一种基于大数据分析的通信传输异常感知系统及方法与流程

本发明涉及无线信号强度检测，具体为一种基于大数据分析的通信传输异常感知系统及方法。

背景技术：

1、在现代社会中，通信传输已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。但是，由于通信设备或网络环境等方面原因，通信传输过程中有可能会出现异常。这些异常包括信号干扰、网络延迟或通信链路中断等，导致通信质量下降甚至无法进行通信。因此，通信传输的异常感知方面已经成为了一个重要的研究领域。

2、现阶段，对通信传输的异常感知与处理主要体现在硬件完善和软件优化方面。硬件上采用专用芯片、fpga等技术对传输过程中的异常情况进行检测和诊断；软件上采用异常检测算法、诊断算法来实现对传输过程中的异常情况进行检测和诊断。这些方法能够有效保障通信传输过程中的效率和质量，降低异常情况的发生概率。但在某些情况下，却不能做到对通信异常的提前感知。例如，移动通信车辆在移动过程中，即将进入隧道或地下停车场等信号易受干扰的场所时，如何实现对这种一定会对通信传输产生较大影响情况下的提前感知，如何判断这类情况对通信传输的影响程度大小，如何在不影响正常通信工作情况下实现自动化预处理，以及在有可能严重影响通信传输的情况下，如何做到及时预警干预从而避免产生严重后果，这些问题已经成为迫切需要得到解决的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的通信传输异常感知系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据分析的通信传输异常感知系统，该系统包括数据采集模块、数据处理模块、运行管理模块和数据存储模块。

3、所述数据采集模块用于采集通信设备的信号强度信息和gps信息；所述数据处理模块根据系统中保留的历史大数据对信号强度进行预测，将通信设备上正在运行的业务进行类型划分，根据业务发展阶段进行子任务拆分，判断信号强度是否满足业务或任务的正常联网需求，从而设定通信设备的状态；所述运行管理模块用于对业务或任务进行联网控制，在预测信号强度不能满足通信设备正常联网需求时进行警示；所述数据存储模块用于对所有信息进行备份存储。

4、所述数据采集模块包括信号数据采集单元和gps数据采集单元。

5、所述信号数据采集单元用于实时采集通信设备的信号强度信息；所述gps数据采集单元用于实时采集通信设备的位置信息、移动速度信息、移动路径信息和周边地形信息。

6、所述数据处理模块包括信号强度预测单元、业务与任务划分单元和设备状态判断单元。

7、所述信号强度预测单元用于对信号强度变化进行预测。通过gps数据获取当前通信设备位置信息，根据当前移动速度信息和移动路径信息计算未来一段时间内预测坐标信息，在历史大数据中批量检索对应预测坐标的历史记录，每个预测坐标信息对应多条历史记录，分别提取预测坐标对应的每条历史记录中的信号强度值，预处理后求取平均值，该平均值作为对应位置坐标的预测信号强度值。

8、所述业务与任务划分单元用于对通信设备上正在运行且需要联网的业务和任务进行类型划分。按照业务是否与通信设备运行目的相关联，将所有运行中的业务划分为有关业务和无关业务。针对有关业务按照业务发展阶段进行任务类型拆分，任务类型包括核心任务和附属任务。

9、通常情况下，通信设备上同时运行多个需要联网的有关业务和无关业务。有关业务是指与通信设备目标具备关联性的业务，无关业务是指与通信设备目标不具备关联性的业务。任何一个有关业务断开网络连接都会导致通信设备目标无法完成；即使全部的无关业务断开网络连接都不会导致通信设备目标无法完成。

