CN115278940B - 一种无线广域网多系统联网异构网关系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线广域网多系统联网异构网关系统，该系统包括：接收发射子系统，用于接入多种类别的无线广域物联网，并将无线广域物联网根据预置的组合模块根据异构点的不同处理后合并为具有统一标识的数据流；异构组合子系统，用于对具有统一标识的数据流的各个系统不同的异构点进行分离处理，完成相应算法和协议，生成具有规则的数据流；数据处理子系统，对具有规则的数据流，组成各个无线广域网的上层北向接口，同时，对各个测量数据进行智能数据分析，形成区域智能的边缘计算算力。由此，使得建网成本下降，处理效率、兼容性和服务质量提高，扩展能力提升。

Description

一种无线广域网多系统联网异构网关系统

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种无线广域网多系统联网异构网关系统。

背景技术

为了满足无线广域物联网的广域接入、超低功耗接入、低成本设备、灵活的扩展性、服务质量(QOS)等方面苛刻要求，现有的接入网络，因为需要服务的特定目标不同，在网络的性能和功能上有一些不同，不能兼容。而且无线广域物联网的运营方式有较大的差别，例如LoRa系统(Long Range，一种物理层的无线数字通信调制技术)是制造驱动的运营方式，用户可以自己建设自己专用的网络；SigFox系统是运营商驱动的系统，是由SigFox运营商建设网络，用户采用租用的方式进行运营；NB-IoT是电信运营商运营的网络，一般有电信网络的地方才可以使用NB-IoT网络。

可见，基于上述的种种差异，使得系统建设和系统运营组成的无线广域物联网存在不兼容的现象，特别是针对不同的应用场景，需要服务的特定目标不同，在网络的性能和功能上就不能兼容，而在一个区域内会因为不同的监测和控制目标，需要分别建设不同的运营系统，则会导致整个无线广域物联网的建设成本高，各个系统的数据不能互通，对区域的管理和控制不利，对系统的升级和改造带来较大工作量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种无线广域网多系统联网异构网关系统，能够通过对不同系统的物理层、链路层、网络层进行异构合并，形成统一数据流进行处理和控制，区域无线广域网络融合，使得整个区域无线广域网系统的建设成本降低、扩展性好、兼容性提高和服务质量提升。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种无线广域网多系统联网异构网关系统，所述系统包括：接收发射子系统，用于接入多种类别的无线广域物联网，并将所述无线广域物联网根据预置的异构组合点处理后合并为具有统一标识的数据流；异构组合子系统，用于对所述具有统一标识的数据流的异构点进行分离处理后，根据协议生成具有协议规则的数据流；数据处理子系统，用于对所述具有协议规则的数据流根据无线广域网的协议进行分解和合并，同时进行智能关联数据处理，生成兼容数据包发送至对应的北向接口。

在一些实施方式中，接收发射子系统包括：其中，预置的异构组合点包括，配置在下述异构数据汇聚单元与射频单元之间的第一级异构点、配置在下述异构数据汇聚单元与物理层单元之间的第二级异构点、配置在下述异构数据汇聚单元与链路层单元之间的第三级异构点、配置在下述异构数据汇聚单元与无线网络资源控制单元之间的第四级异构点；射频单元，用于对接入的无线广域物联网进行射频信号处理和前端基带处理生成基带信号，所述第一异构点接收多个射频单元发出的基带信号合并生成第一异构数据发送至异构数据汇聚单元；物理层单元，用于对所述基带信号基于物理层调制解调算法进行处理生成的链路层信号，所述第二异构点接收多个物理层单元发出的链路层信号合并生成第二异构数据发送至异构数据汇聚单元；链路层单元，用于对所述链路层信号基于链路层通信协议栈算法进行处理生成网络层信号，所述第三异构点接收多个链路层单元发出的网络层信号合并生成第三异构数据发送至异构数据汇聚单元；无线网络链路控制单元和无线网络资源控制单元，用于对所述链路层来的数据基于无线广域物联网对应的无线算法进行处理生成网络层信号，所述第四异构点接收多个无线控制单元发出的网络层信号合并生成第四异构数据发送至异构数据汇聚单元；异构数据汇聚单元，用于将所述第一异构数据、第二异构数据、第三异构数据和第四异构数据根据各个系统的物理层、链路层和网络层的分别数据标识并打上时间戳进行标识生成具有统一标识的数据流。

