CN117295099A - 一种rtk高精度定位终端维护方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及无线通信网络技术领域，提出了一种RTK高精度定位终端维护方法及系统，包括：获取丢包率数据序列中第一异常得分数据、时延数据序列中第二异常得分数据和误码率序列；根据第一异常得分数据和第二异常得分数据获取接收数据稳定指数；根据时延数据和误码率获取信道质量置信度，进而获取信道引发异常概率；进而获取维护迫切度，根据第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据判断RTK高精度定位终端是否存在异常，根据RTK高精度定位终端的维护迫切度完成对存在异常的RTK高精度定位终端的维护。本发明解决仅以数据数值判断终端设备异常导致的数据传输误码率高，影响RTK高精度定位终端维护效果的问题。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信网络技术领域，具体涉及一种RTK高精度定位终端维护方法及系统。
背景技术
RTK定位技术是一种高精度的定位技术，定位精度可达厘米级，相对于传统的GPS等定位技术，具有精度高、设备经济性好等优势，被广泛应用于各个领域。RTK定位设备基站与终端之间的数据通常利用无线通信网络进行传输，其传输技术为LoRa。在无线通信传输的过程中，由于各种因素的影响，会产生1%-10%的丢包率。为了保证数据传输的可靠性，通常采用FEC前向纠错编码来控制接收数据的误码率。由于终端数量较多，且终端会由于各种因素产生一定的损坏或设备异常，终端接收的数据容易出现错漏，所以，则需要专业工作人员对终端进行相关维护。
由于终端设备数据量巨大，工作人员通常会对终端设备的丢包率数据和时延数据进行异常检测，以便更好地同时对多个终端设备进行监测维护，当进行异常检测的终端设备发生异常报警时，专业工作人员会对发生异常报警的设备进行检修维护工作。然而，传统异常检测算法仅考虑到当前终端的数据异常信息，没有考虑数据异常信息对不同终端的影响，同时，容易忽视信道质量等其他因素对终端的影响，增加工作人员检修的工作难度。
发明内容
本发明提供一种RTK高精度定位终端维护方法及系统，以解决仅以数据数值判断终端设备异常导致的数据传输误码率高，影响RTK高精度定位终端维护效果的问题，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明一个实施例提供了一种RTK高精度定位终端维护方法，该方法包括以下步骤：
采集丢包率数据、时延数据和误码率并进行预处理，获取丢包率数据序列中的第一异常得分数据、时延数据序列中的第二异常得分数据和误码率序列；
获取第一异常得分数据的生长区域集合和第二异常得分数据的生长区域集合，获取第一丢包持续异常集合和第二丢包持续异常集合，进而获取丢包异常贡献率和时延异常贡献率，根据RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率获取RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数；
根据所有RTK高精度定位终端在同一采集时刻的时延数据和误码率获取采集时刻的信道质量置信度，根据信道质量获取信道质量数据序列，根据信道质量数据序列获取信道质量异常数据，根据RTK高精度定位终端的信道质量异常数据和第二异常得分数据获取信道质量异常重叠二维值，根据信道质量异常重叠二维值获取信道引发异常概率；
根据RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数和信道引发异常概率获取维护迫切度，根据第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据判断RTK高精度定位终端是否存在异常，根据RTK高精度定位终端的维护迫切度完成对存在异常的RTK高精度定位终端的维护。
进一步，所述获取第一异常得分数据的生长区域集合和第二异常得分数据的生长区域集合的获取方法为：
将每个第一异常得分数据分别记为待分析第一异常得分数据，将每个第二异常得分数据分别记为待分析第二异常得分数据；
将与待分析第一异常得分数据采集时刻依次相邻的所有第一异常得分数据和待分析第一异常得分数据组成的集合记为待分析第一异常得分数据的生长区域集合；
将与待分析第二异常得分数据采集时刻依次相邻的所有第二异常得分数据和待分析第二异常得分数据组成的集合记为待分析第二异常得分数据的生长区域集合。