10、有关业务包括核心任务和附属任务，根据网络依赖程度进行子任务拆分。核心任务是指对网络依赖程度高的任务，当核心任务的网络传输中断时，有关业务立刻停止运行。附属任务是指对网络依赖程度低的任务，当附属任务的网络传输中断时，有关业务可以继续运行一段时间，这段时间为附属任务可断网时间。附属任务可断网时间根据有关业务发展不同阶段而不同，附属任务可断网时间内有关业务仍然正常运行，超过附属任务可断网时间，则有关业务停止运行。如果在附属任务可断网时间内网络传输恢复正常，则不影响有关业务的运行进度。

11、所述设备状态判断单元通过判断预测信号强度来设定通信设备状态；设备状态包括正常状态、延时状态和异常状态。

12、当未来一段时间内最低预测信号强度值不小于当前通信设备正在运行的有关业务所需信号强度值时，将设备状态设定为正常状态。

13、当未来一段时间内最低预测信号强度值小于当前通信设备正在运行的有关业务下核心任务所需信号强度值时，将设备状态设定为异常状态。

14、当未来一段时间内最低预测信号强度值小于当前通信设备正在运行的有关业务所需信号强度值，但又不小于有关业务下核心任务所需信号强度值时，根据信号强度预测单元计算的结果，判断处于此区间的预测信号强度值是否存在两个或以上坐标连续的情况；不存在，则将设备状态设定为延时状态；存在，则代入公式，计算通信设备通过这些坐标需要花费的时间，该时间作为信号衰减时间，判断信号衰减时间是否不大于附属任务的可断网时间，结果为是，则将设备状态划分为延时状态；结果为否，则将设备状态划分为异常状态。

15、正常状态下，系统能够根据预测信号强度的变化而选择性关闭一些无关业务的网络传输，以保证有关业务的正常联网运行，该状态下的预测信号强度可以满足有关业务的正常使用。

16、延时状态下，系统会关闭所有无关业务的网络传输，在即将到达预测信号强度最低点对应的位置时，还会短暂关闭有关业务下附属任务的网络传输，以保证有关业务下核心任务的正常运行。

17、异常状态下，预测信号强度不能支持有关业务下核心任务的正常联网运行，系统自动提示工作人员，告知情况，由人工进行处理。

18、最低预测信号强度根据通信设备移动情况实时变化，系统根据最低预测信号强度与业务或任务所需信号强度值实时调整通信设备的状态。正常状态与延时状态自由切换，异常状态下，需要工作人员手动调整回其他状态。

19、所述运行管理模块包括通信控制单元和警告提醒单元。

20、所述通信控制单元用于控制通信设备上正在运行的业务和任务网络传输。当设备状态为正常状态时，根据预测信号强度的变化而选择性关闭一些无关业务的网络传输。当设备状态为延时状态时，关闭全部的无关业务的网络传输，有选择性的关闭一些有关业务下附属任务的网络传输。

21、正常状态下，系统根据预测信号强度变化来控制无关业务的网络传输，当信号强度下降时，优先关闭网速占用大的无关业务，可控范围内，尽量减少关闭网络传输的无关业务数量。关闭网络传输的无关业务数量最少为零，最大为所有无关业务数量。

22、延时状态下，系统关闭全部的无关业务的网络传输，同时根据预测信号强度变化来控制有关业务下附属任务的网络传输。当信号强度下降时，优先选择关闭对网络依赖程度低的附属任务。关闭网络传输的附属业务数量最少为一，最大为所有附属业务数量。

23、所述警告提醒单元用于警示工作人员；当设备状态为异常状态时，系统自动提醒工作人员前方信号强度不能维持有关业务下核心任务的正常联网执行，需要工作人员进行操作。

24、异常状态下，系统不做任何关闭网络传输的操作，该状态意味着通信设备若选择继续移动前行，信号强度会低于维持有关业务下核心任务所需信号强度，不满足通信需求，系统自动提示工作人员进行相关处理，选择更改路线、进行预处理或继续前行等措施。

