CN118118514A - 高原隧道内数据的传输方法及系统、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及极端环境下的数据传输技术领域，尤其涉及高原隧道内数据的传输方法及系统、存储介质，本发明通过环境传感器监测隧道内的环境参数并预处理数据，配合信号衰减预测模型，实现信号传输的自动优化；利用量子中继技术处理关键数据，提升长距离通信的稳定性；所有隧道边缘计算端负责实时数据处理和生成局部决策，优化网络拓扑和资源分配；本发明有效克服高海拔和超长距离带来的通信挑战，确保数据传输的高效率和可靠性，适用于极端环境下的通信需求。

Description

高原隧道内数据的传输方法及系统、存储介质

技术领域

本发明涉及极端环境下的数据传输技术领域，尤其涉及高原隧道内数据的传输方法及系统、存储介质。

背景技术

在我国青藏高原地区(海拔3000～5000m)的超长(36km以上)隧道内进行数据传输具有重要意义，同时面临显著的挑战。这些隧道不仅是连接偏远高原地区与外界的重要通道，而且对于确保交通安全、促进地区经济发展及提高应急响应能力至关重要。在如此极端的自然环境下，有效、可靠的数据传输系统是监控隧道安全状况、实现远程控制以及维持通信畅通不可或缺的。因此，开发适应高原极端环境和超长距离挑战的先进数据传输方案，对保障这些关键基础设施的运营和管理具有深远的影响。高原地区的极端环境，包括稀薄的空气和极端的温度变化，以及超长隧道带来的信号衰减问题，极大地限制了传统通信技术的效率和可靠性。在这样的环境下，确保数据传输的稳定性和安全性变得尤为重要，这不仅对于维护隧道内部运营的通信基础设施至关重要，也对于实现远程监控、维护和紧急响应系统的有效运行至关重要。

现有技术通常通过增强型无线通信技术、传统光纤网络和中继放大器等手段来应对高原超长隧道内的数据传输困难。其主要缺陷包括：1)无线通信在高海拔地区容易受到环境因素的干扰，信号稳定性差；2)光纤网络和中继放大器在极端环境下的维护成本高，且信号衰减问题依然存在；3)缺乏对环境变化的动态响应能力，不能实时调整信号处理策略以优化数据传输。

发明内容

针对上述在青藏高原地区的超长隧道内难以高效、稳定进行数据传输的问题，本发明提供高原隧道内数据的传输方法及系统、存储介质，本发明采用环境传感器、信号衰减预测模型、量子中继技术、边缘计算和网络动态优化技术，实现高效稳定的数据传输；首先，环境传感器持续监测隧道内环境，预处理数据供信号衰减预测模型使用，以实时调整信号处理策略优化传输；其次，边缘计算发送端识别关键数据，利用量子中继技术处理数据，增强信号稳定性；此外，通过边缘计算端的实时数据处理和局部决策，以及网络动态优化模型的应用，实现网络拓扑和资源的动态优化；显著提高了极端环境下的通信效率和网络可靠性，确保数据安全传输。

一种高原隧道内数据的传输方法，包括以下步骤：

通过部署的环境传感器持续监测隧道内的环境参数，收集并预处理数据为预处理环境数据；基于预处理环境数据，通过信号衰减预测模型预测信号衰减，自动调整信号处理策略用于优化数据传输；

边缘计算发送端从待传输数据中筛选出关键数据，并通过量子中继技术进行处理，以混合方式传输加密关键数据和常规数据，边缘计算接收端对接收到的混合数据进行实时处理，获得综合接收数据；

所有隧道边缘计算端对接收到的数据进行实时处理，生成用于响应网络状态的变化的局部决策；收集执行局部决策后的反馈数据，用于指导全局网络优化；其中，所述所有隧道边缘计算端包括：边缘计算发送端、中继点边缘计算端以及边缘计算接收端；

收集网络设备和所有隧道边缘计算端的网络状态数据以及所述反馈数据，通过网络动态优化模型进行深入分析，动态优化整体网络拓扑和资源分配，用于应对网络需求预测数据所指示的变化；持续监控优化后的网络性能并收集性能监控数据，获得策略实施反馈数据并用于持续优化网络性能。

优选的，通过对预处理环境数据进行初步分析识别，生成环境影响分析数据，所述环境影响分析数据用于表示对信号传输产生影响的环境因素；

将所述环境影响分析数据输入信号衰减预测模型，获取当前环境下的信号衰减预测数据；根据信号衰减预测数据自动调整信号处理策略，获得优化信号处理参数，所述优化信号处理参数用于实际信号传输过程；

其中，所述信号处理策略包括：调制解调方式的选择、传输功率的调整、信号编码和解码技术的应用、滤波和噪声抑制方法的利用，以及信号增强技术的实施。

优选的，所述信号衰减预测模型基于机器学习算法，通过分析历史的环境影响分析数据和信号衰减数据来训练模型，信号衰减预测模型通过学习环境参数与信号衰减之间的关系，根据当前的环境条件预测信号衰减情况；

当新的环境影响分析数据输入时，信号衰减预测模型基于已学习的数据关系，预测在当前环境条件下的信号衰减程度，用于动态调整信号处理策略。

优选的，还包括：对数据传输过程中的信号质量数据进行采集，并作为信号衰减预测模型迭代优化的反馈。

优选的，所述综合接收数据的获得过程包括：

边缘计算发送端从待传输数据中识别关键数据；准备量子比特代表关键数据，利用量子密钥分发技术生成和共享量子密钥，使用该密钥对关键数据进行加密，所述加密关键数据通过光纤网络进行传输；将待传输数据中的常规传输数据通过光纤或无线网络传输；其中，所述待传输数据为由关键数据和常规数据构成的整体数据集；