进一步，所述获取第一丢包持续异常集合和第二丢包持续异常集合的获取方法为：
将所有第一异常得分数据的生长区域集合内包含的第一异常得分数据组成的集合记为第一丢包持续异常集合，将所有第二异常得分数据的生长区域集合内包含的第二异常得分数据组成的集合记为第二丢包持续异常集合。
进一步，所述根据RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率获取RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数的获取方法为：
将同一个RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率的乘积记为接收数据波动度；
将第一调整参数与接收数据波动度的比值记为RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数。
进一步，所述根据所有RTK高精度定位终端在同一采集时刻的时延数据和误码率获取采集时刻的信道质量置信度的方法为：
将每个采集时刻分别记为待分析采集时刻；
将所有RTK高精度定位终端在待分析采集时刻采集的时延数据的和记为待分析采集时刻的时延数据和，将所有RTK高精度定位终端在待分析采集时刻采集的误码率的和记为待分析采集时刻的误码率和；
将不同RTK高精度定位终端的数量的平方记为第一平方；
将待分析采集时刻的时延数据和与误码率和的乘积与第一平方的比值记为待分析采集时刻的信道质量置信度。
进一步，所述根据信道质量获取信道质量数据序列，根据信道质量数据序列获取信道质量异常数据的方法为：
将信道质量置信度按照采集时刻的先后顺序进行排列，获取信道质量数据序列；
对信道质量置信度进行异常检测，获取信道质量置信度的异常得分，利用交叉验证的方式确定第三异常得分划分阈值；
将大于第三异常得分划分阈值的信道质量置信度标记为信道质量异常数据。
进一步，所述根据信道质量异常重叠二维值获取信道引发异常概率的方法为：
将同一RTK高精度定位终端的所有信道质量异常重叠二维值的均值记为RTK高精度定位终端的异常重叠概率；
将所有RTK高精度定位终端的异常重叠概率的乘积记为信道引发异常概率。
进一步，所述根据RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数和信道引发异常概率获取维护迫切度的方法为：
将以自然常数为底数、RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数的相反数为指数的幂记为接收数据变动度；
将接收数据变动度与信道引发异常概率的乘积记为RTK高精度定位终端的维护迫切度。
进一步，所述根据第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据判断RTK高精度定位终端是否存在异常，根据RTK高精度定位终端的维护迫切度完成对存在异常的RTK高精度定位终端的维护的方法为：
当从RTK高精度定位终端采集的所有数据中识别出第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据中任意一个数据时，认为RTK高精度定位终端出现异常情况，否则，认为RTK高精度定位终端无异常情况出现；
当RTK高精度定位终端无异常情况出现时，不需要对RTK高精度定位终端进行维护；
当RTK高精度定位终端出现异常情况时，对所有RTK高精度定位终端的维护迫切度使用交叉验证的方式获得RTK高精度定位终端的维护迫切度的维护阈值；
当RTK高精度定位终端的维护迫切度小于维护阈值时，认为RTK高精度定位终端出现的异常是信道质量异常引起的异常，对信道维护工作人员进行通知并进行维护；
当RTK高精度定位终端的维护迫切度大于等于维护阈值时，认为RTK高精度定位终端出现的异常是RTK高精度定位终端本身设备所引起的异常，对维护工作人员进行通知并进行维护。
第二方面，本发明实施例还提供了一种RTK高精度定位终端维护系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
本发明的有益效果是：