25、所述数据存储模块用于将采集信息和设备状态信息存入历史大数据库，以供后续历史数据的提取操作。

26、一种基于大数据分析的通信传输异常感知方法，该方法包括以下步骤：

27、s1、通信设备移动时，实时采集相关信息；

28、s2、预测未来一段时间内通信设备的信号强度变化；

29、s3、根据预测信号强度设定对应通信设备状态信息；

30、s4、通过状态信息实现对设备运行过程中的控制；

31、s5、所有信息存入历史大数据库。

32、在s1中，相关信息是指通信设备运行过程中的信息，包括信号强度信息和gps信息；gps信息包括位置信息、移动速度信息、移动路径信息和周边地形信息。

33、在s2中，对信号强度变化的预测步骤如下：

34、s201、采集当前通信设备的位置坐标(x1,y1)，根据当前移动速度信息和移动路径信息计算未来f秒内每隔k秒的预测坐标，放入预测坐标集合x中，集合x内包括{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xn,yn)},其中，n表示预测坐标个数，(xn,yn)表示第n个预测坐标的位置坐标。

35、f和k的具体取值需要根据信号采集最小间隔时间和附属任务的可断网时间进行综合考虑，f值大于附属任务的可断网时间，k值小于附属任务的可断网时间，不小于信号采集最小间隔时间。

36、附属任务可断网时间是指当有关业务下的附属任务网络传输中断时，附属任务可断网时间内，有关业务仍然正常运行，超过附属任务可断网时间，则有关业务停止运行。如果在附属任务可断网时间内网络传输恢复正常，则不影响有关业务的运行进度。

37、信号采集最小间隔时间根据通信设备信号采集颗粒度决定，颗粒度越高，越容易快速了解信号强度信息。

38、s202、将预测坐标集合x代入历史大数据库中进行批量检索，检索相同位置坐标的历史记录，每条位置坐标包含多条历史记录，每条历史记录包括该位置坐标所对应的信号强度值。

39、每条历史记录由相同类型的通信设备实地采集得到，该位置坐标所对应的信号强度与地形因素呈强关联性，与周边环境呈弱关联性，主要表现了信号强度与地形因素的关系。

40、s203、对历史记录中同一位置下的信号强度值进行数据清洗和处理，去除异常值和空值，对剩余数值求取平均值，该平均值作为对应位置下的预测信号强度值,放入预测信号强度信息集合y中，集合y内包括{q1,q2,q3,...,qm}，其中，m表示预测信号强度信息个数，qm表示第m个预测信号强度信息的值。

41、s204、将预测坐标集合和预测信号强度信息集合中的元素相对应，形成新的集合z,集合z为未来一段时间内通信设备的预测位置坐标以及对应位置坐标的预测信号强度值，集合z内包括{[(x1,y1),q1],[(x2,y2),q2],[(x3,y3),q3],...,[(xp,yp),qp]}，其中，p表示集合元素个数，[(xp,yp),qp]表示预测位置坐标为(xp,yp)下的预测信号强度值为qp。

42、在s3中，通信设备状态包括正常状态、延时状态和异常状态，状态设定步骤如下：

43、s301、对通信设备上正在运行的所有需要联网的业务进行类型划分，按照业务是否与通信设备运行目的相关联，将所有运行中的业务划分为有关业务和无关业务。

44、s302、在预测信号强度信息集合y中找到最低预测信号强度值，同时获取有关业务所需信号强度值，判断最低预测信号强度值是否不小于有关业务所需信号强度值。结果为是，则将设备状态划分为正常状态；结果为否，则进入下一步骤。

45、s303、根据网络依赖程度对有关业务进行子任务拆分，任务类型包括核心任务和附属任务；核心任务是指对网络依赖程度高的任务，附属任务是指对网络依赖程度低的任务。

46、当核心任务的网络传输中断时，有关业务立刻停止运行。当附属任务的网络传输中断时，有关业务可以继续运行一段时间，这段时间为附属任务可断网时间。附属任务可断网时间根据有关业务发展不同阶段而不同，附属任务可断网时间内有关业务仍然正常运行，超过附属任务可断网时间，则有关业务停止运行。如果在附属任务可断网时间内网络传输恢复正常，则不影响有关业务的运行进度。