边缘计算发送端以混合方式将加密关键数据和常规数据进行传输，通过至少一个中继点边缘计算端发送至边缘计算接收端；其中，中继点边缘计算端利用量子纠错技术来检测和修正加密关键数据传输过程中的错误，通过量子隐形传态实现量子数据的准确传输；

边缘计算接收端进行数据接收，对量子态进行测量，使用量子加密密钥对相应的加密关键数据进行解密，恢复为关键数据；将解密后的关键数据与常规传输数据进行整合，获得综合接收数据。

优选的，所有隧道边缘计算端对综合接收数据进行数据清洗及关键特征提取，所述关键特征用于评估当前网络状况和通信质量；基于所述关键特征生成并执行局部决策，收集执行局部决策后的反馈数据上传至中心处理系统；

所有隧道边缘计算端通过执行自身生成的局部决策，进行自主响应局部环境和网络状态的变化，实时优化数据传输路径、调整资源分配或应对潜在的网络问题。

优选的，通过将所述网络状态数据及反馈数据输入网络动态优化模型进行深入分析，评估当前网络性能和预测未来流量需求，生成网络需求预测数据，并制定与网络需求预测数据对应的网络拓扑优化策略，所述网络拓扑优化策略用于动态调整整体网络资源分配；

将网络拓扑优化策略应用于网络设备和所有隧道边缘计算端，动态调整整体网络拓扑。

优选的，所述网络动态优化模型基于对网络状态数据的实时分析和预测，以及对网络性能影响因素的深入理解完成构建，网络动态优化模型通过机器学习算法学习网络行为和流量模式，预测未来的网络需求和潜在瓶颈；

所述网络动态优化模型定期接收网络状态数据和反馈数据，动态调整整体网络拓扑和资源分配。

一种用于执行所述高原隧道内数据的传输方法的系统，包括：

环境传感器，所述环境传感器部署在隧道内，持续监测环境参数，为系统提供实时的环境影响分析数据；

所有隧道边缘计算端，所述所有隧道边缘计算端包括：边缘计算发送端，位于数据发送的起点，负责识别和加密待传输数据的关键数据，负责将加密关键数据和常规数据以混合方式传输，边缘计算发送端装备有量子比特生成设备，用于准备代表关键数据的量子态，以及量子密钥分发设备，用于安全地生成和共享加密密钥，确保关键数据的加密传输；中继点边缘计算端，位于隧道的中继点，接收传输数据，执行实时数据处理和局部决策，然后继续向下一个中继点边缘计算端或边缘计算接收端传输数据，中继点边缘计算端配备量子纠错设备，用于检测和修正传输过程中的量子数据错误，以及量子隐形传态设备，用于实现量子数据的传输；边缘计算接收端，位于数据接收的终点，对接收到的混合数据进行解密和实时处理，生成综合接收数据；边缘计算接收端具备解密和数据处理能力设备，还具备量子态测量设备，用于接收并测量经过量子隐形传态传输的量子态，以及与边缘计算发送端共享的量子密钥，用于解密接收到的加密关键数据；

所有隧道边缘计算端负责对接收到的综合数据进行实时处理，评估当前网络状况和通信质量，生成并执行局部决策，执行局部决策后，收集反馈数据并上传至中心处理系统，为全局网络优化提供数据支持；

所有隧道边缘计算端负责执行信号衰减预测模型，预测信号衰减情况，并根据预测结果自动调整信号处理策略；

网络设备，所述网络设备包括路由器及交换机，构成网络的物理基础，支持数据的传输和网络拓扑的动态调整；

中心处理系统，所述中心处理系统由服务器资源和SDN控制器共同构成，负责收集网络状态数据和所有边缘计算端的反馈数据，运行网络动态优化模型，根据网络动态优化模型分析结果调整网络策略和资源分配，实现全局网络优化。

一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述高原隧道内数据的传输方法的步骤。

相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：本发明通过环境传感器和信号衰减预测模型精准监测和预测环境影响，实现了信号传输的自动优化；利用量子中继技术处理关键数据，加强了长距离通信的稳定性；此外，边缘计算端的实时数据处理与局部决策生成，以及网络动态优化模型的应用，共同优化了网络拓扑和资源分配，提高了网络性能，确保了在极端环境下的通信效率和可靠性。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图；

图2为本发明中数据传输从边缘计算发送端传送至边缘计算接收端示意图；

图3为本发明系统的结构框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显的，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。

如图1所示，一种高原隧道内数据的传输方法，包括以下步骤：

通过部署的环境传感器持续监测隧道内的环境参数，收集并预处理数据为预处理环境数据；基于预处理环境数据，通过信号衰减预测模型预测信号衰减，自动调整信号处理策略用于优化数据传输；

本发明通过部署环境传感器持续监测高原隧道内的环境参数，这一步骤是基础且关键的，因为隧道内的环境参数直接影响信号的传输质量。随后，所收集的环境数据经过预处理，转化为可供分析的格式，这为信号衰减的准确预测提供了基础。基于这些预处理环境数据，信号衰减预测模型能够预测在当前环境条件下信号传输可能遭遇的衰减情况。该模型的精准性是通过先进的算法和大量的环境数据训练得到的，能够确保预测的高度可靠性。

