描到的AP场强峰值低，则重点检查AP天线，若是两个车头同时扫描到的AP场强峰值低，则重点检查SDR及共同线缆部分。每个AP的场强的场强变化情况，用于分析AP的发射功率是否过大波动及存在瞬间波动的情况。不同的列车扫到的同个AP场强对比，用于判断列车之间的差异。提取列车两个车头该时间点正在关联的AP的场强数据，若关联的AP场强低于-75dB,系统会自动检测该时间扫描到的各个AP的场强值，若该时刻列车扫描到的AP场强最大值中有超过-75dB,则说明该列车车头切换延时，该情况下若持续2秒，则判断为OBRU性能问题；若该时刻列车扫描到的场强值均低于-75dB且最大值大于-128dB,则说明此时该列车车头所在的区域场强覆盖差；若两个车头同时出现这种情况，则说明该区域场强覆盖非常差，及有可能到时列车丢失通信；若该时刻列车扫描到的场强值均为-128dB或者无法扫描到AP，或者该时刻所有扫描到的AP场强均突然同时下降至低于-75dB，则说明该区段可能存在干扰。若存在多次所有扫描到的AP场强均突然同时下降至低于-75dB的情况，则说明列车的通信设备可能存在线路松动，接触不良。若列车关联的AP场强均值大于-50dB,则说明该列车整体通信质量不佳。
基于以上的情况，系统在数据检测时可判断出结果，并将结果显示于界面。基于以上的数据处理和检测，从而获得整个线路的AP功率情况，AP场强覆盖情况，列车通信质量。
作为可选，场强可视化：通过对新生成数据表提取数据，在界面输入AP的编号，可以单个AP场强可视化，将列车经过AP时，两个车头扫描到AP场强的以时间序列显示，可观察其变化及大小；在界面选择场强峰值可视化，可将全线的AP场强峰值显示在一张图上，用于对比相邻AP的场强情况，也清晰明了的展现整个线路的AP场强情况。使用pyQt5控件对其进行可视化，具有伸缩，放大、标识是哪个AP等功能。在界面可输入线路，然后选择线路场强，可视化整个线路的场强覆盖情况，从数据中提取同一时间，两个车头扫到的6个AP的场强大小，关联AP的场强大小，每个时间节点连接起来，绘制成曲线，并提取此时扫描到的AP场强最大值，另外绘制一条曲线，添加-75dB的基准线。使用plotly进行可视化，在界面可操作隐藏及显示曲线、缩小放大，并对于每个时间上的曲线节点进行了标注AP号及AP场强。基于线路场强可视化，清晰明了的展现线路场强覆盖情况，并可用于查找线路哪个场强覆盖弱，单车头场强分析，两车头扫描到的场强冗余分析，关联场强和最强场强切换分析。
作为可选，丢失通信数据的数据转化为：通过对列车与轨旁的通信丢失数据进行处理及转化，将文本数据中的通信丢失的时间、列车、区段、列车车头等信息提取、形成新的表格数据，以便进行数据检测及可视化。
作为可选，丢失通信数据的数据检测为：统计每个列车车头、每个计轴区段的丢通信次数，并判断丢失通信是否集中在某个时间段，检测输出丢通信多的区段和列车车头。基于列车通信机制原理，若通信丢失在无线部分，两个车头会同时生成报警信息，若丢失在列车有线，则可能只有一个车头有报警信息，基于该机理，系统通过对比同列车两个车头的通信丢失数量对比，判断丢失通信的位置，并输出结果。
作为可选，丢失通信数据可视化：通过提取新数据表，在界面输入列车编号，输出该列车“日期-通信丢失次数”的图，用于分析列车丢失通信是否集中在某一天及次数变化趋势；输入计轴编号，输出该区段内丢通信的所有具体位置的散点图，可精确到米。用于查找丢失通信丢失集中的具体位置。点击“列车”按钮，可输出所有列车一个月内的丢失通信次数；点击“日期”按钮，可输出整改线路丢失通信次数随车时间变化的曲线图；点击“区段”按钮，可输出整个线网一个月内每个区段丢失通信的次数图。
采用上述优选方案，与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提供一种分析车地通信质量的方法，所述方法实现了对关联数据、场强数据及通信报警数据的筛选、识别、转化、趋势跟踪，可视化，故障检测，节省了大量的人工数据处理成本。实现通过中央收集数据即可判断轨旁及列车的通信设备性能，并可对轨旁及列车的通信设备性能进行跟踪。可减少人工下轨旁测量AP的功率的工作量，提高车地通信质量分析的效率；根据对设备的性能状态进行跟踪，从而可对设备进行预防性维护，精准状态修，减少车地通信故障数量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例1所述一种分析车地通信质量的方法流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明提供一种分析车地通信质量的方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