47、s304、判断最低预测信号强度值是否不小于有关业务下核心任务所需信号强度值。结果为否，则将设备状态划分为异常状态；结果为是，则进入下一步骤。

48、s305、在集合z中获取所有预测信号强度值小于有关业务所需信号强度值且不小于有关业务下核心任务所需信号强度值所对应的位置坐标，判断这些位置坐标是否存在两个或以上坐标连续的情况。若不存在，则将设备状态划分为延时状态；若存在，将这些连续的位置坐标以及最后位置坐标的下一个坐标一起放入连续位置坐标集合中。连续位置坐标集合数量为一个或多个，每个集合中分别保存三个或以上个数的位置坐标。

49、s306、分别将每个连续位置坐标集合中连续位置坐标之间的距离和通信设备移动速度代入公式中，计算得到该集合对应的信号衰减时间，公式如下：

50、t=σ√((xi+1-xi)2+(yi+1-yi)2)÷s

51、式中，t为集合对应的信号衰减时间，(x,y)为位置坐标，i为集合中连续位置坐标的下标，s为通信设备移动速度。

52、s307、将每个连续位置坐标集合对应的信号衰减时间放入信号衰减时间集合中，判断信号衰减时间集合中每个元素是否都不大于附属任务的可断网时间。结果为是，则将设备状态划分为延时状态；结果为否，则将设备状态划分为异常状态。

53、有关业务所需信号强度值、有关业务下核心任务所需信号强度值和附属任务的可断网时间根据实际运行情况进行定义。通信设备主要目的决定了运行的有关业务，有关业务发展阶段的变化，决定了有关业务所需信号强度值、有关业务下核心任务所需信号强度值和附属任务的可断网时间。

54、在s4中，对设备运行过程中的控制包括自动控制和手动控制。自动控制是指在通信设备状态为正常状态或延时状态时，对控制通信设备上正在运行的有关业务和附属任务的网络传输进行控制。手动控制是指在通信设备状态为异常状态时，警示工作人员，并将控制权交由工作人员进行控制。

55、正常状态时，根据预测信号强度的变化而选择性关闭一些无关业务的网络传输。当信号强度下降时，优先关闭网速占用大的无关业务，控制范围内，尽量减少关闭网络传输的无关业务数量。关闭网络传输的无关业务数量最少为零，最大为所有无关业务数量。

56、延时状态时，关闭全部的无关业务的网络传输，有选择性的关闭一些有关业务下附属任务的网络传输。当信号强度下降时，优先选择关闭对网络依赖程度低的附属任务。关闭网络传输的附属业务数量最少为一，最大为所有附属业务数量。

57、异常状态时，系统自动提醒工作人员前方信号强度不能维持有关业务下核心任务的正常联网执行，不做任何操作，将控制权交由工作人员。

58、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

59、本发明结合历史大数据实现对信号强度的提前感知，预测未来一段时间内的信号强度变化，判断预测结果是否会对通信设备的正常通信产生影响，做到风险的提前预知，及早发现影响通信设备正常通信的情况。

60、本发明根据通信设备上正在运行的业务和任务实时计算能够维持通信设备正常工作所需的信号强度，以及短暂维持通信设备正常工作所需的最低信号强度，结合预测信号强度及持续时间，实时判断移动过程中的断网风险，提高通信设备的运行安全性。

61、本发明实时判断预测信号强度对通信设备正常工作的影响程度，影响程度不大时，自动关闭一些无关业务的网络传输，以保证有关业务的正常联网运行；影响程度适中时，短暂关闭一些附属任务的网络传输，以保证有关业务的正常联网运行；影响程度较大时，自动警示工作人员进行相关处理；整个过程尽可能自动化处理，避免影响通信设备正常工作。