根据信号衰减预测数据，系统自动调整信号处理策略，如调制解调方式、传输功率、信号编解码技术等，以此来优化数据传输。这种动态调整机制允许系统在面对高海拔和隧道内超长距离传输的挑战时，能够实时适应环境变化，保证数据传输的稳定性和效率。

本发明能显著提高高海拔和隧道内超长距离数据传输的稳定性和可靠性。在极端环境条件下，如高海拔引起的大气压变化和隧道内部的复杂结构导致的信号衰减，通过智能调整信号处理策略，可以有效克服这些挑战，保证数据传输不受环境影响的高效进行。

优选的，通过对预处理环境数据进行初步分析识别，生成环境影响分析数据，所述环境影响分析数据用于表示对信号传输产生影响的环境因素；

环境传感器收集的数据如温度、湿度等，通过预处理转化为影响信号传输的关键指标。例如，高海拔地区的低温可能减缓电子设备的反应速度，影响信号传输质量。

将所述环境影响分析数据输入信号衰减预测模型，获取当前环境下的信号衰减预测数据；根据信号衰减预测数据自动调整信号处理策略，获得优化信号处理参数，所述优化信号处理参数用于实际信号传输过程；

其中，所述信号处理策略包括：调制解调方式的选择、传输功率的调整、信号编码和解码技术的应用、滤波和噪声抑制方法的利用，以及信号增强技术的实施。

信号衰减预测模型能基于环境数据预测信号衰减情况。以机器学习算法为基础，模型通过分析历史环境数据和信号衰减情况，预测未来信号的衰减程度。如在特定的湿度和温度条件下，模型能预测信号衰减比平时更严重，提示系统调整信号处理策略。

根据信号衰减预测模型的输出，系统可能决定增加传输功率或改变信号的调制方式以应对预测的衰减。例如，如果预测到由于即将到来的暴风雪导致的高湿度会严重衰减信号，系统可能自动切换到更鲁棒的调制方案或提前通过量子中继技术加密和传输关键数据。

自动调整信号处理策略是通过信号衰减预测模型的输出来实现的，如果信号衰减预测模型预测某个特定环境条件下信号衰减会加剧，系统可以自动调整如增加传输功率、改变调制解调方式、应用更高效的信号编码解码技术、利用滤波和噪声抑制技术以及实施信号增强技术等措施来优化信号传输。这些调整确保数据传输过程中信号的质量和稳定性，特别是在面对高海拔和超长隧道内传输挑战时，能够有效应对环境变化带来的不利影响。

本发明能够实时反映环境变化对信号传输的影响，并且动态调整信号处理策略以适应这些变化，从而克服高海拔和隧道内超长距离传输过程中遇到的挑战。效果上，这种策略显著提高了数据传输的稳定性和安全性，确保了在极端环境条件下的通信效率和网络可靠性。此方法不仅提升了数据传输的质量，还能减少因环境变化导致的通信故障，对于高原隧道这样的关键基础设施运营和管理具有深远的影响。

优选的，所述信号衰减预测模型基于机器学习算法，通过分析历史的环境影响分析数据和信号衰减数据来训练模型，信号衰减预测模型通过学习环境参数与信号衰减之间的关系，根据当前的环境条件预测信号衰减情况；

当新的环境影响分析数据输入时，信号衰减预测模型基于已学习的数据关系，预测在当前环境条件下的信号衰减程度，用于动态调整信号处理策略。

本发明中信号衰减预测模型可以是基于机器学习的回归、决策树或神经网络等算法。例如，使用神经网络模型，可以利用温度、湿度和气压等环境参数作为输入，通过分析这些参数与信号衰减之间的关系，模型学习如何预测在特定环境条件下的信号衰减情况。这使得系统能够动态调整信号处理策略，比如在预测到由于低温导致高衰减时增加传输功率，或者为了抵抗湿度效应优化调制方案，确保在高海拔和超长距离隧道环境中可靠的数据传输。

机器学习算法通过分析大量的历史环境数据(如温度、湿度、气压等)与信号衰减之间的关系，建立一个数学模型。当新的环境数据输入时，该模型能够基于已学习的环境参数与信号衰减之间的关系，预测当前环境条件下的信号衰减程度。这种预测使得信号处理策略能够实时适应环境变化，通过调整如传输功率、调制解调方式等参数，优化信号传输，从而克服了高海拔和超长距离带来的挑战，保证了数据传输的高效性和可靠性。这种基于预测的动态调整机制，在理论和实践中都是创新的，为高难度环境下的通信技术提供了新的解决方案。

优选的，还包括：对数据传输过程中的信号质量数据进行采集，并作为信号衰减预测模型迭代优化的反馈。

采集数据传输过程中的信号质量数据，并将其作为信号衰减预测模型迭代优化的反馈，是一种高效的模型自我完善机制。这个过程涉及实时监控信号传输的质量，如信号强度、误码率等，然后将这些数据反馈给预测模型。模型利用这些实时数据来调整和优化自身的预测算法，确保预测的准确性随着时间推进而提高。这种迭代优化机制不仅提高了信号衰减预测的准确度，也使得信号处理策略更加灵活和适应性强，能够更好地应对复杂多变的环境条件。通过不断学习和适应环境变化，这种方法能够显著提升高原隧道内数据传输的稳定性和效率。

