CN114466393A - 轨道交通车地通信潜在风险监测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种轨道交通车地通信潜在风险监测方法和系统。所述方法包括获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组；将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据；采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。本发明通过采集车载无线通信设备和地面无线通信设备的大量通信数据，处理为信差数据，对车地通信长周期的大量信差数据进行统计分析，识别异常信差数据，从而定位车地通信存在的潜在通信风险，以便提前进行风险原因分析及处理，避免后续通信故障发生。

Description

轨道交通车地通信潜在风险监测方法和系统

技术领域

本发明涉及轨道交通车领域，更具体地说，涉及一种轨道交通车地通信潜在风险监测方法和系统。

背景技术

轨道交通车在行驶中的车况信息获取和控制通过车地无线通信网络实现，车地可靠无线通信对轨道交通车的安全行驶至关重要，因此需要对车地无线通信进行监测。现在对车地无线通信的监测手段通常是进行实时故障监测，具体来说，就是能够监测到车地通信在什么时间发生了什么故障（如断开通信、通信质量不好等），事后再调出故障发生时轨道交通车的各种数据（如通信设备的工作数据）进行故障原因分析。

然而，现有技术缺少对车地通信潜在风险的监测分析。在实际车地通信中，车地通信可能存在隐患，而造成断开、通信质量差于可接受值的故障，如若不能及时监测识别而任其发展，最终就可能出现故障，导致通信不能正常进行。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种轨道交通车地通信潜在风险监测方法和系统，其能够定位车地通信存在的潜在通信风险，以便提前进行风险原因分析及处理，避免后续通信故障发生。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种轨道交通车地通信潜在风险监测方法，包括以下步骤：

S1、获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组；

S2、将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据；

S3、采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，所述步骤S1进一步包括以下步骤：

S11、将所述车载无线通信设备传输业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成车载设备联合数据；

S12、将所述地面无线通信设备传输所述业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成地面联合数据；

S13、将所述车载设备联合数据和所述地面联合数据进行对比以将所述业务数据一致的所述车载设备联合数据和所述地面联合数据提取为对应一个传输链路的一个关联数据组，进而形成多个对应不同传输链路的多个关联数据组。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，所述通信数据包括设备标识、通信时间和通信质量，所述业务数据包括数据产生时间、业务信息、发送端标识和接收端标识。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

S21、针对每个关联数据组，按照所述车载设备联合数据和所述地面联合数据的所述业务数据将其分为发送端数据和接收端数据；

S22、将所述发送端数据和所述接收端数据的所述设备标识和所述通信时间分别对应，并对所述发送端数据和所述接收端数据的所述通信质量做差值处理以获得通信质量差；

S23、删除所述发送端数据和所述接收端数据的所述业务数据，得到包括所述发送端标识、所述接收端标识、所述通信时间和所述通信质量差的所述信差数据。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，所述步骤S3进一步包括以下步骤：

S31、将所述传输链路两端的所述无线通信设备均相同的所述信差数据提取为纵向数据组；

S32、对每个所述纵向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常；

S33、对多个所述纵向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常；

S34、基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，在所述步骤S32中，基于通信质量差阈值判定是否存在信差数据异常，在所述步骤S33中，基于通信质量差组阈值判定是否存在组异常；在所述步骤S34中，基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述传输链路在特定传输时间存在潜在风险或者所述传输链路自身存在潜在风险。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，所述步骤S3进一步包括以下步骤：

S3A、将所述传输链路一端的所述无线通信设备相同的信差数据提取为横向数据组；

S3B、对每个所述横向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常；

S3C、对多个所述横向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常；

S3D、基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，在所述步骤S3B中，基于通信质量差阈值判定是否存在信差数据异常，在步骤S3C中，基于通信质量差组阈值判定是否存在组异常；在步骤S3D中，基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述传输链路的所述无线通信设备与另一未知无线通信设备在特定传输时间存在潜在风险或所述无线通信设备自身存在潜在风险。

在本发明所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法中，所述通信质量差阈值为预设通信质量差阈值或者同组通信质量差的平均值，所述通信质量差组阈值为预设通信质量差组阈值或者基于多组通信质量差的组平均值的平均值。

