[发明专利]一种数据传输方法、装置和系统

说明书

本申请公开一种数据传输方法、装置和系统，该数据传输方法包括：通过与数据源设备建立的无线链路接收所述数据源设备发送的数据包；收集所述无线链路中包含的与重传所述数据包相关的特征数据；根据所述特征数据采用训练好的分类器模型判断下一时隙是否需要重传所述数据包且在判断需要重传所述数据包时直接将重传所述数据包的指示信息发送给所述数据源设备。本申请提供的数据传输方法、装置和系统，无需进行CRC校验，能够智能判断是否需要重传数据包且在判断需要重传数据包时能够直接将重传数据包的指示信息发送给数据源设备来使数据源设备重传数据包，数据传输可靠、准确、迅速。

技术领域

本申请涉及蓝牙耳机通信技术领域，具体涉及一种数据传输方法、装置和系统。

背景技术

随着物联网技术以及智能移动终端的广泛普及，蓝牙在手机、电视、音箱、游戏设备等产品中都发挥了重要的作用，无论是无线设备之间的匹配，还是设备的远程遥控，蓝牙都扮演着重要的角色。特别是在无线耳机流行的当下，蓝牙已经成为了手机中不可缺少的功能。其中，蓝牙耳机与诸如手机的数据源设备间的数据传输经常会有因为链路质量不佳而导致数据包丢失的情况，这就涉及到重传数据包的问题。

传统的蓝牙ARQ(Automatic Repeat Request)机制是耳机在收到手机发出的消息后，会回一个NULL包给手机，此时手机根据NULL包中包头的ARQN数值来决定是否重传，ARQN数值是由循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check，CRC)得到的，它是一种信道编码技术，主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误。具体地，手机使用某公式计算出被传送数据所含信息的一个值，并将此值附在被传送数据后，耳机则对同一数据进行相同的计算，应该得到相同的结果。如果这两个CRC结果不一致，则说明发送中出现了差错，耳机可要求手机重新发送该数据。也就是说，若CRC校验成功，即耳机计算的CRC结果与手机计算的CRC结果一致，则ARQN为1，不需重传数据包，若CRC校验失败，即耳机计算的CRC结果与手机计算的CRC结果不一致，则ARQN为0，需重传数据包。这种通过CRC校验来判断是否重传数据包的方法，复杂度较高，花费时间较长。另外，如图1所示，在使用蓝牙耳机收听手机200音乐的实例中，若主耳机101漏听数据包，通常很多厂商的解决方法是采用中转的方法，即让从耳机102对主耳机101丢失的数据包进行补发，这就导致了主从耳机能量的消耗。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述技术问题，提供一种数据传输方法、装置和系统，能够智能判断是否需要重传数据包且在判断需要重传数据包时能够直接将重传数据包的指示信息发送给数据源设备来使数据源设备重传数据包，数据传输可靠、准确、迅速。

第一方面，本申请提供一种数据传输方法，所述数据传输方法包括：通过与数据源设备建立的无线链路接收所述数据源设备发送的数据包；收集所述无线链路中包含的与重传所述数据包相关的特征数据；根据所述特征数据采用训练好的分类器模型判断下一时隙是否需要重传所述数据包且在判断需要重传所述数据包时直接将重传所述数据包的指示信息发送给所述数据源设备。

在一些实施例中，所述特征数据包括信号强度、传输速率、数据传输精确性、数据包占据时隙数及链路类型中的至少一者。

在一些实施例中，所述分类器模型采用如下方式训练：抓取与所述数据源设备建立连接的无线链路中的所述特征数据以形成训练数据集；基于所述训练数据集采用决策树算法建立所述分类器模型；验证所述分类器模型的准确率，当所述分类器模型的准确率低于设定值时，则以所述分类器模型对所述训练数据集的判断准确率为目标函数使用集成学习方法对所述分类器模型进行改进。

在一些实施例中，采用决策树算法建立所述分类器模型包括计算所述训练数据集中的每个所述特征数据的信息增益，按照所述信息增益从大到小的顺序依次对每个所述特征数据判断是否需要重传所述数据包以形成所述分类器模型。