[发明专利]基于神经网络的车车通信模式选择方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的车车通信模式选择方法、系统及存储介质，方法包括：获取两车位置、速度，计算两车实际距离；基于两车速度、实际距离与通信距离门限确定两车的等待通信时长和通信维持时长；获取传输业务数据包的完成传输时长；比较等待通信时长、通信维持时长和完成传输时长，根据比较结果在直接通信、中继通信、等待两车实际距离达到通信距离门限后两车直接通信这三者中选择两车的通信模式；将历史数据中两车的位置和速度、业务数据包的业务数据类型、业务数据数量、业务数据大小及业务数据传输速率作为输入，对应的两车通信模式作为输出，进行神经网络训练，得到车车通信模式的选择模型；后续基于选择模型确定车车通信模式。

技术领域

本发明涉及车车通信领域，具体是一种基于神经网络的车车通信模式选择方法、系统及存储介质。

背景技术

基于通信的列车运行控制(CBTC，Communication Based Train Control System)系统在世界范围内得到了广泛的应用，其主要功能由无线通信实现列车与地面的信息传输，由地面对列车数据进行汇总处理后，再分发数据至各列车。然而，车-地-车通信涉及太多的子系统和接口，使得设备结构复杂且信息传输存在较大延时，影响列车运行的效率和安全。为了提高列车运行效率和安全，车车通信(T2T,Train to Train))技术已被研发应用于列车运行控制系统中，其进行列车间的直接通信，减少数据在轨旁设备的流转。尽管车车直接通信有很多优势，但系统中的轨旁设备仍然是必需的。在车车直接通信与车-地-车通信并存的情况下，如何根据不同的列车行驶情况选择合适的通信模式，对降低数据传输的时延、保证数据传输完整性十分重要。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术的上述问题，提供了一种基于神经网络的车车通信模式选择方法、系统及存储介质，本发明基于要传输的业务数据包信息、列车位置和速度信息并通过神经网络训练构建的车车通信模式的选择模型快速确定合理的车车通信模式，有利于降低数据传输的时延及保证数据传输完整性。

第一方面，本发明提供了一种基于神经网络的车车通信模式选择方法，所述方法包括以下步骤：

S1，获取同向行驶的两车的位置、速度和，计算两车之间的实际距离；

S2，基于两车的速度、实际距离与通信距离门限L确定两车实际距离达到通信距离门限的等待通信时长和通信维持时长；

S3，获取要传输业务数据包所需的完成传输时长；

S4，比较两车的通信维持时长和业务数据包所需的完成传输时长，如果，则两车中继通信，如果，则转至S5；

S5，比较两车的等待通信时长和业务数据包所需的完成传输时长，如果，则等待两车实际距离达到通信距离门限后两车直接通信；如果，则两车中继通信；

S6，将车车通信历史数据中两车的位置和速度、业务数据包的业务数据类型、业务数据数量、业务数据大小及业务数据传输速率作为输入，基于步骤S1至S5确定出的对应的两车通信模式作为输出，进行神经网络训练，得到车车通信模式的选择模型；

S7，后续列车运行中基于选择模型确定车车通信模式。

优选地，所述步骤S2中等待通信时长和通信维持时长的确定方法包括：

比较两车的速度，比较两车的实际距离和通信距离门限；

当后车速度大于前车速度时，如果，则两车等待通信时长，通信维持时长；如果，则两车等待通信时长，通信维持时长；

当后车速度等于前车速度时，如果，则两车等待通信时长，通信维持时长；如果，则两车等待通信时长，通信维持时长；

当后车速度小于前车速度时，如果，则两车等待通信时长，通信维持时长；如果，则两车等待通信时长，通信维持时长。