在一些实施方式中，所述异构组合子系统包括：异构点合并与分发单元，用于对所述具有统一标识的数据流根据不同异构点的数据进行分离生成多个异构点子数据；异构点处理单元，用于对所述异构点子数据基于数据层分离进行处理，完成相关系统该层的算法和协议计算处理，生成多个子层数据；数据组合单元，用于将所述多系统已经完成物理层、链路层和网络层处理的数据，包括各个系统的测量量进行组合，生成具有协议规则的数据流。

在一些实施方式中，所述数据处理子系统包括：系统分解和组合单元，用于对所述具有协议规则的数据流根据各系统数据的无线广域网的协议进行分解处理生成多个系统网络数据，将所述多个系统网络的符合传输协议的数据，发送至各个系统对应的北向接口。

在一些实施方式中，所述数据处理子系统还包括：智能数据处理单元，用于对所述具有协议规则的数据流进行关联分析生成智能管理监控数据。

在一些实施方式中，北向接口至少包括无线广域网联网应用后台接口和广域链接系统接口。

在一些实施方式中，所述智能数据处理单元包括：物理参数关联单元，用于对所述各个无线广域网系统的网络测量量数据进行物理性能的关联分析生成系统性能的学习数据；时间参数关联单元，用于对所述各个无线广域网系统的网络测量量数据进行定时事件和性能的关联分析生成实时处理关联的学习数据；空间参数关联单元，用于对所述各个无线广域网系统的网络测量量数据进行地域参数的关联分析生成地域和地理的学习数据；服务质量参数关联单元，用于对所述各个无线广域网系统的网络测量量数据进行服务性能的关联分析生成服务性能的学习数据；

在一些实施方式中，无线广域网包括：非授权频率的SigFox系统、LoRa系统、Weightless系统、授权频率系统的NB-IoT系统、LTE-M系统和5G RedCap系统中一种或多种的组合。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

实施本发明能够通过对不同无线广域网系统的物理层、链路层、网络层进行异构合并，从而形成统一数据流再进行处理和控制，进而使得整个系统的建设成本降低、兼容性提高和服务质量提升。还能够根据各系统QOS服务质量的要求，设置不同的异构点，对接入的信息或数据进行不同QOS的组合，大大的提高了系统的灵活扩展能力。此外，本发明的向上数据链路将异构组合的数据重新根据各接入系统的传输链路和后台应用的要求，还形成各自标准协议的数据，根据不同协议标准能传输到不同系统链路，为多系统的融合和处理提供了便利性。

附图说明

图1为本发明实施例公开的一种无线广域网多系统联网异构网关系统示意图；

图2为本发明实施例公开的一种接收发射子系统示意图；

图3为本发明实施例公开的一种异构组合子系统示意图；

图4为本发明实施例公开的一种数据处理子系统示意图；

图5为本发明实施例公开的又一种数据处理子系统示意图；

图6为本发明实施例公开的一种无线广域网联网的网关装置硬件框图。

具体实施方式

为了更好地理解和实施，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

为了具体说明本发明的应用场景及技术解决难道，对于现行的无线广域物联网组网的形式进行举例说明：

1、自动抄表，自动抄表是一种“典型”抄表功能，吞吐量要求较低，SigFox作为低数据率和价格低廉是潜在的解决方案，NB-IoT因为其非常广泛的覆盖范围以及在广泛区域内领先的障碍物穿透能力也是备选方案。