本发明解决其技术问题采用的另一技术方案是，构造一种轨道交通车地通信潜在风险系统，包括：

关联数据获取模块，用于获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组；

信差数据整合模块，用于将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据；

风险识别模块，用于采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。

本发明通过采集车载无线通信设备和地面无线通信设备的大量通信数据，处理为信差数据，对车地通信长周期的大量信差数据进行统计分析，识别异常信差数据，从而定位车地通信存在的潜在通信风险，以便提前进行风险原因分析及处理，避免后续通信故障发生。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的步骤流程图；

图2是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的关联数据获取步骤的流程图；

图3是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的信差数据整合步骤的流程图；

图4是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的风险识别步骤的流程图；

图5是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的风险识别步骤的流程图；

图6是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测系统的优选实施例的原理框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明涉及一种轨道交通车地通信潜在风险监测方法，包括以下步骤：获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组；将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据；采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。本发明通过采集车载无线通信设备和地面无线通信设备的大量通信数据，处理为信差数据，对车地通信长周期的大量信差数据进行统计分析，识别异常信差数据，从而定位车地通信存在的潜在通信风险，以便提前进行风险原因分析及处理，避免后续通信故障发生。

图1是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的步骤流程图。如图1所示，在步骤S1中，获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组。在本发明的优选实施例中，车载无线通信设备的联合数据由所述车载无线通信设备传输业务数据时的通信数据和所述业务数据组成。地面联合数据由所述地面无线通信设备传输所述业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成。所述通信数据包括设备标识、通信时间和通信质量，所述业务数据包括数据产生时间、业务信息、发送端标识和接收端标识。通过对业务数据一致的所述车载设备联合数据和所述地面联合数据提取为对应一个传输链路的一个关联数据组，进而形成多个对应不同传输链路的多个关联数据组。

图2是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的关联数据获取步骤的流程图。具体如图2所示，在步骤S11中，将所述车载无线通信设备传输业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成车载设备联合数据。在步骤S12中，将所述地面无线通信设备传输所述业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成地面联合数据。

具体来说，所述车载无线通信设备和所述地面无线通信设备传输业务数据，可以包括其接收或者发送业务数据的情况。而联合数据就是将传输业务数据时的通信数据和业务数据本身一起集合形成，即将采集的通信数据与对应的所述车载无线通信设备和所述地面无线通信设备同一时刻传输的业务数据形成联合数据。通信数据包括设备标识、通信时间、通信质量。通信质量可以是发射/接收功率、发射/接收信号强度等。业务数据包括数据产生时间和具体业务信息，且在进行传输时会添加发送端标识、接收端标识，即所述业务数据包括数据产生时间、业务信息、发送端标识和接收端标识。

举例来说，假设轨道交通车向地面发送一条业务数据，即车载无线通信设备向地面无线通信设备传输业务数据a1＝（C1，G3，T2，M1），C1为发送端标识，即车载无线通信设备标识，G3为接收端标识，即地面无线通信设备标识，M1为具体业务信息，T2为M1产生的时间，那么对应的车载无线通信设备向地面无线通信设备传输业务数据a1产生的通信数据b1可以表示为b1＝（C1，T3，Q1），T3为C1发射X1的时间，Q1为C1发射X1时的通信质量。因此形成的车载无线通信设备的联合数据可以表示为x1＝（C1，T3，Q1；C1，G3，T2，M1）。那么同时，所述地面无线通信设备接收该业务数据产生的通信数据可表示为c1＝（G3，T4，Q2），T4为G3接收X1的时间，Q2为G3接收X1时的通信质量。因此形成的地面联合数据可表示为y1＝（G3，T4，Q2；C1，G3，T2，M1）。

相似地，如果是地面向轨道交通车发送一条业务数据，可表示为a2＝（G4，C2，T5，M3）。其对应形成的车载无线通信设备的联合数据和地面联合数据可以参照上述实施例构建，在此就不再累述了。

在步骤S13中，将所述车载设备联合数据和所述地面联合数据进行对比以将所述业务数据一致的所述车载设备联合数据和所述地面联合数据提取为对应一个传输链路的一个关联数据组，进而形成多个对应不同传输链路的多个关联数据组。

