CN115550876A

CN115550876A - 一种融合5g和自组网无人车通信系统

Info

Publication number: CN115550876A
Application number: CN202210982721.1A
Authority: CN
Inventors: 张凯; 王志明; 余飞海
Original assignee: Beijing LSSEC Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing LSSEC Technology Co Ltd
Priority date: 2022-08-16
Filing date: 2022-08-16
Publication date: 2022-12-30
Anticipated expiration: 2042-08-16
Also published as: CN115550876B

Abstract

本发明提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，包括：数据获取模块，用于获取无人车的现场工作环境信息，并基于工作环境信息确定对5G网络和自组网的目标组网方式；融合模块，用于基于目标组网方式将5G网络和自组网进行融合；通信模块，用于基于融合结果根据通信链路向无人车下发工作指令，并基于工作指令实时监测无人车的工作状态，且基于工作状态对目标组网方式进行动态优化。通过将5G网络与自组网进行融合，克服了无人车在大面积作业组网时对环境的可视程度的依耐性，同时，根据无人车的工作状态实时对组网方式进行优化，提升了无人车系统组网的灵活性、并发性和实时性，保障了无人车通信系统的稳定可靠。

Description

一种融合5G和自组网无人车通信系统

技术领域

本发明涉及网络通信技术领域，特别涉及一种融合5G和自组网无人车通信系统。

背景技术

目前，近来，无人车普遍应用于无人测绘、应急排故等场景。通常情况下，无人车与操控中心之间的通信手段为自组网电台，通过自组网实现指令的下达和载荷信息的回传；

但是，在使用自组网电台作为唯一通信手段的无人车系统中存在受使用场景的地形限制，自组网电台通信手段的通达，其前提条件是基于两点之间的可视环境下，当实际使用场景为山林或城市建筑群情况下，两点之间的可视条件不容易达到；其次，无人车测绘、应急等应用场景作业具备覆盖面积大的特点，自组网电台传的带宽与输距离成反比，电台发射功率与传输距离成正比；大面积作业场景下自组网电台带宽降低，需要的电源功率增加，影响整体无人车系统性能；

因此，本发明提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统。

发明内容

本发明提供一种融合5G和自组网无人车通信系统，用以通过将5G网络与自组网进行融合，克服了无人车在大面积作业组网时对使用环境的可视程度的依耐性，同时，通过监测无人车的工作状态实时对组网方式进行优化，提升了无人车系统组网的灵活性、并发性和实时性，也保障了无人车通信系统的稳定可靠。

本发明提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，包括：

数据获取模块，用于获取无人车的现场工作环境信息，并基于工作环境信息确定对5G网络和自组网的目标组网方式；

融合模块，用于基于目标组网方式将5G网络和自组网进行融合；

通信模块，用于基于融合结果根据通信链路向无人车下发工作指令，并基于工作指令实时监测无人车的工作状态，且基于工作状态对目标组网方式进行动态优化。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，5G网络包括5G专网和5G公网。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，数据获取模块，包括：

图像预采集单元，用于基于预设摄像头对现场工作环境进行初采集，并基于初采集结果确定预设摄像头的当前采集角度；

角度调整单元，用于基于当前采集角度确定初采集结果对应的现场工作环境测试图像的结构比例，并当结构比例不满足预设阈值时，对预设摄像头的当前采集角度进行调整；

图像获取单元，用于基于调整结果确定对现场工作环境的采集范围，并基于采集范围对现场工作环境进行图像采集，得到现场工作环境图像集；

图像分析单元，用于将现场工作环境图像集传输至管理终端，并基于管理终端对现场工作环境图像进行分析，得到无人车的现场工作环境信息。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，图像分析单元，包括：

图像获取子单元，用于获取采集到的现场工作环境图像集，并对现场工作环境图像集中各现场工作环境图像进行识别，得到目标识别结果，其中，现场工作环境图像集包含的现场工作环境图像至少为一个；

信息提取子单元，用于基于目标识别结果确定图像特征，并基于图像特征确定现场工作环境图像中记录实体的属性信息；

信息确定子单元，用于基于属性信息确定无人车的现场工作环境信息。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，数据获取模块，还包括：