迭代优化是提高机器学习模型性能的关键技术之一。对于回归、决策树、神经网络等算法，迭代优化可以通过多种方法实现：

回归模型：通过增加正则化项(如L1、L2正则化)来防止过拟合，使用交叉验证来选择最优的模型参数。

决策树：通过剪枝(预剪枝或后剪枝)减少树的复杂度，避免过拟合。同时，可以使用随机森林或梯度提升树(如XGBoost,LightGBM)等集成方法提升模型的稳定性和准确率。

神经网络：采用dropout、批量归一化等技术防止过拟合，使用早停法(earlystopping)来防止训练过度。同时，调整学习率、优化器(如Adam、SGD)以及网络结构(如增加层数、调整神经元数量)来提高模型性能。

迭代优化的核心在于通过不断地训练、验证和调整模型参数，以达到更高的预测准确性和更好的泛化能力。

在一个实施例中，使用神经网络来预测隧道内的信号衰减。在初始阶段，网络可能仅基于基础环境参数如温度和湿度进行预测。随着时间的推移，通过持续收集的信号质量数据，可以发现信号衰减与特定环境参数间存在更复杂的非线性关系。此时，可以通过增加网络深度、调整激活函数或引入更复杂的网络结构(如卷积神经网络)来捕捉这些复杂关系。同时，采用动态调整学习率的策略，如学习率衰减，以及利用更高级的优化器(如Adam)，可以进一步提高模型的学习效率和预测准确性。这个过程中，模型的性能不断通过新的数据进行验证和调整，以实现最优化。

边缘计算发送端从待传输数据中筛选出关键数据，并通过量子中继技术进行处理，以混合方式传输加密关键数据和常规数据，边缘计算接收端对接收到的混合数据进行实时处理，获得综合接收数据；

边缘计算发送端对待传输的数据进行筛选，将关键数据和常规数据区分开来。关键数据通过量子中继技术进行加密和处理，保证了数据传输过程中的安全性。而混合传输方式指的是将加密的关键数据和未加密的常规数据一起传输，这样做可以有效平衡安全性和传输效率。边缘计算接收端接收到混合数据后，会进行实时处理，包括解密关键数据，并将其与常规数据整合，以获得最终的综合接收数据。这种方法在高原隧道内数据传输的应用中，不仅提高了数据传输的安全性，也优化了数据处理的效率，确保了在复杂环境下的通信可靠性。

量子中继技术通过利用量子纠缠的特性，能够在不增加信号衰减的情况下，实现数据的长距离传输，显著提高传输过程中的安全性。这一技术对于克服高原隧道内的超长距离数据传输挑战尤为关键，因为它可以有效解决传统通信技术中信号衰减和安全性问题。

边缘计算技术则将数据处理功能从中心化的数据中心转移到网络的边缘，即靠近数据产生源的位置。这样不仅可以减少数据传输的延迟，提高处理速度，还能降低对中心服务器的依赖，增强数据处理过程的可靠性和效率。在高原隧道内，这意味着能够快速响应环境变化，实时调整信号处理策略，确保数据传输的连续性和稳定性。

本发明结合量子中继技术和边缘计算技术，能够有效应对高原隧道内数据传输的特殊挑战，提供一种既安全又高效的数据传输解决方案。

优选的，如图2所示，所述综合接收数据的获得过程包括：

边缘计算发送端从待传输数据中识别关键数据；准备量子比特代表关键数据，利用量子密钥分发技术生成和共享量子密钥，使用该密钥对关键数据进行加密，所述加密关键数据通过光纤网络进行传输；将待传输数据中的常规传输数据通过光纤或无线网络传输；其中，所述待传输数据为由关键数据和常规数据构成的整体数据集；

关键数据被视为需要优先保护的信息，因此采用量子密钥分发(QKD)技术进行加密。QKD允许安全地生成和共享量子密钥，这些密钥被用于加密关键数据。加密后的关键数据通过光纤网络传输，而常规数据可以通过光纤或无线网络传输。这种混合传输方式既确保了关键信息的安全性，又保持了数据传输的高效性。QKD技术允许在不安全的通信渠道上安全地共享加密密钥，是保证数据传输安全性的关键技术。通过QKD生成的密钥用于加密关键数据，保证了即使在数据传输过程中被拦截，数据也不会被泄露。

量子比特的准备是实现QKD的基础，涉及量子态的精确控制和测量。这种结合了量子通信技术和边缘计算的方法，能够有效提高高原隧道内数据传输的安全性和效率。本发明中，量子比特(qubits)的应用主要体现在量子密钥分发(QKD)技术中，用于生成和共享加密密钥，进而安全加密关键数据。量子比特能够处于叠加态，这意味着它可以同时表示0和1的状态，这一特性是QKD实现高安全性的基础。例如，通过量子比特的纠缠和叠加状态，可以确保即使在不安全的通信渠道中，任何试图监听的行为也会立即被检测，因为量子态的任何测量都会改变该状态。这样，当边缘计算发送端通过量子比特代表关键数据，并利用QKD技术生成和共享量子密钥时，即使在高原隧道这样复杂的环境中，也能确保数据传输的安全性。

加密后的关键数据通过光纤网络传输，而常规数据则可通过光纤或无线网络发送。量子中继技术在此过程中起着至关重要的作用，它不仅增强了数据传输的安全性，还通过中继站点(即中继点边缘计算端)克服了量子信号在长距离传输过程中的衰减，确保了数据的完整性和准确性。

边缘计算发送端以混合方式将加密关键数据和常规数据进行传输，通过至少一个中继点边缘计算端发送至边缘计算接收端；其中，中继点边缘计算端利用量子纠错技术来检测和修正加密关键数据传输过程中的错误，通过量子隐形传态实现量子数据的准确传输；