2、基础设施控制，对基础设施的控制是一种大跨度的物联网系统。有些不是关键的基础设施，只是需要低速率、远距离、低成本和长期免维护的系统，SigFox、LoRa较为合适。有些关键基础设施的物联网，需要高QOS采集，实时的控制，此时，物联网系统的选择则要求宽带，实时性较好的系统，此时，NB-IoT和LTE-M系统较好。

3、物流，供应链跟踪货物包括，在车辆、集装箱或包裹级别进行跟踪。定位和移动成为重要的要求，所以，使用LoRa和NB-IoT更加适合。

4、环境监测，环境监测检测水、空气和土壤中的生态系统健康指标。优先考虑的是长通信距离、长时间使用和低成本，而它们的数据可以容忍较长时间的延迟。这样LoRa和SigFox系统较为合适。

5、野生动物监测，野生动物监测需要的具体应用：位置跟踪和行为识别，需要将无线传感器连接到活体动物上。因此，设备的体积和重量都要十分小。比较了不同系统的通信范围和功耗，LoRa表现最好。

6、智能建筑，智能建筑主要是对建筑物的舒适性和安全性进行监测，优先考虑网络穿透室内障碍物并通过墙壁进行通信的能力，LoRa和NB-IoT是比较好的选择。而LTE-M由它的高传输数据率，适用于视频监控。

7、国防和军事，军事组织必须拥有所使用的任何网络的专有所有权，并且能够根据需要在任何环境中快速部署和拆卸。LoRa、Weightless-P是选项。LoRa协议的开放性，用户可以开发自己的更高级别的安全协议，使得系统的安全和抗干扰更有保障。

根据上述示例，显而易见，无线广域物联网在使用十分广泛的同时，系统需要针对不同的应用场景，而不同的应用场景要求不同，系统不能兼容，使得区域受管制，如果需要对各种形态进行监测和控制，需要不同的部门建设不同的接入网络，在同一地点或同一装置。而且由于功能的要求不同，可能需要建设几套系统并存；同时因为不同的系统扩展能力差异较大，扩展也较为困难；不同的系统运营方式可能不同，对后台的应用统一的支撑能力有限。

再有，在广域物联网的传输接入距离一般在100公里以内，在一些荒芜的地方和海洋，接入需要采用卫星通信(可能还有平流层通信和无人机通信)的方式。而卫星通信的地面网关一般具有特定的系统要求，当不同的无线广域物联网接入的时候需要分别对接，很难形成规模应用，开发的难度也增加。

由此可见，目前的无线广域物联网因为需要服务的特定目标不同，在网络的性能和功能上有一些不同，不能兼容，在一个区域因为不同的监测和控制目标，需要分别建设不同的系统，建设成本高；系统在接入数量，QOS保障和维护的成本差异较大；在传输速率、传输距离、传输系统架构及网络的性能方面也有较大不同，使得多系统组合的区域物联网的扩展性受到很大的制约；各种系统的运营方式有差异，区域里各类广域物联网系统的管理和控制需要分别建设，整体监测和控制成本较高。特别是在比较偏远和海上的网络基础建设成本效益较差。同时，各类无线广域物联网的分别建设，应用和服务，缺乏区域整体数据的关联分析，不能形成大数据分析，对网络的统一管理，功能维护，系统扩展都不利；系统在没有本地基础设施支撑的情况下，需要接入卫星通信(或者平流层通信和无人机通信等)以便扩展接入，但是，不同的无线广域网络系统的接口不同，需要进行适当的转换。

本发明实施例公开了一种无线广域网多系统联网异构网关系统，能够通过对不同无线广域网系统的物理层、链路层、网络层进行异构合并，从而形成统一数据流再进行处理和控制，进而使得整个系统的兼容性提高。还能够根据各系统QOS服务质量的要求，设置不同的异构点，对接入的信息或数据进行不同QOS的组合，大大的提高了系统的灵活扩展能力。此外，本发明的向上数据链路将异构组合的数据重新根据各接入系统的传输链路和后台应用的要求，还形成各自标准协议的数据，根据不同协议标准能传输到不同系统链路，为多系统的融合和处理提供了便利性。