环境信息分析单元，用于获取无人车的现场工作环境信息，并基于现场工作环境信息确定现场的场地特征；

场地分析单元，用于基于场地特征确定现场工作环境的环境通视程度，同时基于场地特征确定现场工作环境的工作面积；

场地分析单元，用于基于工作面积确定无人车与控制终端的跨度信息，并基于跨度信息确定数据传输距离；

方式确定单元，用于确定自组网电台的工作参数，并基于工作参数以及环境通视程度和数据传输距离确定对5G网络与自组网的组网方式，其中，组网方式包括链路优选、链路融合以及冗余备份。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，融合模块，包括：

链路构建单元，用于分别获取控制终端与无人车的IP地址以及域名地址，并将IP地址以及域名地址统一映射为第一网络地址和第二网络地址；

所述链路构建单元，用于基于第一网络地址以及第二网络地址向服务器发送链路构建请求，并基于链路构建请求对控制终端与无人车的网络接口进行参数配置；

所述链路构建单元，还用于确定5G网络以及自组网对应的第一网络属性以及第二网络属性，并基于第一网络属性以及第二网络属性根据网络接口参数配置结果构建控制终端与无人车之间的第一通信链路和第二通讯链路；

组网单元，用于获取目标组网方式，并提取目标组网方式的特征信息；

所述组网单元，用于基于特征信息确定对5G网络以及自组网的融合策略，并基于融合策略将5G网络以及自组网进行融合；

配置单元，用于提取5G网络和自组网的第一网络协议以及第二网络协议，并基于第二网络协议对第一网络协议进行协同适配；

所述配置单元，用于基于适配结果调整5G网络和自组网的关联关系，并基于调整结果通过控制终端向无人车发送测试指令，且实时获取无人车对测试指令的接收状态；

优化单元，用于当无人车成功接收到测试指令时，判定对5G网络和自组网的融合合格，否则，判定对5G网络和自组网的融合不合格；

所述优化单元，用于当判定对5G网络和自组网的融合不合格时，获取无人车接收测试指令的测试参数，并基于测试参数确定优化策略；

所述优化单元，还用于基于优化策略对5G网络和自组网的融合结果进行优化，直至监测到无人车成功接收到测试指令。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，组网单元，包括：

链路状态检测子单元，用于实时获取第一通讯链路与第二通讯链路的链路状态信息，并基于链路状态信息确定第一通讯链路与第二通讯链路的通信参数，其中，通信参数至少为一种；

数据筛选子单元，用于确定通信参数的参数特征，并基于参数特征确定通信参数的数据种类；

所述数据筛选子单元，还用于基于预设评估参数类型对通信参数的数据种类进行第一筛选，得到与预设评估参数类型一致的目标通信参数种类，同时，获取目标通信参数种类特征属性，并基于特征属性对目标通信参数种类中包含的各通信参数进行第二筛选，得到目标通信参数，其中，目标通信参数与目标通信参数种类相对应；

性能评估子单元，用于基于目标通信参数种类确定链路性能评估指标，并确定链路性能评估指标的权重值；

所述性能评估子单元，还用于基于链路性能评估指标以及权重值实时确定第一通讯链路与第二通讯链路的第一链路性能值，并将第一链路性能值最大的通讯链路判定当前通讯周期的第一主链路；

切换子单元，用于基于定时监测周期对第一通讯链路与第二通讯链路的传输带宽以及平均传输速率进行监测，并基于监测结果确定第一通讯链路与第二通讯链路的第二链路性能值；

所述切换子单元，用于将第二链路性能值最大的通讯链路判定第二主链路，并当第一主链路与第二主链路不一致时，生成链路切换指令；

所述切换子单元，用于基于链路切换指令将第一主链路切换至第二主链路。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，组网单元，还包括：

链路检测子单元，用于分别获取第一通讯链路和第二通讯链路对应的第一传输带宽和第二传输带宽，并分别将第一传输带宽和第二传输带宽与预设阈值进行比较；

判定子单元，用于当第一传输带宽和第二传输带宽均小于预设阈值时，判定需将第一通讯链路与第二通讯链路进行融合；

链路融合子单元，用于基于判定结果控制服务器分别对第一通讯链路与第二通讯链路进行第一鉴权与第二鉴权，并当鉴权通过后分别通过第一通讯链路与第二通讯链路向控制终端发送绑定请求；

所述链路融合子单元，用于接收控制终端基于第一通讯链路与第二通讯链路对绑定请求的反馈信息，并基于反馈信息将第一通讯链路与第二通讯链路进行融合，得到目标融合通讯链路；

