用于远程控制信号强度管理系统及方法与流程

本发明涉及车联网技术领域，具体为用于远程控制信号强度管理系统及方法。

背景技术：

物流领域在货物运输过程中，需要对货物状态以及车辆的行车状态进行的实时监测。监测的数据需要通过网络实时上传至后台服务器中，进而方便进行远程的控制和监管。移动互联网由于移动切换性好、低资费等特点成为目前移动式接入的首选。

但是车辆远途行驶过程中，网络信号强度的状态也是不断变化的，一方面，由于数据业务模式下移动网络固有高功耗的特点，网络信号强度的变化会对使用电池供电的车载终端的能耗控制带来挑战；另一方面，信号变化很可能会中断远程管理人员对车辆的实时监控，使得车辆短暂脱离监控，进而存在一定的风险。

如果能够对行车路径上的网络信号进行一定的预测和管理，则可以事先避免出现通信中断等问题，因此，亟需一种用于远程控制的信号强度管理系统，对车载终端的网络信号强度以及通信方式进行监测和管理。

技术实现要素：

本发明意在提供用于远程控制信号强度管理系统及方法，可以对车载终端的信号进行实时的监测、预测和管理，减少远程信号传输中断的可能，并能提醒管理人员提前做好准备。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

用于远程控制信号强度管理系统，包括：信号强度监测记录模块，用于实时检测并记录车载终端的信号信息；信号强度预测模块，用于根据车辆当前的位置信息、行车路线以及信号强度监测记录模块记录的信号信息对车载终端的信号强度变化进行预测，生成信号强度预测结果；预警模块，根据信号强度预测模块的信号强度预测结果，对预测信号强度小于预设值的情况进行提前预警。

本发明技术方案中，通过检测和记录车载终端的信号信息，对于行车过程的信号强度进行时刻的监控和记录，并形成信号信息，一方面可以对当前的信号信息进行监控，另一方面可以形成历史数据，为以后预测作数据源；通过信号强度预测，可以提前分析后续行车路径中可能存在的信号强度较差的地方，并能提前向管理人员进行预警，进而方便提前进行部署和准备。

进一步，所述信号强度预测模块包括：

历史预测模块，所述历史预测模块根据历史存储的信号信息筛选与当前车载终端的位置匹配的信号信息并将其对应的信号强度作为历史预测结果；

实时偏差计算模块，根据本次行车已走的路程对应的信号信息与历史预测模块的历史预测结果，生成偏差修正数据；

综合预测模块，根据偏差修正数据对后续行车路径的历史预测结果进行修正，根据修正后的历史预测结果生成信号强度预测结果。

基于对应的地理位置的历史信号强度，预测本次行车的信号强度，同时，根据本次行车过程中的实际信号与历史预测结果的差值，自动生成偏差修正数据，进而对本次的预测结果进行修正，保证预测更加准确。

进一步，信号信息包括信号类型、信号运营商、信号制式、信号强度、时间、位置信息，所述信号强度预测结果包括信号类型、信号运营商、信号制式、预测强度、位置信息。

进一步，所述信号类型包括gps信号和通信信号，通信信号包括2g信号、3g信号、4g信号和5g信号。

对多种信号类型、多种运营商、信号制式都进行检测，进而方便后续找出最佳的通信方式。

进一步，还包括通信切换模块，所述通信切换模块用于根据信号强度预测结果，对各个信号类型、各个信号运营商以及各个信号制式的信号对应的通信方式进行评分，并将通信方式切换为评分最高的通信方式。

通过切换通信方式，提前自动切换满足信号强度、通信速率的通信方式，减少发生断网情况的可能性。

进一步，通信切换模块包括筛选评分模块，筛选评分模块用于筛选出对应的预测信号强度大于预设值的通信方式，所述筛选评分模块还用于根据各个通信方式的理论传输速率以及预测信号强度对各个通信方式进行评分。

