[发明专利]一种信号强度预测方法有效

专利信息
申请号: 201210262623.7 申请日: 2012-07-26
公开(公告)号: CN102780536A 公开(公告)日: 2012-11-14
发明(设计)人: 孙利民;刘伟;朱红松;周新运 申请(专利权)人: 中国科学院信息工程研究所
主分类号: H04B17/00 分类号: H04B17/00;H04W24/08
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 杨立
地址: 100093 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 信号 强度 预测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及无线传感器网络技术领域,尤其涉及一种信号强度预测方法。

背景技术

物流领域是无线传感器网络的重要应用领域。运输过程中,货物状态的实时监测是传感器网络重要的应用之一。在火车货物运输实时监测的应用中,每列货车由几十节车厢组成,每节车厢上部署一个网关节点和若干个传感器节点。传感器节点可以感知运输货物的温度、湿度、回潮率和烟雾等信息,并可以通过短距离无线通信协议发送给网关节点。网关节点一方面收集传感器节点的信息,另一方面需要将收集到的信息通过蜂窝网络发送到远程服务器,进行进一步的数据存储和实时分析处理。

蜂窝网由其高覆盖率、移动切换性好、低资费等特点成为目前移动接入的首选。但是蜂窝网络固有高功耗的特点,尤其在数据业务模式下,使得在列车货物运输监测中,使用电池供电的网关模块的能耗问题成为影响其性能的关键问题之一。

在蜂窝网络中,能量控制和信道编码都是必须要实现的功能,移动终端的发送功率及发送速率存在多个等级,其可以根据环境中测得的环境参数进行实时调整,例如接收电平信号等级等。其目的主要是降低移动终端的能耗、提高数据速率和减少设备间的干扰。而功率控制和传输速率的控制是与当前位置的信号强度相关的。因此,当在信号质量好的地方进行通信时,可以通过降低发送功率和提高发送速率,来降低每比特能耗。

在火车货物运输应用中,部署于火车车厢上的网关节点,正是经历着一个时变的信道,信道质量随着火车的运行呈现高低变化。因此可以通过控制数据包的发送时间,使数据包在信号质量好的地方进行发送,从而能够节省能量。因此,信道质量的预测对于能量的节省起到至关重要的作用。

由于蜂窝通信中,基站的位置相对固定,其参数也在一定的时间内保持不变,因此,信号强度呈现出很强的位置相关性。即,在同一个地理位置处,不同时间内测得的信号强度变化不大。可以利用信号强度在地理位置上的相关性,预先测量好所要经过地理位置的信号强度值进行数据包的发送调度。

针对这个基本思路已经有些研究:利用人活动的规律性,即每天行走的路线差别不大,现有工作基于蜂窝网络信号强度的空间相关性,预先测量道路的信号变化轨迹,在此后经过此路段时,利用历史信号强度轨迹,进行数据包发送时间和位置的调度。

但是,基于历史轨迹的方法并不适用于铁路货物运输的数据发送,一是因为火车运输线路较长,预先测量会增加额外的工作量;二是因为火车上装载的货物及货物运输的目的地不尽相同,在中间站点可能会进行列车车厢的重组操作,使得无法估计每个车厢的运输路线。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种信号强度预测方法,提高预测信号与实际信号的相关性,减少预测信号与实际信号的平均绝对相对误差。

为解决上述技术问题,本发明提出了一种信号强度预测方法,应用于货运列车上网关节点的信号强度预测,包括:

确定本网关节点的当前位置在信号强度信息的来源网关节点的信号强度采样序列上的对应位置,所述信号强度采样序列上处于该对应位置之前的数据为历史路段数据,处于该对应位置之后的数据为未来路段数据,本网关节点即为所述信号强度信息的接收网关节点;

对本网关节点与所述信号强度信息的来源网关节点的信号强度历史路段数据在地理位置上进行校准;

获得本网关节点与所述信号强度信息的来源网关节点的信号强度采样数据的线性关系;

根据所述线性关系,对本网关节点前方路段的信号强度进行预测。

进一步地,上述信号强度预测方法还可具有以下特点,所述确定本网关节点的当前位置在信号强度信息的来源网关节点的信号强度采样序列上的对应位置包括:

本网关节点判断自己是否正处于基站切换过程,若是则寻找所述信号强度信息的来源网关节点的相对应的基站切换位置点,并将此基站切换位置点作为本网关节点当前位置的对应点,否则将上一个对应位置点进行前移操作,其中,基站切换的判断依据是基站号的变换,即当前时刻的基站号与前面时刻的基站号不同看做是一次基站切换。

进一步地,上述信号强度预测方法还可具有以下特点,所述对本网关节点与所述信号强度信息的来源网关节点的信号强度历史路段数据在地理位置上进行校准包括:

记本网关节点的信号强度历史路段数据所处的时间序列为M,所述信号强度信息的来源网关节点的信号强度历史路段数据所处的时间序列为N,序列M长、N的长度分别为m、n;

首先按照如下公式计算序列M中的每个元素到序列N中每个元素的距离,结果记录于矩阵Dm×n中;

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