配置子单元，用于基于预设调制解调器对目标融合通讯链路的链路参数进行配置，完成对第一通讯链路与第二通讯链路的融合。

链路获取子单元，用于获取5G网络与自组网对应的第一通讯链路和第二通讯链路，并确定第一通讯链路和第二通讯链路的冗余备份关系；

链路设置子单元，用于基于冗余备份关系从第一通讯链路和第二通讯链路中确定目标冗余备份链路，并确定目标冗余备份链路的链路标识；

信息更新子单元，用于基于链路标识从预设数据库中调取目标冗余备份链路的冗余备份信息，并将冗余备份信息上传至服务器进行保存记录。

优选的，一种融合5G和自组网无人车通信系统，通信模块，包括：

指令获取单元，用于获取控制终端产生的工作指令，同时，获取融合后通讯链路对应的网络协议，并基于网络协议对工作指令进行统一编码；

指令传输单元，用于基于统一编码结果确定对工作指令的分组参数，并基于分组参数对编码后的工作指令进行分组；

所述指令传输单元，还用于基于分组结果通过融合后的通讯链路将工作指令分批传输至无人车，且无人车对接收到的工作指令进行读取并响应，并将响应结果基于融合后的通讯链路反馈至控制终端；

管理单元，用于基于反馈结果获取无人车的工作参数，并基于工作参数确定无人车的工作状态；

优化单元，用于当无人车的工作状态与预设工作状态不一致时，判定融合后的通讯链路对工作指令传输不合格，并确定无人车对工作指令的响应参数；

所述优化单元，用于基于响应参数对目标组网方式进行动态优化。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种融合5G和自组网无人车通信系统的结构图；

图2为本发明实施例中一种融合5G和自组网无人车通信系统中数据获取模块的结构图；

图3为本发明实施例中一种融合5G和自组网无人车通信系统中融合模块的结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，如图1所示，包括：

该实施例中，现场工作环境信息指的是无人车当前的工作场景，具体可以是厂房、山林或城市建筑群等。

该实施例中，自组网指的是移动通信和计算机网络相结合的网络。

该实施例中，目标组网方式是用来表征5G网络与自组网之间的融合方式，具体包括链路优选、链路融合以及冗余备份等。

该实施例中，构建管理终端与无人车之间的通信链路是用来向无人车下发工作指令的数据传输链路。

该实施例中，工作指令指的是管理终端下发的用于控制无人车执行相关作业的编码指令，可控制无人车进行测绘以及排障等操作。

该实施例中，工作状态指的是监测无人车当前是否能够对工作指令进行响应以及响应的灵敏度等。

该实施例中，基于工作状态对目标组网方式进行动态优化指的是当工作状态未达到预期要求时可对5G网络与自组网的组网方式进行切换，从而保障无人车的工作性能。

该实施例中，5G网络包括5G专网和5G公网。

上述技术方案的有益效果是：通过将5G网络与自组网进行融合，克服了无人车在大面积作业组网时对使用环境的可视程度的依耐性，同时，通过监测无人车的工作状态实时对组网方式进行优化，提升了无人车系统组网的灵活性、并发性和实时性，也保障了无人车通信系统的稳定可靠。

实施例2：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，如图2所示，数据获取模块，包括：

该实施例中，预设摄像头是提前设定好的，设置在无人车上，与无人车固定连接，用于采集现场施工环境的图像。

该实施例中，初采集指的是通过预设摄像头对现场工作环境进行预采集，目的是为了检测预设摄像头的当前采集角度是否满足图像采集要求。

该实施例中，现场工作环境测试图像指的是通过预设摄像头对现场工作环境进行采集到的测试图像，用于确定预设摄像头的当前采集角度。

该实施例中，结构比例是用来表征获取到的现场工作环境测试图像中关于现场工作环境所对应的部分在整张图像中所占的比例。

该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量采集到的图像是否满足采集要求。

该实施例中，现场工作环境图像集指的是当采集角度调整好后对现现场工作环境进行多次采集后得到的图像集合。

上述技术方案的有益效果是：通过对预设摄像头的采集角度进行调整，并根据调整结果对现场工作环境进行图像采集，实现对现场施工环境采集图像进行准确可靠的采集，从而为准确获取现场工作环境的环境信息提供了便利。