请参阅图1，图1为本发明实施例公开的一种无线广域网多系统联网异构网关系统示意图。如图1所示，该无线广域网多系统联网异构网关系统可以包括：

接收发射子系统1、异构组合子系统2和数据处理子系统3。其中，接收发射子系统1用于接入多种类别的无线广域物联网，并将无线广域物联网根据预置的异构组合点处理后合并为具有统一标识的数据流，该无线广域网包括非授权频率的SigFox系统、LoRa系统、Weightless系统、授权频率系统的NB-IoT系统、LTE-M系统和5G RedCap系统中一种或多种的组合，此外，对于其他无线广域物联网也属于本发明的保护范围，在此不进行列举。并且，通过对硬件平台的演进，还可以包括其它现存的和未来的无线广域网。其中，预置的异构组合点为根据接入系统的需要，成本的核算以及技术的能力综合进行考虑设定的异构点，例如可以设定为4个(或者更多)的异构组合点，在接收发射子系统1就可以进行第一次的异构处理。在本实施例中，以设置4个异构组合点为例进行阐述。

具体地，如图2所示，为接收发射子系统1的示意图，该接收发射子系统1包括：射频单元111、物理层单元112、链路层单元113、网络层单元114和异构数据汇聚单元15，其中，该射频单元111、物理层单元112、链路层单元113、网络层单元114的数量为多个，即接入几种无线广域网就可以设置几组，本实施例并不对单元或系统的数量进行限定。其中，该预置的异构组合点包括配置在异构数据汇聚单元15与射频单元111之间的第一级异构点即图2的异构点1、配置在异构数据汇聚单元15与物理层单元112之间的第二级异构点即图2的异构点2、配置在异构数据汇聚单元15与链路层单元113之间的第三级异构点即图2的异构点3、配置在异构数据汇聚单元15与网络层单元114之间的第四级异构点即图2的异构点4，之所以将各个异构点设置在每个数据处理单元与异构数据汇聚单元之间，可以实现数据处理单元的定制化，即可以根据需求自发选择应该保留或拓展的数据处理单元，从而将异构处理可以精准定位到每一刚需的数据处理方式中，各适合多种不同类型的无线广域物联网的接入，满足不同无线广域物联网所需的数据处理方式。具体地，异构点1处理单元完成各系统的物理层算法和协议；异构点2处理单元完成各系统的链路层层算法和协议；异构点3处理单元完成各系统的网络层算法和协议；异构点4处理单元完成各系统的数据对齐，提取测量量和打上时间戳。

需要说明的是，在本发明中仅以上行链信号作为示例阐述，而下行链信号的传输虽未在本实施例中详细阐述，但是信号逆处理的方式可以通过本实施例推导出来也属于本发明的保护范围。

射频单元111用于对接入的无线广域物联网进行射频信号处理和前端基带处理生成基带信号，基带信号处理的方式可以遵从一般的信号进行基带处理，此时，第一异构点将接收多个射频单元发出的基带信号合并生成第一异构数据发送至异构数据汇聚单元15。

物理层单元112用于对基带信号基于物理层算法进行处理生成物理层信号，该物理层算法为分离基带信号中物理层数据的算法或其他适用于物理层的算法，此时，第二异构点接收多个物理层单元发出的物理信号合并生成第二异构数据发送至异构数据汇聚单元15。

链路层单元113用于对物理层信号基于链路层算法进行处理生成链路层信号，该链路层算法为将信号通过链路层算法的处理。此时，第三异构点接收多个链路层单元发出的链路层信号合并生成第三异构数据发送至异构数据汇聚单元15。