S1：提取通信质量数据的原始数据，并进行数据转换；
S2：对转换后的数据进行数据检测，并将检测结果进行可视化显示。
所述通信质量数据包括：关联数据、场强数据、丢失信息数据。
作为可选，关联数据转换具体为：从包含所有网络、设备日志的nms.log提出运营期间的关联数据中的时间、AP(无线接入点)编号、列车物理地址、网络端口报警，将所要的关联日志中的关联数据、端口报警数据，形成新的log文件，目的在于大大减少了操作文件的大小，提高后续的数据处理效率，另一方面，避免了非运营期间不规则的数据引起误差。
以日期进行分类，统计和计算出每个AP及每个列车车头每天运营期间的关联次数、关联时长、异常关联情况，并保存为excel文件，有利于数据分析和备份，用于数据检测及可视化。
作为可选，关联数据的数据检查为：对生产的excel数据进行自动检测，检测每个AP的关联次数和关联时间的波动情况，包括隔日、一周内及一个月的波动情况以及变化趋势，不关联情况，异常关联次数，并将检测结果显示在界面。
以列车的OBRU(车载无线单元)的MAC地址进行分类，计算列车的OBRU从关联该AP到切换至另一个AP的时长，得到关联该AP的时间，截取运营时间段，累积每次的关联时间算出AP的每天关联总时长。
通过对AP次数和关联时间和AP功率的正相关性，可以判断AP的功率是否正常，当AP功率在正常范围内，每次列车经过一次，会关联到该AP，而当AP功率过低，列车经过时少关联该AP或者不关联该AP；
通过对AP关联次数和关联总时间的变化，从而跟踪AP的功率变化情况，代替人工轨旁测量AP功率，在关联次数或者关联总时间减弱到一定程度，如一个月内降低一半，可提前对AP进行检查、重启等操作，从而避免影响行车。
基于故障处理经验，通过时间和次数的预(计)算，对异常数据进行识别，即是否存在同个列车车头与同个AP在短时间内多次关联而不切换到其它AP。
正常情况下，当列车扫描到该AP场强低于-75dB时，直接切换至另外一个强场高于-75dB的AP，若扫描不到场强高于-75dB的AP时，则不进行切换。多次出现异常数据则判断出该AP的SDR模块或者列车的OBRU模块存在不稳定状态。若是列车和多个AP发生这种关联情况，则判断为列车的OBRU不稳定。若是同个AP和多个列车发生这种关联情况，则判断出该AP故障。系统通过对原始的关联数据分别以列车车头的物理地址和AP名称进行排序，算出每次关联切换的时间差，自动识别出10秒内同个列车车头和同个AP发生关联三次以上，则记录为一次短时间内多次关联。当一个列车车头或者AP一天内出现短时间内多次关联超过20次以上，则判断该设备异常。
当列车的通信设备性能好时，收到的AP场强强，则和AP的平均关联时间长，列车的通信设备性能不好时，收到的AP场强弱，则和AP的平均关联时间弱，系统自动统计每个列车车头每天的关联次数，跟踪列车的每天关联次数和AP关联平均时间，从而得出列车设备的状态变化趋势。通过设定阈值，实现对全线列车的自动监测功能。
作为可选，关联次数及总时间可视化为：可输入要查看的AP编号，通过从系统生成的excel表格提取关联的次数和时长，将同个AP的关联次数和关联时间放在同一张图上，方便查找其规律，使用PyQt5对其进行可视化，pyQt5控件可以对其进行伸缩，放大、标识每天的关联次数和时长等功能。
作为可选，场强数据的数据转换为：指定线路和车头文件夹，提取原始场强数据的文件中的场强数据，时间，AP的物理地址，转换AP的物理为AP编号,通过两个维度提取AP场强数据，形成新的数据表。
作为可选，场强数据的数据检测为：列车读取到的AP场强，数据格式为日期、时间、关联AP及场强值，文件类型为log，每一秒生成一行数据，一行中列车关联到的AP场强数据及2-6个不等的扫描到的AP场强数据。将原场强文件从列车的两个OBRU设备导出，先将AP的物理地址转化为都转化成AP名称，通过从每一行的2-6个AP的场强大小数据中提取得到列车经过时，扫描到的每个AP的场强数据，生成表格数据。再从AP数据中提取每个AP的场强峰值，并且将提取的数据生成新的表格数据，记录AP的场强峰值变化，用于跟踪AP的发射功率，当AP的发射功率越大，列车经过的时候扫描到该AP的场强峰值越大，代替通过轨旁采用频谱仪测试AP发射功率的方式。系统可自动检测出列车扫描到AP的场强峰值低于-50dB的情况，并且通过对比两个车头的扫描到的同个AP场强峰值，判断出要检查的重点设备，输出检查建议。