根据前述示例可知，所述车载无线通信设备的n个所述车载设备联合数据的集合可以表示为X＝{x1，x2，x3，…，xn}，其中如前所述，x1＝（C1，T3，Q1；C1，G3，T2，M1）。x2，x3，…，xn也可以参照x1获取。类似的，所述地面无线通信设的n个所述地面联合数据的集合可以表示为Y＝{y1，y2，y3，…，yn}，其中如前所述，y1＝（G3，T4，Q2；C1，G3，T2，M1）。y2，y3，…，yn也可以参照y1获取。

此时，将所述车载设备联合数据和所述地面联合数据进行对比以将所述业务数据一致的所述车载设备联合数据和所述地面联合数据提取为对应一个传输链路的一个关联数据组，进而形成多个对应不同传输链路的多个关联数据组。具体可以是将x1与Y中联合数据对比，找出业务数据一致的y1，提取形成关联数据组，可表示为z1＝{x1，y1}，即｛（C1，T3，Q1；C1，G3，T2，M1）；（G3，T4，Q2；C1，G3，T2，M1）｝。需要说明的是，由于业务数据包含了发收端顺序，发收端顺序不一致时，为不同的两条业务数据。同理将x2与Y中剩余的联合数据对比，找出业务数据一致的y2，提取形成关联数据组z2；对X中剩余联合数据依次执行上述操作，将X和Y匹配划分形成关联数据组集Z＝{z1，z2，z3，…，zn}。

当然，在本发明的其他优选实施例中，还可以分别将y1，y2，y3，…，yn与X进行比较，也可以分别将y1，y2，y3，…，yn和x1，x2，x3，…，xn进行比较，只要最后能够将所述业务数据一致的所述车载设备联合数据和所述地面联合数据提取为对应一个传输链路的一个关联数据组即可，最后可以形成多个对应不同传输链路的多个关联数据组，即z1，z2，z3，…，zn。

在步骤S2中，将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据。在本申请中，其目的是识别通信风险，因此重点关注联合数据中的通信质量数据。在此，可以通过任何适合的方法获取两个联合数据中的通信质量的差值。

图3是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的信差数据整合步骤的流程图。如图3所示，在步骤S21中，针对每个关联数据组，按照所述车载设备联合数据和所述地面联合数据的所述业务数据将其分为发送端数据和接收端数据。在步骤S22中，将所述发送端数据和所述接收端数据的所述设备标识和所述通信时间分别对应，并对所述发送端数据和所述接收端数据的所述通信质量做差值处理以获得通信质量差。在步骤S23中，删除所述发送端数据和所述接收端数据的所述业务数据，得到包括所述发送端标识、所述接收端标识、所述通信时间和所述通信质量差的所述信差数据。

下面还是用关联数据组集Z＝{z1，z2，z3，…，zn}中的第一个关联数据组z1＝{x1，y1}，即｛（C1，T3，Q1；C1，G3，T2，M1）；（G3，T4，Q2；C1，G3，T2，M1）｝，说明如下。如前可知，其业务数据为a1＝（C1，G3，T2，M1），C1为发送端标识，G3为接收端标识。因此，其中的x1是发射端数据，y1是接收端数据。将所述发送端数据和所述接收端数据的所述设备标识和所述通信时间分别对应，并对所述发送端数据和所述接收端数据的所述通信质量做差值处理以获得通信质量差，删除所述发送端数据和所述接收端数据的所述业务数据，得到包括所述发送端标识、所述接收端标识、所述通信时间和所述通信质量差的所述信差数据，即得到f1＝（C1，G３；T3，T4；Q1-Q2），其中C1为发送端标识，G3为接收端标识，T3是C1发送x1的时间，T4是G3接收x1的时间，Q1-Q2为通信质量差。通过分别获取单个信差数据可以得到信差数据集合F＝{f1，f2，f3，…，fn}。

在步骤S3中，采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。在本发明中，可以根据所述信差数据中的通信质量差与通信质量差阈值之间的比较，确定传输链路自身存在潜在风险，还是在某个通信时间存在潜在风险，还是收发设备自身存在风险。在此，所述通信质量差阈值可以为预设通信质量差阈值或者同组通信质量差的平均值，所述通信质量差组阈值可以为预设通信质量差组阈值或者基于多组通信质量差的组平均值的平均值。