网络层单元114用于对链路层信号基于无线广域物联网对应的网络层算法进行处理生成网络层信号，该网络层算法指符合当前无线网络的算法。此时，第四异构点接收多个网络层单元发出的网络层信号合并生成第四构数据发送至异构数据汇聚单元15。

其中，物理层、链路层和网络层的算力，可以采用专用SOC芯片实现，也可以与异构数据汇聚单元15一起采用通用的CPU、GPU、GPP、ARM和FPGA等硬件平台实现。

异构数据汇聚单元15用于将第一异构数据、第二异构数据、第三异构数据和第四异构数据根据时间戳进行标识生成具有统一标识的数据流，即将不同的异构点的异构数据进行统一的标识和打包，形成具有时间戳的数据流，由此，在网关侧就实现了异构合并。对于下行链路的传输亦然，当异构数据汇聚单元15接收到异构组合子系统传入的进行了统一的标识和打包，形成带时间戳的数据流后，经过异构数据汇聚单元115分解为不同的异构点对应的信号，发送至不同的无线广域网联网的不同异构点进行还原成基带信号，各个无线广域网联网就会将对应的基带信号发射出去，以便物联网的终端接收。可见，异构组合后，可以在统一的算力下，完成各自系统的物理层、链路层和网络层的信号处理，节省了算力成本，并实现数据调度和系统控制的灵活性、可扩展性。此外，对于接受下行信号后的处理反之也然，即将具有统一标识的数据流分解处理，通过不同的异构点，形成各自系统的无线发射信号再发射出去。

异构组合子系统2用于对具有统一标识的数据流的异构点进行分离处理后，根据预置的需求协议生成具有协议规则的数据流。具体地，如图3所示，为异构组合子系统，包括：异构点合并与分发单元21，用于对具有统一标识的数据流根据不同异构点的数据进行分离生成多个异构点子数据，即对数据流进行不同异构点的数据进行分离，将不同的异构点不同物联网系统合并的数据送入不同的异构点处理单元。异构点处理单元22，用于对异构点子数据基于数据层分离进行处理生成多个子层数据，各异构点处理单元22～25将收到的来自异构点合并与分发单元21的不同层的数据，根据不同无线广域物联网系统的独立协议，完成后续层次的算法和协议栈，合并发到下一个异构点处理单元，进行下一个层次的信号处理。每个异构点处理单元的操作过程是，接收到异构点合并与分发单元21的数据和上一层的传过来的数据，分解出不同系统的独立数据，对不同系统的数据并行运算，完成各个系统在本层的相关算法和协议，合并以后发到下一个异构点处理单元，进行各个系统的下一个层次的信号处理和协议栈计算。最后在数据组合单元，形成各个系统的封装，以及对各个系统的测量量的提取，打包。形成有协议规则的数据流，送往数据处理子系统3。

数据处理子系统3用于对具有协议规则的数据流根据无线广域网的协议进行分解处理生成兼容数据包发送至对应的北向接口。具体地，如图4所示，数据处理子系统包括：智能数据处理单元31和系统分解和组合单元32，用于对具有协议规则的数据流根据各个子层数据的无线广域网的协议进行分解理生成多个系统网络数据，将多个系统网络数据包，发送至对应的北向接口，去完成各自的上层应用，其中，该北向接口至少包括无线广域网联网应用后台接口和广域链接系统接口。当在无线广域网系统布置在较为偏远的区域或者部署在海上，需要通过卫星远距离传输时，就能够提供相关接口，实现有机的链接。数据处理子系统还包括：智能数据处理单元31，该智能数据处理单元能够基于所获得的具有协议规则的数据流对各个系统得到的测量量进行分类数据分析。这种数据分析的特征，包括智能分析和大数据统计，报告管理和控制数据，形成区域的服务质量保障和功能扩展的灵活性。