本发明根据RTK高精度定位终端的丢包率数据和时延数据中出现异常数据越多且持续时间越长时，RTK高精度定位终端存在设备异常的可能性越高的特征，根据丢包率数据和时延数据中出现异常数据确定RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数；然后，考虑到无线通信网络的信道出现异常也会导致终端接收信号时的丢包与时延异常，根据无线通信网络信道出现异常时信道质量变差导致所有接收数据的终端在相同的时刻产生较大的丢包率数据以及时延的特征，根据同一采集时刻的时延数据和误码率获取采集时刻的信道质量置信度，进而获取信道质量异常数据，结合时延数据中的异常数据获取信道引发异常概率，信道引发异常概率可反映信道质量存在的异常引发终端设备异常的可能性；最后，根据RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数和信道引发异常概率获取维护迫切度，根据第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据判断RTK高精度定位终端是否存在异常，根据RTK高精度定位终端的维护迫切度完成对存在异常的RTK高精度定位终端的维护，解决仅以数据数值判断终端设备异常导致的数据传输误码率高、影响RTK高精度定位终端维护效果的问题，可以更准确地对RTK高精度定位终端进行异常检测和报警，减少维护工作人员的维护成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种RTK高精度定位终端维护方法的流程示意图；
图2为维护迫切度获取流程图。
具体实施方式
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。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种RTK高精度定位终端维护方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，采集丢包率数据、时延数据和误码率并进行预处理，获取丢包率数据序列中的第一异常得分数据、时延数据序列中的第二异常得分数据和误码率序列。
在RTK高精度定位终端正常运行时，RTK固定基站会持续通过无线通信网络给RTK高精度定位终端发送修正信息，而RTK高精度定位终端进行接收时会存在一定的丢包率以及时延，在正常情况下，丢包率和时延都会在正常范围内进行波动，当出现异常状况时，则需要工作人员进行维护处理。
在每个RTK高精度定位终端分别每间隔时间T采集一次RTK高精度定位终端的丢包率数据、时延数据和误码率，一共采集n次数据。其中，所有RTK高精度定位终端的丢包率数据、时延数据和误码率的采集时刻均相同。其中，T的经验值为0.1S，n的经验值为500。
将丢包率数据、时延数据和误码率分别按照采集时刻的先后顺序进行排列，获取丢包率数据序列、时延数据序列和误码率序列。为了防止数据在采集过程中丢失，采用均值填充法分别对丢包率数据序列、时延数据序列和误码率序列进行填充处理。其中，均值填充法为公知技术，不再赘述。
RTK高精度定位终端接收数据异常情况主要为丢包率和时延数据的异常。
分别对丢包率数据序列、时延数据序列采用LOF异常检测算法进行异常检测，获取丢包率数据序列、时延数据序列中每个丢包率数据和时延数据的异常得分，其中，利用交叉验证的方式确定超参数k，LOF异常检测算法为公知技术，不再赘述。
对丢包率数据序列内包含的丢包率数据的异常得分使用大津阈值法，获得第一异常得分划分阈值S1。当丢包率的异常得分大于等于第一异常得分划分阈值S1时，将异常得分对应的丢包率数据标记为第一异常得分数据。
对时延数据序列内包含的时延数据的异常得分使用大津阈值法，获得第二异常得分划分阈值S2。当时延数据的异常得分大于等于第二异常得分划分阈值S2时，将异常得分对应的时延数据标记为第二异常得分数据。
当RTK高精度定位终端的丢包率数据和时延数据中出现的第一异常得分数据和第二异常得分数据越多且持续时间越长时，说明异常得分数据对应的RTK高精度定位终端存在设备异常的可能性越高，需要进行维护的可能性越高。
至此，获取丢包率数据序列中的第一异常得分数据、时延数据序列中的第二异常得分数据和误码率序列。
步骤S002，获取第一异常得分数据的生长区域集合和第二异常得分数据的生长区域集合，获取第一丢包持续异常集合和第二丢包持续异常集合，进而获取丢包异常贡献率和时延异常贡献率，根据RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率获取RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数。
对丢包率数据序列中第一异常得分数据进行区域生长，区域生长算法的种子点为丢包率数据序列中每个第一异常得分数据，生长准则为生长点与目标点对应的采集时刻差值的绝对值为1，停止生长准则为生长点的邻域内无满足生长准则的数据时停止生长，区域生长算法的输出为第一异常得分数据组成的生长区域。将生长区域内包含的第一异常得分数据组成的集合记为种子点的生长区域集合。将所有第一异常得分数据的生长区域集合内包含的第一异常得分数据组成的集合记为第一丢包持续异常集合。