量子纠错技术允许中继点检测和修正量子态在传输过程中由于环境干扰或其他因素引起的错误，确保量子信息的准确性。在高原隧道通信系统中设置多个中继点，每个中继点都能执行量子纠错操作，以此来弥补长距离传输中的信息损失和错误，保障关键数据在极端环境下的安全传输。

量子隐形传态技术则允许在没有直接物理传输介质的情况下，通过利用量子纠缠的特性在两个地点之间传输量子信息。在本发明中，这意味着即使是在高原隧道这样的复杂环境下，也能够实现加密关键数据的高度安全和准确传输。

在隧道的一端使用边缘计算设备收集和加密关键数据，然后通过量子隐形传态将这些加密数据传输到隧道的另一端。中继点边缘计算设备在这一过程中发挥着量子纠错的作用，确保传输过程中的数据完整性和安全性。这种技术的应用可以大大提高数据传输的可靠性和安全性，特别适用于需要高安全性的数据传输场景。

边缘计算发送端和接收端之间的数据传输过程，结合了量子纠错技术和量子隐形传态技术，提供了一个高效且安全的通信方案。量子纠错技术能够检测并修正量子信息传输过程中可能出现的错误，而量子隐形传态则允许在空间分隔的两点之间传输量子态，无需物理传输载体，这对于保护关键数据的安全性至关重要。这种技术的应用，特别是在高原隧道这样的特殊环境中，能够显著提高数据传输的可靠性和安全性。

通过设计高效的量子网络架构，利用中继点(即中继点边缘计算端)作为量子信息处理和转发的节点，结合先进的量子纠错代码，实现对传输过程中出现的量子错误的及时检测和修正。同时，通过优化量子隐形传态的协议和技术，提高传态效率和准确性，确保量子信息能够在网络中安全、可靠地传输。

在实际高原隧道内数据的传输应用中，有效整合量子纠错和量子隐形传态技术，需要考虑多个因素，包括中继点在隧道内的布局优化。中继点的布局应该根据量子信号衰减的特性和环境因素来设计，以最大限度地减少传输过程中的损失和错误。例如，通过在量子信号衰减到达临界点之前设置中继点，可以利用量子纠错技术修正可能的错误，然后通过量子隐形传态技术安全地传输量子态到下一个中继点或终点。这样的布局考虑可以有效提高系统的整体可靠性和安全性。针对具体环境和传输距离，还需进一步模拟和实验来确定最优的中继点布局方案。

边缘计算接收端进行数据接收，对量子态进行测量，使用量子加密密钥对相应的加密关键数据进行解密，恢复为关键数据；将解密后的关键数据与常规传输数据进行整合，获得综合接收数据。

量子态的测量是量子通信过程中的一个关键步骤。当加密的关键数据通过量子中继技术传输到边缘计算接收端时，接收端需要对量子态进行精确测量以恢复出原始的关键数据。这一过程通常涉及量子力学操作，包括量子纠缠和量子叠加状态的解读。使用特定的量子测量设备来检测量子比特的状态，这些状态根据之前共享的量子密钥被解密为原始数据。这种方法不仅提高了数据传输的安全性，而且由于量子加密的独特性，即使数据被拦截，未经授权的第三方也无法解读数据内容。

这种在高原隧道内数据传输的应用实例展示了量子通信技术在提高数据传输安全性和可靠性方面的潜力，特别是在需要保护关键信息不受外界干扰和监听的场景中。

边缘计算接收端进行数据接收过程涉及对量子态的测量，量子态的测量允许接收端准确地读取通过量子隐形传态发送的加密信息。通过量子密钥分发(QKD)技术共享的密钥用于解密这些数据，确保了数据传输的安全性。解密后的关键数据与常规数据整合，形成综合接收数据，这不仅保证了数据传输的安全性，还提高了数据处理的效率和准确性。这种方法特别适用于高海拔和长距离的隧道环境，能有效提升数据传输的可靠性和安全性。

所有隧道边缘计算端对接收到的数据进行实时处理，生成用于响应网络状态的变化的局部决策；收集执行局部决策后的反馈数据，用于指导全局网络优化；其中，所述所有隧道边缘计算端包括：边缘计算发送端、中继点边缘计算端以及边缘计算接收端；

本发明的所有隧道边缘计算端，都参与到数据的实时处理和网络状态的响应中。这一过程允许系统根据实时数据生成局部决策，如调整数据传输路径或改变传输策略，以优化网络性能。执行这些局部决策后收集的反馈数据，进一步用于全局网络优化，确保整个传输过程的高效性和可靠性。这种动态调整机制特别适合应对高原隧道这样环境复杂、条件多变的场景，能够有效提升数据传输的稳定性和安全性。

在边缘计算环境下，高效的网络状态管理和优化依赖于快速数据处理和实时决策能力。通过在网络的边缘部署智能节点，系统能够就近处理数据，减少传输延时，快速响应网络变化。这些边缘计算节点分析实时流量和网络性能指标，基于预定算法或机器学习模型，生成调整网络配置或资源分配的局部决策。例如，当检测到某段隧道的数据流量急剧增加时，系统可自动调整路由，分流数据，或临时增加传输带宽，以维持网络服务的质量和稳定性。这种机制使网络能够适应各种动态变化，提高了数据传输的效率和可靠性。

