本发明属于电子通信技术领域，尤其涉及一种太阳能电池式电子通信系统。
背景技术：
电子通信，是电子科学与技术和信息技术相结合，构建现代信息社会的工程领域，利用电子科学与技术和信息技术的基本理论解决电子元器件、集成电路、电子控制、仪器仪表、计算机设计与制造及与电子和通信工程相关领域的技术问题，研究电子信息的检测、传输、交换、处理和显示的理论和技术。然而，现有电子通信系统使用传统供电方式耗费电能，一旦断电则无法继续工作，影响通信效率；同时电子通信在传输途中容易丢失、信号强度弱，影响信号接收。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有电子通信系统使用传统供电方式耗费电能，一旦断电则无法继续工作，影响通信效率；同时电子通信在传输途中容易丢失、信号强度弱，影响信号接收。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种太阳能电池式电子通信系统。
本发明是这样实现的，一种太阳能电池式电子通信系统包括：
太阳能供电模块，与单片机控制模块连接，用于通过太阳能电池板将太阳能转化为电能，进行供电；
参数配置模块，与单片机控制模块连接，用于对通信系统进行初始参数配置；所述参数配置模块将获得的初始参数数据进行统一处理，构建统一的运维数据模型；根据构建的运维数据模型对异构网络运维数据和网络故障进行关联分析，实现网络故障定位；
运维数据模型过程如下：
首先，选取参考告警信息参数向量，建立参考数列X0，
X0＝{X0(k)|k＝1,2,…,n}＝(X0(1),X0(2),…,X0(n))
其中k表示时刻，X0表示告警信息，n表示告警信息参数向量特征维数；
其次，假设有m个比较故障告警信息数据，建立比较数列Xi
Xi＝{Xi(k)|k＝1,2,…,n}＝(Xi(1),Xi(2),…,Xi(n))i＝1,2,…,m
然后，建立比较数列Xi对参考数列X0在k时刻的关联系数ζi(k)
其中，w1为各个参数相应的权重，其根据用户的网络属性进行调整和决定；其中ρ为分辨系数，ρ∈[0,+∞)；ρ越大，分辩率越大；ρ越小，分辩率越小；
最后，计算出比较数列Xi对参考数列X0的关联度
通过关联分析对故障告警信息、KPI指标及网络之间故障建立映射关系，构建故障定位模型，通过BP(back-propagation，后向传播)神经网络进行网络故障定位；所述网络故障定位具体包括如下过程：
首先，获取m维告警向量Qn＝(s1,s2,s3…sm)和n维故障向量On＝(p1,p2,p3…pm)，并将其通过多个网络节点同时输入，使系统具有并行结构和并行处理能力，对输入进行实时的动态处理；
其次，BP网络，为每个连接的权值赋予指定范围内的值，同时为每个神经元节点指定阈值；
再次，组输入告警样本机器目标结果提供给网络，并计算神经网络节点的连接权值，阈值及各个隐含层单元的输入和输出值；
然后，正各层误差：利用目标向量和网络实际输出值计算输出层单元的误差，并结合隐含层的各单元的输出来修正连接权值和阈值，进行反向误差传播修正；
最后，训练样本向量和对异构网络系统进行训练，直到训练完全部样本后将络运维故障告警信息，输入训练好的BP网络进行网络故障定位；
单片机控制模块，与太阳能供电模块、参数配置模块、无线通信模块、显示模块连接，用于并控制各个模块正常工作；
所述单片机控制模块的总链路质量的计算公式为：
Qos＝new_qos-data_len-skb_size-rtt-pacloss-signal
其中，Qos为总链路质量，data_len为发送数据长度，skb_size为接收缓冲队列长度，rtt为平均时延，pacloss为丢包率，signal为信号强度的绝对值；
其中，node_number_punishment为中间路径上设置的跳数惩罚，
combined_qos＝hello_qos×qos_own×qos_different_lq_punishment
其中，hello_qos为hello广播包中关于链路质量的信息，
qos_different_lq_punishment为链路非对称惩罚，其算法为：
无线通信模块，与单片机控制模块、信号放大模块连接，用于将单片机控制模块处理数据转化为无线信号发送给信号放大模块；
所述无线通信模块的信噪比估计方法包括以下步骤：