对时延数据序列中第二异常得分数据进行区域生长，区域生长算法的种子点为时延数据序列中每个第二异常得分数据，生长准则为生长点与目标点对应的采集时刻差值的绝对值为1，停止生长准则为生长点的邻域内无满足生长准则的数据时停止生长，区域生长算法的输出为第二异常得分数据组成的生长区域。将生长区域内包含的第二异常得分数据组成的集合记为种子点的生长区域集合。将所有第二异常得分数据的生长区域集合内包含的第二异常得分数据组成的集合记为第二丢包持续异常集合。统计第二丢包持续异常集合中包含的第二异常得分数据的数量。
根据第一异常得分数据和第二异常得分数据的生长区域集合、第一丢包持续异常集合和第二丢包持续异常集合获取丢包异常贡献率和时延异常贡献率。
式中，/>为第/>个RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率；/>为第/>个RTK高精度定位终端中第/>个第一异常得分数据的生长区域集合内包含的最大的第一异常得分数据；/>为第/>个RTK高精度定位终端中第/>个第一异常得分数据的生长区域集合内包含的最小的第一异常得分数据；为第/>个RTK高精度定位终端中第/>个第一异常得分数据的生长区域集合内包含的第一异常得分数据的数量；/>为第/>个RTK高精度定位终端中识别出的第一异常得分数据数量。
式中，第/>个RTK高精度定位终端的时延异常贡献率；/>为第/>个RTK高精度定位终端中第/>个第二异常得分数据的生长区域集合内包含的最大的第二异常得分数据；/>为第/>个RTK高精度定位终端中第/>个第二异常得分数据的生长区域集合内包含的最小的第二异常得分数据；/>为第/>个RTK高精度定位终端中第/>个第二异常得分数据的生长区域集合内包含的第厄尔异常得分数据的数量；/>为第/>个RTK高精度定位终端中识别出的第二异常得分数据数量。
当RTK高精度定位终端中识别出的第一异常得分数据数量越多，连续的第一异常得分数据越长、差异越大时，RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率越大，此时，RTK高精度定位终端的丢包异常情况越为严重。
当RTK高精度定位终端中识别出的第二异常得分数据数量越多，连续的第二异常得分数据越长、差异越大时，RTK高精度定位终端的时延异常贡献率越大，此时，RTK高精度定位终端的时延异常情况越为严重。
根据RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率获取RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数。 为第/>个RTK高精度定位终端的接收数据稳定指/>为第/>个RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率；/>第/>个RTK高精度定位终端的时延异常贡献率；/>为第一调整参数，经验值取1。
RTK高精度定位终端的丢包异常情况越为严重、时延异常情况越为严重时，RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数越小，RTK高精度定位终端接收数据较为不稳定，终端设备需要进行维护的可能性越大。
至此，获取RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数。
步骤S003，根据所有RTK高精度定位终端在同一采集时刻的时延数据和误码率获取采集时刻的信道质量置信度，根据信道质量获取信道质量数据序列，根据信道质量数据序列获取信道质量异常数据，根据RTK高精度定位终端的信道质量异常数据和第二异常得分数据获取信道质量异常重叠二维值，根据信道质量异常重叠二维值获取信道引发异常概率。
然而，单个RTK高精度定位终端出现异常并不能完全说明是该终端设备异常导致的，也可能是无线通信网络的信道出现异常，进而导致终端接收信号时的丢包与时延异常。为了避免无线通信网络的信道异常导致的终端设备异常的误判，需要额外根据无线通信网络的信道异常的特征对这种误判情况进行排除。
当某采集时刻无线通信网络信道出现异常时，信道质量变差，导致所有接收数据的终端在相同的时刻产生较大的丢包率数据以及时延。针对上述信道质量的情况，对每个RTK高精度定位终端的时延数据进行分析。