优选的，所有隧道边缘计算端对综合接收数据进行数据清洗及关键特征提取，所述关键特征用于评估当前网络状况和通信质量；基于所述关键特征生成并执行局部决策，收集执行局部决策后的反馈数据上传至中心处理系统；

所有隧道边缘计算端通过执行自身生成的局部决策，进行自主响应局部环境和网络状态的变化，实时优化数据传输路径、调整资源分配或应对潜在的网络问题。

实时数据处理和局部决策生成通常涉及以下详细步骤和实例：

边缘设备首先从各种传感器收集数据，如温度、湿度、设备状态等。预处理包括数据清洗、格式化，以及初步分析，如趋势识别；

通过算法分析预处理后的数据，提取影响网络状况和通信质量的关键特征，例如网络拥塞指标、信号强度等；

基于关键特征，边缘计算设备利用预设的规则或机器学习模型生成响应决策。这可能包括路由调整、资源重新分配或启动错误恢复流程；

执行局部决策并监控其效果；收集的反馈数据用于评估决策效果，并指导后续决策的优化。

在一个实施例中，在一条青藏高原隧道的通信系统中，边缘计算设备监测到某段隧道内部分信号衰减严重。设备通过实时数据分析，判断为环境干扰引起，并立即调整信号增强器的功率，同时将此决策效果反馈至中心系统，用于未来类似情况的更准确响应。这样的处理不仅提高了数据传输的可靠性，还优化了资源使用，降低了延迟。

在高原隧道内的数据传输场景中，边缘计算端通过实时处理综合接收数据、进行数据清洗和关键特征提取，可以有效评估当前网络状况和通信质量。这些关键特征之后用于生成并执行面向特定网络环境和状态变化的局部决策，如数据传输路径的实时优化、资源分配的调整或潜在网络问题的应对。执行这些局部决策后，收集的反馈数据被上传至中心处理系统，进一步指导全局网络优化策略的制定。这一过程展示了边缘计算在实现高效网络状态管理和优化中的关键作用，尤其是在需要高度可靠和安全通信的复杂环境下。

收集网络设备和所有隧道边缘计算端的网络状态数据以及所述反馈数据，通过网络动态优化模型进行深入分析，动态优化整体网络拓扑和资源分配，用于应对网络需求预测数据所指示的变化；持续监控优化后的网络性能并收集性能监控数据，获得策略实施反馈数据并用于持续优化网络性能。

网络动态优化模型的核心作用是实时分析收集的网络状态数据和反馈数据，从而动态调整网络拓扑和资源分配。这一过程使得网络能够灵活应对预测到的需求变化，如流量增加或网络拥堵等情况。通过持续监控网络性能并收集性能监控数据，系统能够获得策略实施的反馈，用于进一步优化网络性能。这种机制保证了在复杂的高原隧道环境中，数据传输能够更加稳定和高效，满足不断变化的通信需求。

实时数据处理和生成局部决策的流程涉及几个关键技术点。首先，边缘计算设备会收集并预处理来自网络设备和隧道内的实时数据，如传输速率、网络延迟、设备状态等。这些数据经过分析，用于评估当前网络的性能和需求。接着，基于分析结果，边缘计算设备会生成局部决策，例如调整数据流向、重新分配带宽资源或应用特定的网络优化策略，以适应当前的网络状况和预测的需求变化。

此过程中的动态网络优化模型起着至关重要的作用，它不仅分析当前网络状态数据和反馈数据，还预测未来的网络需求，从而指导如何动态调整网络拓扑和资源分配。通过持续监控和收集网络性能数据，系统能够获得策略实施的反馈，这些数据再次被用于优化网络性能，形成一个持续改进的循环。

在一个实施例中，在高原隧道内部署多个边缘计算节点，这些节点实时监测隧道内的网络流量和环境条件，如隧道内部的温湿度变化或设备故障情况。当检测到网络拥堵或数据传输效率下降时，边缘节点可以即时调整数据包的路由，或者临时增加数据传输的带宽，以保证数据传输的效率和稳定性。这种基于边缘计算的实时网络状态管理和优化策略，能够显著提高在极端环境条件下的数据传输可靠性和效率。

优选的，通过将所述网络状态数据及反馈数据输入网络动态优化模型进行深入分析，评估当前网络性能和预测未来流量需求，生成网络需求预测数据，并制定与网络需求预测数据对应的网络拓扑优化策略，所述网络拓扑优化策略用于动态调整整体网络资源分配；

将网络拓扑优化策略应用于网络设备和所有隧道边缘计算端，动态调整整体网络拓扑。

优选的，所述网络动态优化模型基于对网络状态数据的实时分析和预测，以及对网络性能影响因素的深入理解完成构建，网络动态优化模型通过机器学习算法学习网络行为和流量模式，预测未来的网络需求和潜在瓶颈；

所述网络动态优化模型定期接收网络状态数据和反馈数据，动态调整整体网络拓扑和资源分配。

机器学习算法在网络行为分析、流量模式学习、未来需求预测以及潜在瓶颈识别方面的应用是通过收集和分析大量的网络运行数据来实现的。例如，通过分析历史流量数据，机器学习模型可以识别网络使用的高峰时段、流量的周期性变化模式，以及不同应用或服务对网络资源的需求。这些信息可以用于预测未来的网络需求和潜在的瓶颈，从而在需求增加之前动态调整网络资源分配或扩展网络容量，以避免服务中断或性能下降。相关的实例包括使用时间序列预测模型来预测特定时间段内的网络流量，或使用分类算法来识别可能导致网络拥堵的流量类型。