下图4和5分别示出了不同的风险识别步骤。在此，可以只执行图4或5中的风险识别，也可以同时或者不同时进行图4和5中的风险识别。

图4是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的风险识别步骤的流程图。在本实施例中，进行对比分析识别潜在通信风险的方法为：从内部和外部两方面对比纵向数据组中信差数据的发收通信质量差，定位发收通信质量差异常的信差数据，判定该异常信差数据对应的传输链路对应的车地通信存在潜在通信风险。

如图4所示，在步骤S31中，将所述传输链路两端的所述无线通信设备均相同的所述信差数据提取为纵向数据组。在此，可以将传输链路两端无线通信设备均相同的信差数据提取为纵向数据组，即两端设备均相同的传输链路在时间纵轴上的数据。

还是以信差数据集合F＝{f1，f2，f3，…，fn}举例，已知其中的信差数据f1＝（C1，G３；T3，T4；Q1-Q2）。如果还存在一个信差数据f5，如果f5＝（C1，G3；T6，T7；Q4-Q5）。由于所述传输链路两端的所述无线通信设备均相同，即C1和C3相同，所以信差数据f1和信差数据f5可以归为同一个纵向数据组，表示为 {f1，f5，…}。同理类推，可以获得多个纵向数据组。需要说明的是，如果信差数据中设备标识顺序不一致，为不同的两条信差数据，即假设一条信差数据为fi＝（G3，C1；……，其和f1和f5不能归于同一个纵向数据组。信差数据集可划分为多个纵向数据组{f1，f5，…}，{f2，f4，…}，{f3，f6，…}等等。

在步骤S32中，对每个所述纵向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常。对单个纵向数据组进行内部对比，可以是设定一个通信质量差阈值，纵向数据组中通信质量差大于该阈值的信差数据判定为异常，也可以是对纵向数据组中信差数据的通信质量差求平均值，通信质量差大于该平均值一定程度的信差数据判定为异常。

在所述步骤S33中，对多个所述纵向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常。具体来说，对单个纵向数据组进行外部对比，可以是分别对多个纵向数据组中信差数据的通信质量差求组平均值。设定一个通信质量差组阈值，组平均值大于该组阈值的纵向数据组判定为组异常，也可以是对多个纵向数据组的组平均值再求整体平均值，组平均值大于整体平均值一定程度的纵向数据组判定为组异常。

在所述步骤S34中，基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。即针对组异常，如果其内部对比存在异常信差数据，则认为是异常信差数据导致组异常，即该纵向数据组对应的发送和接收设备的所述传输链路在特定传输时间存在潜在风险，例如f1异常，则表示C1发G3收这一传输链路在T3发、T4收时存在潜在通信风险；如果内部对比不存在异常信差数据，则认为整组信差数据异常，即对应发送和接收设备的所述传输链路本身存在潜在通信风险，例如{f1，f5，…}组异常，即表示C1发射、G３接收这一传输链路自身存在潜在通信风险。

图5是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测方法的优选实施例的风险识别步骤的流程图。在本实施例中，从内部和外部对比横向数据组中信差数据的发收通信质量差，定位发收通信质量差异常的信差数据，判定该信差数据对应的传输链路对应的车地通信存在潜在通信风险。

如图5所示，在步骤S3A中，将所述传输链路一端的所述无线通信设备相同的信差数据提取为横向数据组。此时将所述传输链路一端无线通信设备相同的信差数据提取为横向数据组，即一个已定通信设备在不同未定通信设备间切换传输的横向数据。

还是以信差数据集合F＝{f1，f2，f3，…，fn}举例，已知其中的信差数据f1＝（C1，G３；T3，T4；Q1-Q2）。如果还存在一个信差数据f3和一个信差数据f4，如果f3=（C1，G6；T2，T3；Q7－Q6），f4＝（C3，G3；T1，T2；Q5－Q4），由于发送设备标识相同，f3和f1归为同一个横向数据组，可以表示为{f1，f3，…}，而同时因为接收设备标识相同，f1和f4同一个横向数据组，表示为{f1，f4，…}。信差数据集可划分为多个横向数据组{f1，f3，…}，{1，f4，…}，…，。