实施例3：

在实施例2的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，图像分析单元，包括：

该实施例中，目标识别结果指的是对现场工作环境图像集中各现场工作环境图像进行识别后得到的识别结果，其中，目标识别结果包括现场工作环境图像中记录的物体的形状参数以及数量参数等。

该实施例中，图像特征指的是现场工作环境图像对应的图像特点，具体可以是图像中物体所在区域的像素以及在图像中的呈现状态等。

该实施例中，记录实体指的是现场施工环境图像中记录到的物体，具体可以是树木或是其他建筑等。

该实施例中，属性信息指的是记录实体的数量参数、在现场工作环境中的位置关联关系以及与现场工作环境的关联关系等。

上述技术方案的有益效果是：通过对采集到的现场工作环境图像进行分析处理，实现通过采集到的现场工作环境图像实现对现场工作环境信息进行准确有效的获取，从而保障了根据现场工作环境确定5G网络与自组网的组网方式，提高了无人车通讯的效果。

实施例4：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，数据获取模块，还包括：

该实施例中，场地特征指的是现场施工环境的场地特点，包括场地的形状、场地的宽度长度以及场地中是否存在其他障碍物等。

该实施例中，环境通视程度指的是现场工作环境中控制终端与无人车之间的可视程度大小，即二者之间是否存在障碍物或遮挡物。

该实施例中，跨度信息指的是无人车与控制终端二者在地理坐标上的位置偏差情况。

该实施例中，工作参数指的是自组网电台发射功率以及传输带宽等。

上述技术方案的有益效果是：通过现场工作环境信息实现对现场工作环境的工作面积以及控制终端与无人车之间的传输距离进行准确有效的确定，其次，通过确定自组网电台自身的工作参数，实现根据环境参数与自组网电台自身参数对组网方式进行准确的判定，从而便于提高无人车通信的稳定可靠。

实施例5：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，如图3所示，融合模块，包括：

该实施例中，域名地址指的是控制终端与无人车在当前局域网中的地址信息。

该实施例中，第一网络地址和第二网络地址指的是控制终端和无人车对应的节点在互联网上的逻辑地址。

该实施例中，IP地址指的是在互联网上给控制终端和无人车编址的方式，为控制终端和无人车分配一个逻辑地址，从而便于确定二者的位置。

该实施例中，参数配置指的是对控制终端与无人车的网络接口的数据发射功率、数据接收功率以及数据传输速率等进行配置。

该实施例中，第一网络属性以及第二网络属性指的是5G网络以及自组网的网络类型以及不同网络对数据的传输要求等。

该实施例中，第一通讯链路是基于5G网络构建的控制终端与无人车之间的通讯链路。

该实施例中，第二通讯链路是基于自组网构建的控制终端与无人车之间的通讯链路。

该实施例中，特征信息指的是目标组网的方式以及组网的要求或策略等。

该实施例中，第一网络协议指的是5G网络在对数据进行传输时，对数据的传输格式以及传输带宽等的要求。

该实施例中，第二网络协议指的是自组网在对数据进行传输时，对数据的传输格式以及传输带宽等的要求。

该实施例中，协同适配指的是通过将第一网络协议和第二网络协进行同步，从而便于保障二者对工作指令进行有效的传输。

该实施例中，测试指令是用来检测将5G网络与自组网融合后是否能够将指令顺利传输至无人车终端。

该实施例中，接收状态指的是无人车是否能够成功接收到测试指令以及接收测试指令的时延等。

该实施例中，测试参数指的是无人车对测试指令的接收时间、测试指令在融合后的通讯链路中的传输速度等。

上述技术方案的有益效果是：通过确定控制终端与无人车的地址信息，实现根据地址信息对控制终端与无人车之间的通讯链路进行准确有效的构建，其次，通过根据目标组网方式提取5G网络与自组网的网络属性，并根据网络属性对融合后的通讯链路的工作参数进行有效的配置，从而确保能够将书传输至无人车，最后对融合结果进行测试，实现将5G网络与自组网进行准确可靠的融合，从而保障了无人车通信系统的稳定可靠。