网络动态优化模型在高原隧道内数据传输中的核心技术点包括实时网络状态数据分析、预测未来网络需求和潜在瓶颈，以及基于机器学习算法对网络行为和流量模式的学习。这种模型能够定期接收网络状态和反馈数据，动态调整网络拓扑和资源分配，以适应网络需求的变化。这一过程确保了在复杂的环境条件下，如高原隧道，网络能够高效、可靠地传输数据，显著提升通信效率和稳定性。这一技术点的进一步分析对于理解和优化高原隧道内的数据通信网络至关重要。

如图3所示，一种用于执行所述高原隧道内数据的传输方法的系统，包括：

环境传感器，所述环境传感器部署在隧道内，持续监测环境参数，为系统提供实时的环境影响分析数据；

所有隧道边缘计算端，所述所有隧道边缘计算端包括：边缘计算发送端，位于数据发送的起点，负责识别和加密待传输数据的关键数据，负责将加密关键数据和常规数据以混合方式传输，边缘计算发送端装备有量子比特生成设备，用于准备代表关键数据的量子态，以及量子密钥分发设备，用于安全地生成和共享加密密钥，确保关键数据的加密传输；中继点边缘计算端，位于隧道的中继点，接收传输数据，执行实时数据处理和局部决策，然后继续向下一个中继点边缘计算端或边缘计算接收端传输数据，中继点边缘计算端配备量子纠错设备，用于检测和修正传输过程中的量子数据错误，以及量子隐形传态设备，用于实现量子数据的传输；边缘计算接收端，位于数据接收的终点，对接收到的混合数据进行解密和实时处理，生成综合接收数据；边缘计算接收端具备解密和数据处理能力设备，还具备量子态测量设备，用于接收并测量经过量子隐形传态传输的量子态，以及与边缘计算发送端共享的量子密钥，用于解密接收到的加密关键数据；

所有隧道边缘计算端负责对接收到的综合数据进行实时处理，评估当前网络状况和通信质量，生成并执行局部决策，执行局部决策后，收集反馈数据并上传至中心处理系统，为全局网络优化提供数据支持；

所有隧道边缘计算端负责执行信号衰减预测模型，预测信号衰减情况，并根据预测结果自动调整信号处理策略；

网络设备，所述网络设备包括路由器及交换机，构成网络的物理基础，支持数据的传输和网络拓扑的动态调整；

中心处理系统，所述中心处理系统由服务器资源和SDN控制器共同构成，负责收集网络状态数据和所有边缘计算端的反馈数据，运行网络动态优化模型，根据网络动态优化模型分析结果调整网络策略和资源分配，实现全局网络优化。

本发明系统包括环境传感器、所有隧道边缘计算端(发送端、中继点、接收端)、量子比特生成设备、量子密钥分发设备、量子纠错设备、量子隐形传态设备以及中心处理系统。环境传感器持续监测隧道内环境，为系统提供关键数据。边缘计算端负责实时数据处理、加密、决策生成，并使用量子技术保证数据传输的安全性和准确性。中心处理系统收集数据和反馈，运行网络动态优化模型，调整策略和资源分配，实现网络性能的全局优化。这套系统结合了边缘计算和量子通信的先进技术，针对高原隧道这样的特殊环境，提供了一种高效、安全的数据传输解决方案。

量子通信技术通过量子密钥分发(QKD)确保数据安全传输，它允许两个通信端(发送端、接收端)安全地共享加密密钥，即使在潜在的窃听下也能保证密钥的安全。这是因为量子信息的特性，如量子纠缠和不确定性原理，保证了量子密钥的安全性，以及中继点边缘计算端利用量子纠错技术来检测和修正加密关键数据传输过程中的错误。边缘计算则在实时数据处理和快速决策生成方面发挥作用，通过在网络的边缘处理数据，减少了数据在网络中的传输时间，提高了数据处理的速度和效率。这使得系统能够快速响应网络状态的变化，及时调整网络配置或处理策略，以保持网络的高效运行。本发明系统可用于在青藏高原隧道内使用边缘计算节点来监测和优化数据流，同时使用量子通信技术加密关键通信，确保数据传输的安全性。

一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述高原隧道内数据的传输方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框，以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过部署的环境传感器持续监测隧道内的环境参数，收集并预处理数据为预处理环境数据；基于预处理环境数据，通过信号衰减预测模型预测信号衰减，自动调整信号处理策略用于优化数据传输；

边缘计算发送端从待传输数据中筛选出关键数据，并通过量子中继技术进行处理，以混合方式传输加密关键数据和常规数据，边缘计算接收端对接收到的混合数据进行实时处理，获得综合接收数据；

所有隧道边缘计算端对接收到的数据进行实时处理，生成用于响应网络状态的变化的局部决策；收集执行局部决策后的反馈数据，用于指导全局网络优化；其中，所述所有隧道边缘计算端包括：边缘计算发送端、中继点边缘计算端以及边缘计算接收端；

收集网络设备和所有隧道边缘计算端的网络状态数据以及所述反馈数据，通过网络动态优化模型进行深入分析，动态优化整体网络拓扑和资源分配，用于应对网络需求预测数据所指示的变化；持续监控优化后的网络性能并收集性能监控数据，获得策略实施反馈数据并用于持续优化网络性能。

2.根据权利要求1所述的高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，通过对预处理环境数据进行初步分析识别，生成环境影响分析数据，所述环境影响分析数据用于表示对信号传输产生影响的环境因素；