若是单个车头扫描到的AP场强峰值低，则重点检查AP天线，若是两个车头同时扫描到的AP场强峰值低，则重点检查SDR及共同线缆部分。每个AP的场强的场强变化情况，用于分析AP的发射功率是否过大波动及存在瞬间波动的情况。不同的列车扫到的同个AP场强对比，用于判断列车之间的差异。提取列车两个车头该时间点正在关联的AP的场强数据，若关联的AP场强低于-75dB,系统会自动检测该时间扫描到的各个AP的场强值，若该时刻列车扫描到的AP场强最大值中有超过-75dB,则说明该列车车头切换延时，该情况下若持续2秒，则判断为OBRU性能问题；若该时刻列车扫描到的场强值均低于-75dB且最大值大于-128dB,则说明此时该列车车头所在的区域场强覆盖差；若两个车头同时出现这种情况，则说明该区域场强覆盖非常差，及有可能到时列车丢失通信；若该时刻列车扫描到的场强值均为-128dB或者无法扫描到AP，或者该时刻所有扫描到的AP场强均突然同时下降至低于-75dB，则说明该区段可能存在干扰。若存在多次所有扫描到的AP场强均突然同时下降至低于-75dB的情况，则说明列车的通信设备可能存在线路松动，接触不良。若列车关联的AP场强均值大于-50dB,则说明该列车整体通信质量不佳。
基于以上的情况，系统在数据检测时可判断出结果，并将结果显示于界面。基于以上的数据处理和检测，从而获得整个线路的AP功率情况，AP场强覆盖情况，列车通信质量。
作为可选，场强可视化：通过对新生成数据表提取数据，在界面输入AP的编号，可以单个AP场强可视化，将列车经过AP时，两个车头扫描到AP场强的以时间序列显示，可观察其变化及大小；在界面选择场强峰值可视化，可将全线的AP场强峰值显示在一张图上，用于对比相邻AP的场强情况，也清晰明了的展现整个线路的AP场强情况。使用pyQt5控件对其进行可视化，具有伸缩，放大、标识是哪个AP等功能。在界面可输入线路，然后选择线路场强，可视化整个线路的场强覆盖情况，从数据中提取同一时间，两个车头扫到的6个AP的场强大小，关联AP的场强大小，每个时间节点连接起来，绘制成曲线，并提取此时扫描到的AP场强最大值，另外绘制一条曲线，添加-75dB的基准线。使用plotly进行可视化，在界面可操作隐藏及显示曲线、缩小放大，并对于每个时间上的曲线节点进行了标注AP号及AP场强。基于线路场强可视化，清晰明了的展现线路场强覆盖情况，并可用于查找线路哪个场强覆盖弱，单车头场强分析，两车头扫描到的场强冗余分析，关联场强和最强场强切换分析。
作为可选，丢失通信数据的数据转化为：通过对列车与轨旁的通信丢失数据进行处理及转化，将文本数据中的通信丢失的时间、列车、区段、列车车头等信息提取、形成新的表格数据，以便进行数据检测及可视化。
作为可选，丢失通信数据的数据检测为：统计每个列车车头、每个计轴区段的丢通信次数，并判断丢失通信是否集中在某个时间段，检测输出丢通信多的区段和列车车头。基于列车通信机制原理，若通信丢失在无线部分，两个车头会同时生成报警信息，若丢失在列车有线，则可能只有一个车头有报警信息，基于该机理，系统通过对比同列车两个车头的通信丢失数量对比，判断丢失通信的位置，并输出结果。
作为可选，丢失通信数据可视化：通过提取新数据表，在界面输入列车编号，输出该列车“日期-通信丢失次数”的图，用于分析列车丢失通信是否集中在某一天及次数变化趋势；输入计轴编号，输出该区段内丢通信的所有具体位置的散点图，可精确到米。用于查找丢失通信丢失集中的具体位置。点击“列车”按钮，可输出所有列车一个月内的丢失通信次数；点击“日期”按钮，可输出整改线路丢失通信次数随车时间变化的曲线图；点击“区段”按钮，可输出整个线网一个月内每个区段丢失通信的次数图。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，故凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：提取通信质量数据的原始数据，并进行数据转换；
S2：对转换后的数据进行数据检测，并将检测结果进行可视化显示；
所述通信质量数据包括：关联数据、场强数据、丢失信息数据。
2.根据权利要求1所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，关联数据的数据转换具体为：从包含所有网络、设备日志的nms.log提出运营期间的关联数据中的时间、AP编号、列车物理地址、网络端口报警，将所要的关联日志中的关联数据、端口报警数据，形成新的log文件；