实施例6：

在实施例5的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，组网单元，包括：

该实施例中，链路状态信息指的是第一通讯链路与第二通讯链路对数据的传输情况，具体为对数据传输的良好情况。

该实施例中，通信参数指的是第一通讯链路与第二通讯链路在对数据传输时的传输带宽以及传输速率等。

该实施例中，参数特征指的是通信参数的结构特征以及具体的取值情况。

该实施例中，预设评估参数类型是提前设定好的，用于对获取到的通信参数的数据种类进行筛选，筛选出与衡量通讯链路性能好坏的数据种类。

该实施例中，第一筛选指的是对数据种类进行筛选。

该实施例中，目标通信参数种类指的是对获取到的数据种类进行筛选后，得到的与预设评估参数类型一致的数据类别。

该实施例中，目标通信参数种类特征属性指的是每一类通信参数的取值特点以及参数取值分布情况等。

该实施例中，第二筛选指的是对每一类通信参数中异常数据进行筛选，其中，异常数据指的是数据缺失以及取值异常的通信参数。

该实施例中，目标通信参数指的是对每一类通信参数中的异常数据进行剔除后得到的最终的数据。

该实施例中，链路性能评估指标是用来对链路中不同的通信参数进行处理后得到该条链路的最终性能情况。

该实施例中，第一链路性能值是用来根据获取到的通信参数对第一通讯链路与第二通讯链路的数据传输情况进行评估后得到的链路对数据的传输好坏。

该实施例中，第一主链路指的是根据第一链路性能值将第一通讯链路和第二通讯链路中的一条作为主要数据传输链路。

该实施例中，定时监测周期是提前设定好的，用于实时监测当前主链路的与备用链路的数据传输参数，从而便于及时对当前主链路的与备用链路的传输性能进行评估。

该实施例中，第二链路性能值指的是在监测周期内对第一通讯链路与第二通讯链路的传输带宽以及平均传输速率进行评估后，得到的第一通讯链路与第二通讯链路在当前周期内的链路传输性能。

该实施例中，第二主链路指的是根据第二链路性能值确定的性能值最大的通讯链路，是第一通讯链路或第二通讯链路中的一条。

上述技术方案的有益效果是：通过获取第一通信链路和第二通讯链路的通信参数，实现根据通讯参数对第一通讯链路与第二通讯链路的性能值进行准确有效的评估，并根据评估结果从第一通讯链路与第二通讯链路中确定最优通讯链路，其次，设定定时监测周期，并根据定时监测周期对第一通讯链路与第二通讯链路的传输参数进行实时监测，从而便于在链路性能发生变化时，及时对主链路进行切换，从而保障了无人车通信系统的稳定可靠。

实施例7：

在实施例5的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，组网单元，还包括：

该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于对第一通讯链路与第二通讯链路的传输带宽进行衡量，从而便于确定第一通讯链路以及第二通讯链路的传输带宽是否满足要求。

该实施例中，第一鉴权与第二鉴权分别是用于对第一通讯链路与第二通讯链路连接的控制终端对无人机的访问权限进行鉴别。

该实施例中，反馈信息指的是控制终端对绑定请求做出的响应，具体包括同意绑定等。

该实施例中，目标融合通讯链路指的是将第一通讯链路与第二通讯链路进行融合后得到的一条通讯链路，其传输带宽增大。

该实施例中，预设调制解调器是提前设定好的，用于对融合后的通讯链路进行处理，从而确保融合后的通讯链路能够对工作指令进行准确有效的传输。

上述技术方案的有益效果是：通过对第一通讯链路与第二通讯链路的传输带宽进行核验，且在二者传输带宽均小于预设阈值时，生成链路融合请求，并对第一传输链路和第二传输链路进行融合，且在融合后对传输链路的参数进行配置，保障了无人车通信的稳定可靠，同时也提高了对5G网络和自组网的组网灵活性。

实施例8：

该实施例中，冗余备份关系指的是确定第一通讯链路与第二通讯链路可作为备份链路的链路信息，具体为哪条链路可作为备份链路。

该实施例中，目标冗余备份链路指的是作为备份链路的通讯链路，是第一通讯链路与第二通讯链路中的一条。

该实施例中，链路标识是用于标记目标冗余备份链路的一种标记标签，通过该标识可快速准确的确定哪条链路为冗余备份链路。

该实施例中，预设数据库是提前设定好的，用于存储不同链路的链路信息。

该实施例中，冗余备份信息指的是目标冗余备份链路的链路类型以及对数据的传输要求等。

上述技术方案的有益效果是：通过确定第一通讯链路与第二通讯链路的冗余备份关系，实现从第一通讯链路与第二通讯链路中准确确定出目标冗余备份链路，实现对单一自组网的补盲备份，提高了自组网与5G网络的组网灵活性，保障了无人车的通信效果。