步骤一测量信号由N个分量信号以及高斯白噪声混合而成，求测量信号的归一化四阶累积量归一六阶累积量归一八阶累积量等N+1个归一化高阶累积量；
步骤二，构建归一化高阶累积量方程组；
步骤三，遍历出N个信号的调制类型组合，查表得到各个调制类型信号的归一化高阶累积量，代入方程组中的前N个方程，计算求得各分量信号所占总信号的功率比将结果代入第N+1个方程，筛选出正确的调制类型组合；
步骤四，得出正确的调制类型以及各分量信号所占总信号的功率比根据信噪比估计公式估计信噪比；
信号放大模块，与无线通信模块、电平转换模块连接，用于对无线信号进行放大；
电平转换模块，与信号放大模块、计算机连接，用于将电压转换为适合计算机电压，接入计算机；
显示模块，与单片机控制模块连接，用于显示单片机控制模块处理的数据信息。
进一步，参数配置模块包括网络配置模块和串口配置模块；
网络配置模块用于根据所处的网络环境计算任务发送所需的时间，从而选择最佳网络线路；
串口配置模块用于设置任务执行文件与串口的对应关系。
进一步，网络配置模块包括调制信息M和信道数量c，基于以下公式估计任务发送的时间消耗T2＝2Ttx(M，c)+Tvm，其中Ttx(M，c)表示在网络配置下发送任务的时间，
其中L表示任务的比特数，Ts和l是与设备所处的移动环境相关联的常数。
进一步，所述无线通信模块包括信号转换模块、信号传输模块；
信号转换模块，用于将数字信号转换为模拟信号；
信号传输模块，用于将模拟信号通过无线方式发送出去。
进一步，信号放大模块包括第一运算放大器电路、第一比较器电路第一参考电压电路、反相器、电流偏置电路和电阻；
第一比较器为迟滞比较器，其上升和下降沿翻转点电压不同，中间存在一个电压窗口。
进一步，所述单片机控制模块采用AT89C52单片机。
进一步，所述电平转换模块采用MAX232器件。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过太阳能供电模块可以获取清洁高效的太阳能，节省能源，经济环保，可以持久供电，避免电子通信过程中出现中断情况；同时信号放大模块具有更优良的抗高频噪声和抗信号互扰特性，对电子通信信号放大，可以增大信息传输距离，增强信号强度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的太阳能电池式电子通信系统结构框图；
图2是本发明实施例提供的太阳能电池式电子通信系统信号放大模块电路图；
图中：1、太阳能供电模块；2、参数配置模块；3、单片机控制模块；4、无线通信模块；5、信号放大模块；6、电平转换模块；7、计算机；8、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的太阳能电池式电子通信系统包括：太阳能供电模块1、参数配置模块2、单片机控制模块3、无线通信模块4、信号放大模块5、电平转换模块6、计算机7、显示模块8。
太阳能供电模块1，与单片机控制模块3连接，用于通过太阳能电池板将太阳能转化为电能，进行供电；
参数配置模块2，与单片机控制模块3连接，用于对通信系统进行初始参数配置；
单片机控制模块3，与太阳能供电模块1、参数配置模块2、无线通信模块4、显示模块8连接，用于并控制各个模块正常工作；
无线通信模块4，与单片机控制模块3、信号放大模块5连接，用于将单片机控制模块3处理数据转化为无线信号发送给信号放大模块5；
信号放大模块5，与无线通信模块4、电平转换模块6连接，用于对无线信号进行放大；
电平转换模块6，与信号放大模块5、计算机7连接，用于将电压转换为适合计算机7电压，接入计算机7；
显示模块8，与单片机控制模块3连接，用于显示单片机控制模块3处理的数据信息。
参数配置模块2包括网络配置模块和串口配置模块；
网络配置模块用于根据所处的网络环境计算任务发送所需的时间，从而选择最佳网络线路；
串口配置模块用于设置任务执行文件与串口的对应关系。
网络配置模块包括调制信息M和信道数量c，基于以下公式估计任务发送的时间消耗T2＝2Ttx(M，c)+Tvm，其中Ttx(M，c)表示在网络配置下发送任务的时间，
其中L表示任务的比特数，Ts和l是与设备所处的移动环境相关联的常数。
所述无线通信模块4包括信号转换模块、信号传输模块；
信号转换模块，用于将数字信号转换为模拟信号；
信号传输模块，用于将模拟信号通过无线方式发送出去。