以日期进行分类，统计和计算出每个AP及每个列车车头每天运营期间的关联次数、关联时长、异常关联情况，并保存为excel文件。
3.根据权利要求2所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，关联数据的数据检测检测为：对形成的excel数据进行检测，检测每个AP的关联次数和关联时间的波动情况，并将检测结果显示在显示界面；
以列车的OBRU的MAC地址进行分类，计算列车的OBRU从关联该AP到切换至另一个AP的时长，得到关联该AP的时间，截取运营时间段，累积每次的关联时间算出AP的每天关联总时长；
通过对AP次数和关联时间和AP功率的正相关性，判断AP的功率是否正常，
通过对AP关联次数和关联总时间的变化，从而跟踪AP的功率变化情况；
通过时间和次数的预算，对异常数据进行识别，判断出该AP或者列车的存在不稳定状态；
跟踪列车的关联次数和关联总时间，从而得出列车设备的状态变化趋势，通过设定阈值大小，和趋势跟踪模型，异常关联检测，实现对全线列车的自动监测功能。
4.根据权利要求3所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，关联数据的检测结果可视化为：输入要查看的AP编号，通过从系统生成的excel表格提取关联的次数和时长，将同个AP的关联次数和关联时间放在同一张图上，方便查找其规律，使用PyQt5对其进行可视化。
5.根据权利要求1或4所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，场强数据的数据转换为：提取指定线路和车头文件夹，提取原始场强数据的文件中的场强数据，时间，AP的物理地址，转换AP的物理为AP编号,通过两个维度提取AP场强数据，形成新的数据表。
6.根据权利要求5所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，场强数据的数据检测为：
列车读取到的AP场强，数据格式为日期、时间、关联AP及场强，扫描到的其它AP场强；
将原场强文件从列车的两个OBRU设备导出，先将AP的物理地址转化为都转化成AP名称，提取AP的场强大小数据分别提取每个AP的数据，得到列车经过时每个AP的场强的变化数值，用来判断AP场强的峰值、波动情况；
从AP数据中提取每个AP的场强峰值，用于判断AP功率；
通过不同的列车扫到的AP场强对比，判断列车之间的差异；
通过对AP场强的峰值识别，以及对关联AP场强单独提取，从而获得整个线路的通信质量。
7.根据权利要求6所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，场强数据的检测结果可视化为：通过对新生成数据表提取数据，在界面输入AP的编号，对单个AP、场强峰值、线路场强使用pyQt5控件对其进行可视化。
8.根据权利要求1或4或7所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，丢失通信数据的数据转化为：通过对列车与轨旁的通信丢失数据进行处理及转化，将文本数据中的通信丢失的时间、列车、区段、列车车头等信息提取、形成新的表格数据，以便进行数据检测及可视化。
9.根据权利要求8所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，丢失通信数据的数据检测为：统计每个列车车头、每个计轴区段的丢通信次数，并判断丢失通信是否集中在某个时间段，检测输出丢通信多的区段和列车车头；若通信丢失在无线部分，两个车头会同时生成报警信息，若丢失在列车有线，则只有一个车头有报警信息，系统通过对比同列车两个车头的通信丢失数量对比，判断丢失通信的位置，并输出结果。
10.根据权利要求9所述的一种分析车地通信质量的方法，其特征在于，丢失通信数据的检测结果可视化为：通过提取新数据表，在界面输入列车编号，输出该列车“日期-通信丢失次数”的图，用于分析列车丢失通信是否集中在某一天及次数变化趋势；
输入计轴编号，输出该区段内丢通信的所有具体位置的散点图；用于查找丢失通信丢失集中的具体位置；
点击“列车”按钮，可输出所有列车一个月内的丢失通信次数；点击“日期”按钮，可输出整改线路丢失通信次数随车时间变化的曲线图；点击“区段”按钮，可输出整个线网一个月内每个区段丢失通信的次数图。
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