具体地，如图5所示，该数据处理子系统的智能数据处理单元31包括：物理参数关联单元311，用于对系统网络数据进行物理关联分析生成物理量学习数据。时间参数关联单元312，用于对系统网络数据进行时间关联分析生成时间量学习数据。空间参数关联单元313，用于对系统网络数据进行空间关联分析生成空间位置量学习数据。服务质量参数关联单元即QOS关联单元314，用于对系统网络数据进行服务质量关联分析生成服务学习数据。由此，将来自各异构组合系统的测量量数据送入各个参数关联单元即物理参数关联单元311、时间参数关联单元312、空间参数关联单元313和服务质量参数关联单元314，通过对各个无线广域物联网的数据参数进行关联分析，得到整个系统的监测和控制的能力分析，及时处理突发的情况。在其他实施方式中，上述的关联单元可以不限于这些。由于这些关联单元是在统一的算力平台中完成，所以关联分析可以根据算力适当的增减。此外，在接受到下行信号时，反之亦然，数据处理子系统3对归类的各个系统的测量量数据流进行智能分析和处理，形成管理和控制数据，对系统进行管理和控制。

可见，数据处理子系统起到大系统的边缘计算(MEC)的作用。另外，通过系统分解和组合单元32还可以将数据进行封装，接入不同的卫星通信系统(或者平流层通信和无人机通信等)，进一个扩大了广域物联网的接入范围。可以将形成的区域物联网统一的数据流进行统一的分析和控制，得到监测和控制区域的整体大数据分析，各系统之间可以进行协同控制，优化了无线广域物联网的效能。

本实施例的异构网关系统网络层数据面和控制面统一算力管理，使网关的功能和性能的扩展性更加具有弹性，对已经建设的物联网基础设施的生命周期有较强的支撑。

本实施例能够对无线广域物联网的基础设施进行有机的异构，包括(但是不限于)非授权频率的SigFox系统，LoRa系统，Weightless系统，包括(但是不限于)授权频率系统的NB-IoT系统，LTE-M系统和5G RedCap系统，将这些系统组成统一的数据平台，充分发挥各种系统的独特能力。此外，根据不同系统的特征，形成物理层、链路层和网络层的最佳异构交互处理，实现完善的数据组合和控制，达到对不同层级的广域物联网的质量保障要求，扩展性能力和灵活性，实现不同等级的物联网链接和大数据边缘计算。另外，还与各种系统的后台应用可以进行灵活的链接，包括与平流层飞艇、无人机和卫星通信系统进行链接，此处的灵活链接是可以配合应用系统，将后台的部分处理功能迁移到本网关，实现远程物联网系统的性能改善。可见，该系统可用于对广域的物联网接入起到异构网关、系统转换、数据分析和边缘计算的作用。

具体地，以接入的无线广域物联网的类型为LoRa系统、SigFox系统和NB-IoT系统为例进行阐述。

接收和发射子系统1用于完成LoRa、SigFox和NB-IoT三个系统的的空中接口的无线接入，在选择异构点时，RF射频部分可以采用宽带接入形式，也可以采用分离RF通道的设计。因为NB-IoT是使用的需授权的固定频谱，而LoRa和SigFox是使用无需授权的频谱，如果LoRa和SigFox选择的频谱与NB-IoT频谱接近，这可以选择统一RF信道，这样所选的异构点即为图2中的第一异构点，如果频率相差较多，则各自形成RF通道，这样异构点可以选择在物理层前的基带数据部分即第一异构点，也可以选择在链路层前即第二异构点，网络层前即第三异构点和网络层后即第四异构点。在本实施例中，因为LoRa和NB-IoT系统的物理层、链路层和网络层的算法较为公开，所以它们选择第一异构点进行合并。而SigFox系统是运营商驱动，各层算法透明度和灵活可编程性不强，加上低成本和轻量化的硬件平台，所以选择在第四异构点与另外两个系统进行合并较好。上述两种异构合并的组合均在异构数据汇聚单元115中形成统一的数据流送往异构组合子系统2的异构点数据合并和分发单元21，数据流将对每一组异构数据进行系统标识和打上时间戳。其中，物理层、链路层和网络层的算力，可以采用专用SOC芯片实现，也可以与异构数据汇聚单元115一起采用通用的CPU、GPP、GPU、ARM和FPGA等硬件平台实现。