实施例9：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，通信模块，包括：

该实施例中，网络协议是用于表征通讯链路对工作指令的传输要求，包括传的带宽、传输的格式以传输的速率等。

该实施例中，统一编码指的是将工作指令转换为统一的编码形式，从而便于通过通讯链路将工作指令进行传输。

该实施例中，分组参数指的是对工作指令进行分组的要求，包括每一组包含的数据量等。

该实施例中，工作参数指的是无人车对工作指令响应后的工作功率等参数。

该实施例中，预设工作状态是提前设定好的，是工作指令对应的标准响应状态。

该实施例中，响应参数包括无人车对工作指令的响应时间以及相应灵敏度等。

上述技术方案的有益效果是：通过融合后的网络将工作指令传输至无人车，并实时监测无人车对工作指令的响应状态，且在无人车响应状态不满足预设状态时，及时对组网方式进行优化，保障了无人车通讯系统的可靠性。

实施例10：

在实施例9的基础上，本实施例提供了一种融合5G和自组网无人车通信系统，指令传输单元，包括：

数据获取子单元，用于获取融合后的通讯链路对工作指令的平均传输速率，并基于平均传输速率计算控制终端与无人车之间通讯链路中微波的通信流量，且基于通信流量计算融合后的通讯链路的负载均衡系数，具体步骤包括：

第一计算子单元，用于根据如下公式计算控制终端与无人车之间通讯链路中微波的通信流量：

其中，M表示控制终端与无人车之间通讯链路中微波的通信流量；μ表示误差因子，且取值范围为(0.02，0.05)；v表示融合后的通讯链路中微波对工作指令的平均传输速率；i表示控制终端向无人车发送工作指令的当前次数，且取值范围为[1，n]；n表示控制终端向无人车发送工作指令的总次数；t_i表示融合后的通讯链路对第i次发送的工作指令的传输时间长度值；

第二计算子单元，用于根据如下公式计算融合后的通讯链路的负载均衡系数：

其中，η表示融合后的通讯链路的负载均衡系数，且取值范围为(0，1)；Z表示融合后的通讯链路对工作指令传输的当前微波个数，且取值范围为[1，Q]；Q表示融合后的通讯链路对工作指令传输的微波总个数；M_Z表示第Z个微波在控制终端与无人车之间的通信流量；

表示融合后的通讯链路对工作指令进行传输时的负载值；

将计算得到的负载均衡系数与预设阈值进行比较；

若计算得到的负载均衡系数大于或等于预设阈值，判定融合后的通讯链路对工作指令的传输合格；

否则，判定对工作指令的传输不合格，并降低单位时间内控制终端向无人车发送的通信流量，直至负载均衡系数大于或等于预设阈值。

该实施例中，负载均衡系数是用来表征通讯链路对当前链路中要传输的数据进行均衡的能力大小情况。

该实施例中，微波是通讯链路中传输工作指令的传输介质。

该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量通讯链路对传输数据的负载均衡能力是否满足预设要求。

该实施例中，通讯链路中的微波是定时发送的，是传输工作指令的载体。

该实施例中，通信流量指的是微波携带或传输工作指令对应的数据的数量。

上述技术方案的有益效果是：通过计算微波对工作指令的通信流量，实现对通讯链路的均衡负载系数进行准确有效的计算，且在均衡负载系数不满足预期要求时，及时对通信链路中的微波对工作指令的通信流量进行调整，从而保障了无人车通信系统的稳定可靠。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，5G网络包括5G专网和5G公网。

3.根据权利要求1所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，数据获取模块，包括：

4.根据权利要求3所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，图像分析单元，包括：

5.根据权利要求1所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，数据获取模块，还包括：

6.根据权利要求1所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，融合模块，包括：

7.根据权利要求6所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，组网单元，包括：

8.根据权利要求6所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，组网单元，还包括：

9.根据权利要求6所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，组网单元，还包括：

10.根据权利要求1所述的一种融合5G和自组网无人车通信系统，其特征在于，通信模块，包括：