在步骤S3B中，对每个所述横向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常。对比方法与纵向数据组相似，对单个横向数据组进行内部对比，可以是设定一个通信质量差阈值，横向数据组中通信质量差大于该阈值的信差数据判定为异常；也可以是对横向数据组中信差数据的通信质量差求平均值，通信质量差大于该平均值一定程度的信差数据判定为异常。

在步骤S3C中，对多个所述横向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常。对比方法与纵向数据组相似，对单个横向数据组进行外部对比，可以是分别对多个横向数据组中信差数据的通信质量差求组平均值，设定一个组阈值，组平均值大于该组阈值的横向数据组判定为组异常，也可以是对多个横向数据组的组平均值再求整体平均值，组平均值大于整体平均值一定程度的横向数据组判定为组异常。

在步骤S3D中，基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。即基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述传输链路的所述无线通信设备与另一未知无线通信设备在特定传输时间存在潜在风险或所述无线通信设备自身存在潜在风险。举例来说，针对组异常，如果其内部对比存在异常信差数据，则认为是异常信差数据导致组异常，即该横向数据组对应的已定通信设备与某一个未定通信设备在某一时间的传输链路存在潜在通信风险，例如f1异常，则表示C1在T3向G3发射、G3在T接收这一传输链路存在潜在通信风险；如果内部对比不存在异常信差数据，则认为整组信差数据异常，即对应的已定通信设备的传输本身存在潜在通信风险，例如{f1，f3，…}组异常，即表示无线通信设备C1发射存在潜在通信风险。

本发明的轨道交通车地通信潜在风险方法，通过采集车载无线通信设备和地面无线通信设备的大量通信数据，处理为信差数据，对车地通信长周期的大量信差数据进行统计分析，识别异常信差数据，从而定位车地通信存在的潜在通信风险，以便提前进行风险原因分析及处理，避免后续通信故障发生。

图6是本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测系统的优选实施例的原理框图。如图6所示，本发明的轨道交通车地通信潜在风险监测系统包括关联数据获取模块100、信差数据整合模块200和风险识别模块300。其中所述关联数据获取模块100用于获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组。所述信差数据整合模块200用于将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据。所述风险识别模块300用于采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。

其中，所述关联数据获取模块100可以进一步用于将所述车载无线通信设备传输业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成车载设备联合数据；将所述地面无线通信设备传输所述业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成地面联合数据；将所述车载设备联合数据和所述地面联合数据进行对比以将所述业务数据一致的所述车载设备联合数据和所述地面联合数据提取为对应一个传输链路的一个关联数据组，进而形成多个对应不同传输链路的多个关联数据组。所述通信数据包括设备标识、通信时间和通信质量，所述业务数据包括数据产生时间、业务信息、发送端标识和接收端标识。

所述信差数据整合模块200可以进一步用于针对每个关联数据组，按照所述车载设备联合数据和所述地面联合数据的所述业务数据将其分为发送端数据和接收端数据；将所述发送端数据和所述接收端数据的所述设备标识和所述通信时间分别对应，并对所述发送端数据和所述接收端数据的所述通信质量做差值处理以获得通信质量差；删除所述发送端数据和所述接收端数据的所述业务数据，得到包括所述发送端标识、所述接收端标识、所述通信时间和所述通信质量差的所述信差数据。

所述风险识别模块300可以进一步用于将所述传输链路两端的所述无线通信设备均相同的所述信差数据提取为纵向数据组；对每个所述纵向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常；对多个所述纵向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常；基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。

所述风险识别模块300可以进一步用于将所述传输链路一端的所述无线通信设备相同的信差数据提取为横向数据组；对每个所述横向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常；对多个所述横向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常；基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。

所述关联数据获取模块100、信差数据整合模块200和风险识别模块300可以参照图1-6中所示的方法步骤构造，其可以包括任何适合的电路、芯片或者硬件软件模块。

因此，本发明可以通过硬件、软件或者软、硬件结合来实现。本发明可以在至少一个计算机系统中以集中方式实现，或者由分布在几个互连的计算机系统中的不同部分以分散方式实现。任何可以实现本发明方法的计算机系统或其它设备都是可适用的。常用软硬件的结合可以是安装有计算机程序的通用计算机系统，通过安装和执行程序控制计算机系统，使其按本发明方法运行。