将所述环境影响分析数据输入信号衰减预测模型，获取当前环境下的信号衰减预测数据；根据信号衰减预测数据自动调整信号处理策略，获得优化信号处理参数，所述优化信号处理参数用于实际信号传输过程；

其中，所述信号处理策略包括：调制解调方式的选择、传输功率的调整、信号编码和解码技术的应用、滤波和噪声抑制方法的利用，以及信号增强技术的实施。

3.根据权利要求2所述的高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，所述信号衰减预测模型基于机器学习算法，通过分析历史的环境影响分析数据和信号衰减数据来训练模型，信号衰减预测模型通过学习环境参数与信号衰减之间的关系，根据当前的环境条件预测信号衰减情况；

当新的环境影响分析数据输入时，信号衰减预测模型基于已学习的数据关系，预测在当前环境条件下的信号衰减程度，用于动态调整信号处理策略。

4.根据权利要求1所述的高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，还包括：对数据传输过程中的信号质量数据进行采集，并作为信号衰减预测模型迭代优化的反馈。

5.根据权利要求1所述的高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，所述综合接收数据的获得过程包括：

边缘计算发送端从待传输数据中识别关键数据；准备量子比特代表关键数据，利用量子密钥分发技术生成和共享量子密钥，使用该密钥对关键数据进行加密，所述加密关键数据通过光纤网络进行传输；将待传输数据中的常规传输数据通过光纤或无线网络传输；其中，所述待传输数据为由关键数据和常规数据构成的整体数据集；

边缘计算发送端以混合方式将加密关键数据和常规数据进行传输，通过至少一个中继点边缘计算端发送至边缘计算接收端；其中，中继点边缘计算端利用量子纠错技术来检测和修正加密关键数据传输过程中的错误，通过量子隐形传态实现量子数据的准确传输；

边缘计算接收端进行数据接收，对量子态进行测量，使用量子加密密钥对相应的加密关键数据进行解密，恢复为关键数据；将解密后的关键数据与常规传输数据进行整合，获得综合接收数据。

6.根据权利要求1所述的高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，所有隧道边缘计算端对综合接收数据进行数据清洗及关键特征提取，所述关键特征用于评估当前网络状况和通信质量；基于所述关键特征生成并执行局部决策，收集执行局部决策后的反馈数据上传至中心处理系统；

所有隧道边缘计算端通过执行自身生成的局部决策，进行自主响应局部环境和网络状态的变化，实时优化数据传输路径、调整资源分配或应对潜在的网络问题。

7.根据权利要求1所述的高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，通过将所述网络状态数据及反馈数据输入网络动态优化模型进行深入分析，评估当前网络性能和预测未来流量需求，生成网络需求预测数据，并制定与网络需求预测数据对应的网络拓扑优化策略，所述网络拓扑优化策略用于动态调整整体网络资源分配；

将网络拓扑优化策略应用于网络设备和所有隧道边缘计算端，动态调整整体网络拓扑。

8.根据权利要求1所述的高原隧道内数据的传输方法，其特征在于，所述网络动态优化模型基于对网络状态数据的实时分析和预测，以及对网络性能影响因素的深入理解完成构建，网络动态优化模型通过机器学习算法学习网络行为和流量模式，预测未来的网络需求和潜在瓶颈；

所述网络动态优化模型定期接收网络状态数据和反馈数据，动态调整整体网络拓扑和资源分配。

9.一种用于执行权利要求1-8任一所述高原隧道内数据的传输方法的系统，其特征在于，包括：

环境传感器，所述环境传感器部署在隧道内，持续监测环境参数，为系统提供实时的环境影响分析数据；

所有隧道边缘计算端，所述所有隧道边缘计算端包括：边缘计算发送端，位于数据发送的起点，负责识别和加密待传输数据的关键数据，负责将加密关键数据和常规数据以混合方式传输，边缘计算发送端装备有量子比特生成设备，用于准备代表关键数据的量子态，以及量子密钥分发设备，用于安全地生成和共享加密密钥，确保关键数据的加密传输；中继点边缘计算端，位于隧道的中继点，接收传输数据，执行实时数据处理和局部决策，然后继续向下一个中继点边缘计算端或边缘计算接收端传输数据，中继点边缘计算端配备量子纠错设备，用于检测和修正传输过程中的量子数据错误，以及量子隐形传态设备，用于实现量子数据的传输；边缘计算接收端，位于数据接收的终点，对接收到的混合数据进行解密和实时处理，生成综合接收数据；边缘计算接收端具备解密和数据处理能力设备，还具备量子态测量设备，用于接收并测量经过量子隐形传态传输的量子态，以及与边缘计算发送端共享的量子密钥，用于解密接收到的加密关键数据；

所有隧道边缘计算端负责对接收到的综合数据进行实时处理，评估当前网络状况和通信质量，生成并执行局部决策，执行局部决策后，收集反馈数据并上传至中心处理系统，为全局网络优化提供数据支持；

所有隧道边缘计算端负责执行信号衰减预测模型，预测信号衰减情况，并根据预测结果自动调整信号处理策略；

网络设备，所述网络设备包括路由器及交换机，构成网络的物理基础，支持数据的传输和网络拓扑的动态调整；

中心处理系统，所述中心处理系统由服务器资源和SDN控制器共同构成，负责收集网络状态数据和所有边缘计算端的反馈数据，运行网络动态优化模型，根据网络动态优化模型分析结果调整网络策略和资源分配，实现全局网络优化。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～8任一项所述高原隧道内数据的传输方法的步骤。