异构组合子系统的异构点数据合并和分发单元21收到数据以后，根据数据标识，将LoRa和NB-IoT两个系统的数据流分发到第一个异构点处理单元，将SigFox系统的数据流分发到第四个异构点处理单元。在收到LoRa和NB-IoT的数据流后，分别进行物理层算法，完成以后送到第二个异构点处理单元完成链路层的算法，再送到第三个异构点处理单元完成网络层的算法，进而送到第四个异构点处理单元与SigFox系统的数据一起对准时间戳合并，送到数据组合单元。其中，数据组合单元的任务，一是将数据流送到智能数据处理子系统的系统分解和组合单元将数据按照LoRa、SigTox和NB-IoT系统要求的格式，分别送入相关接口，进入系统后台，实现相关应用。另外，数据组合单元还要提取各个系统的测量量，将各系统的物理参数、时间参数、空间参数和质量保障(QOS)参数提取并打包送给智能数据处理子系统。可见，智能数据处理子系统主要完成了两个关键任务。一个是将异构合并的数据流分解，按照不同需要的传输协议恢复并传输到指定的接口，以便完成各自系统的相关应用。另外一个是将各个系统的测量量，按照区域管理和控制所关心参数分解得到的数据进行关联分析，使整体管理和控制能力提高。

在实际应用中，SigFox系统传输链路预算较大，传输距离远，LoRa或者NB-IoT系统相对传输链路预算小一些，传输距离近一些。在一些恶劣的天气或者其它条件下，如果LoRa或者NB-IoT系统因为链路损耗过大，达不到系统通信的信噪比要求，信息传输将失效。但是，同一地点的SigFox系统可能正常传输，因为它的传输链路预算大，通信要求的信噪比能够满足。通过空间参数的关联处理，可以通过SigFox系统知道该接入点的部分信息，进而判断LoRa或者NB-IoT系统信息传输失效的可能的情况，对交通不便利时，对系统的维护是一个辅助手段。

当系统需要扩展时，LoRa、SigTox和NB-IoT系统的接入容量差距非常大，LoRa和SigTox系统达到百万量级，而NB-IoT只有不到万级的水平，当系统扩展时，需要根据监测和监控的要求，尽可能分好相关的等级，实现扩展。此时，有一些QOS的折中的考虑。这样要对QOS的情况进行关联分析，得到管理的数据，成为进一步扩展的依据，或者对网络做适当的调整。

进一步地，在其他优选实施方式中，请参阅图6，图6是本发明实施例公开的一种无线广域网联网的网关装置的硬件结构示意图。如图6所示，该装置可以包括：

RF接收和发射子系统架构61、异构组合子系统架构62和数据处理子系统架构63。

其中，RF接收和发射子系统架构61包括，天线、滤波器、接收发射模拟电路、ADC/DAC和数字前端处理，GPP和GPU算力。

异构组合子系统架构62包括，GPP、GPU、ARM、存储器、时钟等算力平台。

数据处理子系统架构63包括，GPP、GPU、存储器、时钟等算力平台。

以上所描述的实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种无线广域网多系统联网异构网关系统所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种无线广域网多系统联网异构网关系统，其特征在于，所述系统包括：

接收发射子系统，用于无线接入多种类别的无线广域物联网，并将所述无线广域物联网根据预置的不同异构组合点，合并处理为具有统一标识的数据流；所述接收发射子系统包括：

其中，预置的异构组合点包括，配置在下述异构数据汇聚单元与射频单元之间的第一级异构点、配置在下述异构数据汇聚单元与物理层单元之间的第二级异构点、配置在下述异构数据汇聚单元与链路层之间的第三级异构点、配置在下述异构数据汇聚单元与无线网络资源控制单元之间的第四级异构点；