本发明还可以通过计算机程序产品进行实施，程序包含能够实现本发明方法的全部特征，当其安装到计算机系统中时，可以实现本发明的方法。本文件中的计算机程序所指的是：可以采用任何程序语言、代码或符号编写的一组指令的任何表达式，该指令组使系统具有信息处理能力，以直接实现特定功能，或在进行下述一个或两个步骤之后实现特定功能：a)转换成其它语言、编码或符号；b)以不同的格式再现。

虽然本发明是通过具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当明白，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换及等同替代。另外，针对特定情形或材料，可以对本发明做各种修改，而不脱离本发明的范围。因此，本发明不局限于所公开的具体实施例，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方式。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组；

S2、将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据；

S3、采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。

2.根据权利要求1所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括以下步骤：

S11、将所述车载无线通信设备传输业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成车载设备联合数据；

S12、将所述地面无线通信设备传输所述业务数据时的通信数据和所述业务数据一起组成地面联合数据；

S13、将所述车载设备联合数据和所述地面联合数据进行对比以将所述业务数据一致的所述车载设备联合数据和所述地面联合数据提取为对应一个传输链路的一个关联数据组，进而形成多个对应不同传输链路的多个关联数据组。

3.根据权利要求2所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，所述通信数据包括设备标识、通信时间和通信质量，所述业务数据包括数据产生时间、业务信息、发送端标识和接收端标识。

4.根据权利要求3所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

S21、针对每个关联数据组，按照所述车载设备联合数据和所述地面联合数据的所述业务数据将其分为发送端数据和接收端数据；

S22、将所述发送端数据和所述接收端数据的所述设备标识和所述通信时间分别对应，并对所述发送端数据和所述接收端数据的所述通信质量做差值处理以获得通信质量差；

S23、删除所述发送端数据和所述接收端数据的所述业务数据，得到包括所述发送端标识、所述接收端标识、所述通信时间和所述通信质量差的所述信差数据。

5.根据权利要求4所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括以下步骤：

S31、将所述传输链路两端的所述无线通信设备均相同的所述信差数据提取为纵向数据组；

S32、对每个所述纵向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常；

S33、对多个所述纵向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常；

S34、基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。

6.根据权利要求5所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，在所述步骤S32中，基于通信质量差阈值判定是否存在信差数据异常，在所述步骤S33中，基于通信质量差组阈值判定是否存在组异常；在所述步骤S34中，基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述传输链路在特定传输时间存在潜在风险或者所述传输链路自身存在潜在风险。

7.根据权利要求4所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括以下步骤：

S3A、将所述传输链路一端的所述无线通信设备相同的信差数据提取为横向数据组；

S3B、对每个所述横向数据组进行内部数据比较以判定是否存在信差数据异常；

S3C、对多个所述横向数据组进行外部比较以判定是否存在组异常；

S3D、基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述潜在风险。

8.根据权利要求7所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，在所述步骤S3B中，基于通信质量差阈值判定是否存在信差数据异常，在步骤S3C中，基于通信质量差组阈值判定是否存在组异常；在步骤S3D中，基于所述信差数据异常和/或所述组异常识别所述传输链路的所述无线通信设备与另一未知无线通信设备在特定传输时间存在潜在风险或所述无线通信设备自身存在潜在风险。

9.根据权利要求6或8所述的轨道交通车地通信潜在风险监测方法，其特征在于，所述通信质量差阈值为预设通信质量差阈值或者同组通信质量差的平均值，所述通信质量差组阈值为预设通信质量差组阈值或者基于多组通信质量差的组平均值的平均值。

10.一种轨道交通车地通信潜在风险系统，其特征在于，包括：

关联数据获取模块，用于获取车载无线通信设备的联合数据和地面无线通信设备的联合数据，并将其匹配划分成多个对应不同传输链路的关联数据组；

信差数据整合模块，用于将单个关联数据组中的两个联合数据整合成对应传输链路的信差数据；

风险识别模块，用于采用所述传输链路两端的无线通信设备基于多个所述信差数据识别潜在风险。

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