根据传输速率和信号强度进行评分，确保选出当前传输效果最好的传输方式。

进一步，本申请还公开了一种用于远程控制信号强度管理方法，包括以下步骤：

信号强度监测记录步骤，实时检测并记录车载终端的信号信息；

信号强度预测步骤，根据车辆当前的位置信息、行车路线以及信号强度监测记录模块记录的信号信息对车载终端的信号强度变化进行预测，生成信号强度预测结果；

预警步骤，根据信号强度预测模块的信号强度预测结果，对预测信号强度小于预设值的情况进行提前预警。

本发明技术方案中，通过检测和记录车载终端的信号信息，对于行车过程的信号强度进行时刻的监控和记录，并形成信号信息，一方面可以对当前的信号信息进行监控，另一方面可以形成历史数据，为以后预测作数据源；通过信号强度预测，可以提前分析后续行车路径中可能存在的信号强度较差的地方，并能提前向管理人员进行预警，进而方便提前进行部署和准备。

进一步，所述信号强度预测步骤具体包括：

历史预测步骤，根据历史存储的信号信息筛选与当前车载终端的位置匹配的信号信息并将其对应的信号强度作为历史预测结果；

实时偏差计算步骤，根据本次行车已走的路程对应的信号信息与历史预测模块的历史预测结果，生成偏差修正数据；

综合预测步骤，根据偏差修正数据对后续行车路径的历史预测结果进行修正，根据修正后的历史预测结果生成信号强度预测结果。

基于对应的地理位置的历史信号强度，预测本次行车的信号强度，同时，根据本次行车过程中的实际信号与历史预测结果的差值，自动生成偏差修正数据，进而对本次的预测结果进行修正，保证预测更加准确。

进一步，信号信息包括信号类型、信号运营商、信号制式、信号强度、时间、位置信息，所述信号强度预测结果包括信号类型、信号运营商、信号制式、预测强度、位置信息；所述信号类型包括gps信号和通信信号，通信信号包括2g信号、3g信号、4g信号和5g信号。

对多种信号类型、多种运营商、信号制式都进行检测，进而方便后续找出最佳的通信方式。

进一步，还包括通信切换步骤，根据信号强度预测结果，对各个信号类型、各个信号运营商以及各个信号制式的信号对应的通信方式进行评分，并将通信方式切换为评分最高的通信方式。通过切换步骤，提前自动切换满足信号强度、通信速率的通信方式，减少发生断网情况的可能性。

附图说明

图1为本发明用于远程控制信号强度管理系统实施例中的逻辑框图；

图2为本发明用于远程控制信号强度管理方法实施例中的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

如图1所示，本实施例的用于远程控制信号强度管理系统，包括：

信号强度监测记录模块，用于实时检测并记录车载终端的信号信息；信号信息包括信号类型、信号运营商、信号制式、信号强度、时间、位置信息，信号强度预测结果包括信号类型、信号运营商、信号制式、预测强度、位置信息。所述信号类型包括gps信号和通信信号，通信信号包括2g信号、3g信号、4g信号和5g信号，信号运营商包括中国移动、中国联通、中国电信、信号制式包括gsm、cdma、td-lte、fdd-lte等。

信号强度预测模块，用于根据车辆当前的位置信息、行车路线以及信号强度监测记录模块记录的信号信息对车载终端的信号强度变化进行预测，生成信号强度预测结果；所述信号强度预测模块包括历史预测模块、实时偏差计算模块以及综合预测模块。历史预测模块用于根据历史存储的信号信息筛选与当前车载终端的位置匹配的信号信息并将其对应的信号强度作为历史预测结果；实时偏差计算模块用于根据本次行车已走的路程对应的信号信息与历史预测模块的历史预测结果，生成偏差修正数据；综合预测模块用于根据偏差修正数据对后续行车路径的历史预测结果进行修正，并根据修正后的历史预测结果生成信号强度预测结果。

预警模块，根据信号强度预测模块的信号强度预测结果，对预测信号强度小于预设值的情况进行提前预警。

通信切换模块，用于根据信号强度预测结果，对各个信号类型、各个信号运营商以及各个信号制式的信号对应的通信方式进行评分，并将通信方式切换为评分最高的通信方式。具体的，通信切换模块包括筛选评分模块，筛选评分模块用于筛选出对应的预测信号强度大于预设值的通信方式，所述筛选评分模块还用于根据各个通信方式的理论传输速率以及预测信号强度对各个通信方式进行评分。