通常情况下，同一片区的RTK高精度定位终端接收信号采用的都是同一个信道，当信道质量发生变化时，所有采用同一个信道的RTK高精度定位终端接收数据都会在相近或相同时刻出现异常，所以，对每个RTK高精度定位终端的时延异常情况进行分析。
根据所有RTK高精度定位终端在同一采集时刻的时延数据和误码率获取采集时刻的信道质量置信度。式中，/>为第/>个采集时刻的信道质量置信度；/>为第/>个RTK高精度定位终端在第/>个采集时刻采集的时延数据；/>为第/>个RTK高精度定位终端在第/>个采集时刻采集的误码率；/>为不同RTK高精度定位终端的数量。
当RTK高精度定位终端的时延情况越严重时，对应同一采集时刻的所有RTK高精度定位终端的误码率和时延数据越大，采集时刻的信道质量置信度越大，即采集时刻的信道质量越差。
至此，获得每个采集时刻的信道质量置信度。
将信道质量置信度按照信道质量置信度对应的采集时刻的时间先后顺序进行排列，获取信道质量数据序列。
对信道质量数据序列内包含的信道质量置信度采用LOF异常检测算法进行异常检测，获取信道质量数据序列中每个信道质量置信度的异常得分。利用交叉验证的方式确定第三异常得分划分阈值。其中，LOF异常检测算法和交叉验证为公知技术，不再赘述。
当信道质量置信度的异常得分大于第三异常得分划分阈值时，将信道质量置信度标记为信道质量异常数据。
将信道质量异常数据按照对应的采集时刻的先后顺序进行排列。
根据RTK高精度定位终端的信道质量异常数据和第二异常得分数据获取信道引发异常概率。 式中，/>为第/>个RTK高精度定位终端的第/>个信道质量异常重叠二维值；/>为获取括号内数据对应的采集时刻；/>为第/>个信道质量异常数据；/>为第/>个RTK高精度定位终端的第/>个第二异常得分数据；/>为第一预设区间，经验取值为，/>是以数字0为区间下限、以数字1为区间上限的区间；/>为第一调整参数，经验值取1；/>为第二调整参数，经验值取0；/>为第/>个RTK高精度定位终端识别出的信道质量异常数据数量；/>为第/>个RTK高精度定位终端的异常重叠概率；/>为不同RTK高精度定位终端的数量；/>为信道引发异常概率。当排列顺序相同的信道质量异常数据和第二异常得分数据对应的采集时刻差异在第一预设区间之内时，信道的质量不佳对终端的数据接收造成的影响较为显著，所以，当排列顺序相同的信道质量异常数据和第二异常得分数据对应的采集时刻较为接近，此时，信道质量异常重叠二维值较大，即信道质量存在质量不佳或质量异常的可能性越大。
当RTK高精度定位终端的信道质量异常重叠二维值越大时，RTK高精度定位终端的异常重叠概率越大，即信道的质量不佳对RTK高精度定位终端的影响越严重。
当不同高精度定位终端的异常重叠概率越大时，信道引发异常概率越大，即信道质量存在的异常引发终端设备异常的可能性越大。
至此，获取信道引发异常概率。
步骤S004，根据RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数和信道引发异常概率获取维护迫切度，根据第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据判断RTK高精度定位终端是否存在异常，根据RTK高精度定位终端的维护迫切度完成对存在异常的RTK高精度定位终端的维护。
根据RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数和信道引发异常概率获取维护迫切度。式中/>为第/>个RTK高精度定位终端的维护迫切度；/>为信道引发异常概率；/>为第/>个RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数；/>为自然常数。当RTK高精度定位终端的维护需求系数越大、接收数据稳定指数越小时，维护迫切度越大，即RTK高精度定位终端出现设备异常的显著性越大，RTK高精度定位终端接收数据的能力下降越为明显，越需要及时对终端进行维护；当RTK高精度定位终端的维护需求系数越小、接收数据稳定指数越大时，维护迫切度越小，即RTK高精度定位终端出现设备异常的显著性越小，RTK高精度定位终端接收数据的异常并非是终端设备本身发生异常、而可能是信道质量异常引发的终端异常的可能性越大，信道质量异常引发的终端异常导致RTK高精度定位终端接收数据的能力下降，越需要对信道的质量进行检测维护。
至此，获得每个RTK高精度定位终端的维护迫切度，维护迫切度获取流程图如图2所示。
当从RTK高精度定位终端采集的所有数据中识别出第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据中任意一个数据时，认为RTK高精度定位终端出现异常情况。当从RTK高精度定位终端采集的所有数据中均未识别出第一异常得分数据、第二异常得分数据或信道质量异常数据，认为RTK高精度定位终端无异常情况出现。