射频单元，用于对接入的无线广域物联网进行射频信号处理生成基带信号，所述第一级异构点接收多个射频单元发出的基带信号合并生成第一异构数据发送至异构数据汇聚单元；

物理层单元，用于对所述基带信号基于物理层调制解调算法进行处理生成的链路层信号，所述第二级异构点接收多个物理层单元发出的链路层信号合并生成第二异构数据发送至异构数据汇聚单元；

链路层单元，用于对所述链路层信号基于链路层通信协议栈算法进行处理生成网络层信号，所述第三级异构点接收多个链路层单元发出的网络层信号合并生成第三异构数据发送至异构数据汇聚单元；

无线网络链路控制单元和无线网络资源控制单元，用于对所述链路层来的数据基于无线广域物联网对应的无线算法进行处理生成网络层信号，所述第四级异构点接收多个无线控制单元发出的网络层信号合并生成第四异构数据发送至异构数据汇聚单元；

异构数据汇聚单元，用于将所述第一异构数据、第二异构数据、第三异构数据和第四异构数据根据各个无线广域网系统的物理层、链路层和网络层的数据标识并打上时间戳进行标识生成具有统一标识的数据流；

异构组合子系统，用于对所述具有统一标识的数据流的不同系统的不同异构点进行分离处理后，根据预置生成具有不同系统协议规则的数据流，同时，将各系统的测量量形成归类的数据流；

数据处理子系统，用于对具有协议规则的数据流根据无线广域网的协议进行分解处理生成兼容数据包发送至对应的北向接口。

2.根据权利要求1所述的无线广域网多系统联网异构网关系统，其特征在于，所述异构组合子系统包括：

异构点合并与分发单元，用于对所述具有统一标识的数据流根据不同异构点的进行分离生成多个异构点子数据；

异构点处理单元，用于对所述异构点子数据基于异构分离点的特征进行信号处理，完成不同系统异构数据的无线网络的通信功能和性能，形成多系统的数据；

数据组合单元，用于将所述多系统的数据进行组合，生成具有协议规则的统一数据流。

3.根据权利要求1所述的无线广域网多系统联网异构网关系统，其特征在于，所述数据处理子系统包括：

系统分解和组合单元，用于对所述的具有协议规则的数据流根据各个数据的无线广域网的协议进行分解处理生成多个系统网络数据，将所述多个系统网络数据包处理成兼容包，发送至对应的北向接口。

4.根据权利要求3所述的无线广域网多系统联网异构网关系统，其特征在于，所述数据处理子系统还包括：

智能数据处理单元，用于对所述具有协议规则的数据流进行关联分析生成智能管理监控数据。

5.根据权利要求3所述的无线广域网多系统联网异构网关系统，其特征在于，所述北向接口至少包括无线广域网联网应用后台接口和无线广域网络链接系统接口。

6.根据权利要求4所述的无线广域网多系统联网异构网关系统，其特征在于，所述智能数据处理单元包括：

物理参数关联单元，用于对所述系统网络数据进行物理关联分析生成物理量学习数据；

时间参数关联单元，用于对所述系统网络数据进行时间关联分析生成时间量学习数据；

空间参数关联单元，用于对所述系统网络数据进行空间关联分析生成空间量学习数据；

服务质量参数关联单元，用于对所述系统网络数据进行服务质量关联分析生成服务质量保障数据。

7.根据权利要求1所述的无线广域网多系统联网异构网关系统，其特征在于，所述无线广域网包括：非授权频率的SigFox系统、LoRa系统、Weightless系统、授权频率系统的NB-IoT系统、LTE-M系统和5G RedCap系统中一种或多种的组合。

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