信号放大模块5包括第一运算放大器电路、第一比较器电路第一参考电压电路、反相器、电流偏置电路和电阻；
第一比较器为迟滞比较器，其上升和下降沿翻转点电压不同，中间存在一个电压窗口。
所述参数配置模块将获得的初始参数数据进行统一处理，构建统一的运维数据模型；根据构建的运维数据模型对异构网络运维数据和网络故障进行关联分析，实现网络故障定位；
运维数据模型过程如下：
首先，选取参考告警信息参数向量，建立参考数列X0，
X0＝{X0(k)|k＝1,2,…,n}＝(X0(1),X0(2),…,X0(n))
其中k表示时刻，X0表示告警信息，n表示告警信息参数向量特征维数；
其次，假设有m个比较故障告警信息数据，建立比较数列Xi
Xi＝{Xi(k)|k＝1,2,…,n}＝(Xi(1),Xi(2),…,Xi(n))i＝1,2,…,m
然后，建立比较数列Xi对参考数列X0在k时刻的关联系数ζi(k)
其中，w1为各个参数相应的权重，其根据用户的网络属性进行调整和决定；其中ρ为分辨系数，ρ∈[0,+∞)；ρ越大，分辩率越大；ρ越小，分辩率越小；
最后，计算出比较数列Xi对参考数列X0的关联度
通过关联分析对故障告警信息、KPI指标及网络之间故障建立映射关系，构建故障定位模型，通过BP(back-propagation，后向传播)神经网络进行网络故障定位；所述网络故障定位具体包括如下过程：
首先，获取m维告警向量Qn＝(s1,s2,s3…sm)和n维故障向量On＝(p1,p2,p3…pm)，并将其通过多个网络节点同时输入，使系统具有并行结构和并行处理能力，对输入进行实时的动态处理；
其次，BP网络，为每个连接的权值赋予指定范围内的值，同时为每个神经元节点指定阈值；
再次，组输入告警样本机器目标结果提供给网络，并计算神经网络节点的连接权值，阈值及各个隐含层单元的输入和输出值；
然后，正各层误差：利用目标向量和网络实际输出值计算输出层单元的误差，并结合隐含层的各单元的输出来修正连接权值和阈值，进行反向误差传播修正；
最后，训练样本向量和对异构网络系统进行训练，直到训练完全部样本后将络运维故障告警信息，输入训练好的BP网络进行网络故障定位。
所述单片机控制模块的总链路质量的计算公式为：
Qos＝new_qos-data_len-skb_size-rtt-pacloss-signal
其中，Qos为总链路质量，data_len为发送数据长度，skb_size为接收缓冲队列长度，rtt为平均时延，pacloss为丢包率，signal为信号强度的绝对值；
其中，node_number_punishment为中间路径上设置的跳数惩罚，
combined_qos＝hello_qos×qos_own×qos_different_lq_punishment
其中，hello_qos为hello广播包中关于链路质量的信息，
qos_different_lq_punishment为链路非对称惩罚，其算法为：
所述无线通信模块的信噪比估计方法包括以下步骤：
步骤一测量信号由N个分量信号以及高斯白噪声混合而成，求测量信号的归一化四阶累积量归一六阶累积量归一八阶累积量等N+1个归一化高阶累积量；
步骤二，构建归一化高阶累积量方程组；
步骤三，遍历出N个信号的调制类型组合，查表得到各个调制类型信号的归一化高阶累积量，代入方程组中的前N个方程，计算求得各分量信号所占总信号的功率比将结果代入第N+1个方程，筛选出正确的调制类型组合；
步骤四，得出正确的调制类型以及各分量信号所占总信号的功率比根据信噪比估计公式估计信噪比。
本发明提供的单片机控制模3块采用AT89C52单片机。
本发明提供的电平转换模块6采用MAX232器件。
本发明使用时，太阳能供电模块1通过太阳能电池板将太阳能转化为电能，进行供电；接着，通过参数配置模块2对通信系统进行初始参数配置，根据所处的网络环境计算任务发送所需的时间，从而选择最佳网络线路，并确定任务执行文件与串口的对应关系；单片机控制模块3将数据信息通过无线通信模块4发送给信号放大模块5；信号放大模块5对无线信号进行放大；通过电平转换模块6将电压转换为适合计算机7电压接入计算机；最后，通过显示模块8显示单片机控制模块3处理的数据信息。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。