当RTK高精度定位终端无异常情况出现时，不需要对RTK高精度定位终端进行维护，使用RTK高精度定位终端数据监测系统接通RTK高精度定位终端无异常情况的指示灯。当RTK高精度定位终端出现异常情况时，对所有RTK高精度定位终端的维护迫切度使用交叉验证的方式获得RTK高精度定位终端的维护迫切度的维护阈值N。
当RTK高精度定位终端的维护迫切度小于维护阈值N时，认为RTK高精度定位终端出现的异常是信道质量异常引起的终端异常，使用RTK高精度定位终端数据监测系统对信道维护工作人员发送信道质量异常警告，信道维护工作人员在收到信道质量异常警告后对信道进行相应的维护。
当RTK高精度定位终端的维护迫切度大于等于维护阈值N时，认为RTK高精度定位终端出现的异常是RTK高精度定位终端本身设备所引起的异常，使用RTK高精度定位终端数据监测系统对工作人员发出终端设备异常警告，并将该终端的位置信息发送至维护工作人员，维护工作人员抵达对应RTK高精度定位终端后，对RTK高精度定位终端进行电源检查、天线校准、终端设备配件损耗情况检测、检查固件更新、检查数据存储和管理情况、对终端测试校准、更新系统配置等检测工作，并对检查后发现的异常进行维修、更换、更新、修正等维护工作。
至此，完成对RTK高精度定位终端的维护。
基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种RTK高精度定位终端维护系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种RTK高精度定位终端维护方法中任意一项所述方法的步骤。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集丢包率数据、时延数据和误码率并进行预处理，获取丢包率数据序列中的第一异常得分数据、时延数据序列中的第二异常得分数据和误码率序列；
获取第一异常得分数据的生长区域集合和第二异常得分数据的生长区域集合，获取第一丢包持续异常集合和第二丢包持续异常集合，进而获取丢包异常贡献率和时延异常贡献率，根据RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率获取RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数；
根据所有RTK高精度定位终端在同一采集时刻的时延数据和误码率获取采集时刻的信道质量置信度，根据信道质量获取信道质量数据序列，根据信道质量数据序列获取信道质量异常数据，根据RTK高精度定位终端的信道质量异常数据和第二异常得分数据获取信道质量异常重叠二维值，根据信道质量异常重叠二维值获取信道引发异常概率；
根据RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数和信道引发异常概率获取维护迫切度，根据第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据判断RTK高精度定位终端是否存在异常，根据RTK高精度定位终端的维护迫切度完成对存在异常的RTK高精度定位终端的维护。
2.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述获取第一异常得分数据的生长区域集合和第二异常得分数据的生长区域集合的获取方法为：
将每个第一异常得分数据分别记为待分析第一异常得分数据，将每个第二异常得分数据分别记为待分析第二异常得分数据；
将与待分析第一异常得分数据采集时刻依次相邻的所有第一异常得分数据和待分析第一异常得分数据组成的集合记为待分析第一异常得分数据的生长区域集合；
将与待分析第二异常得分数据采集时刻依次相邻的所有第二异常得分数据和待分析第二异常得分数据组成的集合记为待分析第二异常得分数据的生长区域集合。
3.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述获取第一丢包持续异常集合和第二丢包持续异常集合的获取方法为：
将所有第一异常得分数据的生长区域集合内包含的第一异常得分数据组成的集合记为第一丢包持续异常集合，将所有第二异常得分数据的生长区域集合内包含的第二异常得分数据组成的集合记为第二丢包持续异常集合。