如图2所示，本实施例还公开了一种用于远程控制信号强度管理方法，包括以下步骤：

信号强度监测记录步骤，实时检测并记录车载终端的信号信息；信号信息包括信号类型、信号运营商、信号制式、信号强度、时间、位置信息，所述信号强度预测结果包括信号类型、信号运营商、信号制式、预测强度、位置信息；所述信号类型包括gps信号和通信信号，通信信号包括2g信号、3g信号、4g信号和5g信号。

信号强度预测步骤，根据车辆当前的位置信息、行车路线以及信号强度监测记录模块记录的信号信息对车载终端的信号强度变化进行预测，生成信号强度预测结果；

信号强度预测步骤具体包括：

历史预测步骤，根据历史存储的信号信息筛选与当前车载终端的位置匹配的信号信息并将其对应的信号强度作为历史预测结果；

实时偏差计算步骤，根据本次行车已走的路程对应的信号信息与历史预测模块的历史预测结果，生成偏差修正数据；

综合预测步骤，根据偏差修正数据对后续行车路径的历史预测结果进行修正，根据修正后的历史预测结果生成信号强度预测结果。

预警步骤，根据信号强度预测模块的信号强度预测结果，对预测信号强度小于预设值的情况进行提前预警。

通信切换步骤，根据信号强度预测结果，对各个信号类型、各个信号运营商以及各个信号制式的信号对应的通信方式进行评分，并将通信方式切换为评分最高的通信方式。

实施例二

本实施例与实施例一的区别在于，本实施中，信号强度预测模块还包括地理信息存储模块、基站分布数据存储模块以及信号强度模拟分析模块，所述地理信息存储模块中存储有地理信息模型，基站分布数据存储模块存储有基站信息，所述基站信息包括基站位置、功率、高度、信号调制方式、频率等，所述信号强度模拟分析模块用于根据地理信息模型、基站信息进行信号仿真实验，并根据仿真实验的仿真结果，计算车辆位置或车辆行驶路径上各个点的信号强度，本实施中，信号强度模拟分析模块采用matlab加载okumura-hata模型进行仿真，得到信号强度的分布情况，并根据行车路径，得到路径上各个点位的信号强度仿真结果作为信号强度预测结果，信号强度模拟分析模块主要用于当前行车位置或路线为第一次行车的情况，即系统中没有对应位置或路径的信号强度的历史记录时，进行信号强度的预测。

本实施例中，用于远程控制信号强度管理方法，还包括以下步骤：

地理信息模型获取步骤，获取车辆当前位置或当前行车路径对应的地理信息模型；

基站数据获取步骤，获取地理信息模型对应位置的基站信息；

模拟分析步骤，采用matlab加载okumura-hata模型对基站信号强度的分布进行仿真，得到信号强度的分布情况，并根据行车路径，得到路径上各个点位的信号强度仿真结果作为信号强度预测结果。

实施例三

本实施例与实施例二的区别在于，本实施例的用于远程控制的信号强度管理系统还包括天线调节模块，所述天线调节模块包括调整量计算模块和调整执行模块，调整量计算模块用于根据基站信息，如基站位置、高度、信号强度的预测结果以及行车方向和行车路线，预先生成天线调节控制量，首先计算当前天线角度与目标角度，即基站所在位置的差值，然后根据车辆行车方向、速度以及天线调节装置的旋转速度求出天线的相对调节速度，然后采用pid算法计算出天线调节控制量，包括天线水平转动角速度和时长以及垂直转动角速度和时长，所述调整执行模块用于根据天线调节控制量控制和调节天线的角度，所述调整执行模块还包括微调模块，所述微调模块用于在控制天线转动角度的过程中记录信号强度的变化情况，并控制天线旋转至在目标角度正负百分之五的角度范围内选择信号强度最大的角度。通过上述设置可以根据道路信息变化情况提前调控天线角度，进而保证获取最佳的信号强度。

以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。