4.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述根据RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率获取RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数的获取方法为：
将同一个RTK高精度定位终端的丢包异常贡献率和时延异常贡献率的乘积记为接收数据波动度；
将第一调整参数与接收数据波动度的比值记为RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数。
5.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述根据所有RTK高精度定位终端在同一采集时刻的时延数据和误码率获取采集时刻的信道质量置信度的方法为：
将每个采集时刻分别记为待分析采集时刻；
将所有RTK高精度定位终端在待分析采集时刻采集的时延数据的和记为待分析采集时刻的时延数据和，将所有RTK高精度定位终端在待分析采集时刻采集的误码率的和记为待分析采集时刻的误码率和；
将不同RTK高精度定位终端的数量的平方记为第一平方；
将待分析采集时刻的时延数据和与误码率和的乘积与第一平方的比值记为待分析采集时刻的信道质量置信度。
6.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述根据信道质量获取信道质量数据序列，根据信道质量数据序列获取信道质量异常数据的方法为：
将信道质量置信度按照采集时刻的先后顺序进行排列，获取信道质量数据序列；
对信道质量置信度进行异常检测，获取信道质量置信度的异常得分，利用交叉验证的方式确定第三异常得分划分阈值；
将大于第三异常得分划分阈值的信道质量置信度标记为信道质量异常数据。
7.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述根据信道质量异常重叠二维值获取信道引发异常概率的方法为：
将同一RTK高精度定位终端的所有信道质量异常重叠二维值的均值记为RTK高精度定位终端的异常重叠概率；
将所有RTK高精度定位终端的异常重叠概率的乘积记为信道引发异常概率。
8.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述根据RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数和信道引发异常概率获取维护迫切度的方法为：
将以自然常数为底数、RTK高精度定位终端的接收数据稳定指数的相反数为指数的幂记为接收数据变动度；
将接收数据变动度与信道引发异常概率的乘积记为RTK高精度定位终端的维护迫切度。
9.根据权利要求1所述的一种RTK高精度定位终端维护方法，其特征在于，所述根据第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据判断RTK高精度定位终端是否存在异常，根据RTK高精度定位终端的维护迫切度完成对存在异常的RTK高精度定位终端的维护的方法为：
当从RTK高精度定位终端采集的所有数据中识别出第一异常得分数据、第二异常得分数据和信道质量异常数据中任意一个数据时，认为RTK高精度定位终端出现异常情况，否则，认为RTK高精度定位终端无异常情况出现；
当RTK高精度定位终端无异常情况出现时，不需要对RTK高精度定位终端进行维护；
当RTK高精度定位终端出现异常情况时，对所有RTK高精度定位终端的维护迫切度使用交叉验证的方式获得RTK高精度定位终端的维护迫切度的维护阈值；
当RTK高精度定位终端的维护迫切度小于维护阈值时，认为RTK高精度定位终端出现的异常是信道质量异常引起的异常，对信道维护工作人员进行通知并进行维护；
当RTK高精度定位终端的维护迫切度大于等于维护阈值时，认为RTK高精度定位终端出现的异常是RTK高精度定位终端本身设备所引起的异常，对维护工作人员进行通知并进行维护。
10.一种RTK高精度定位终端维护系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，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1-9任意一项方法的步骤。
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2023
- 2023-11-24 CN CN202311579443.6A patent/CN117295099B/zh active Active
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