CN110351752A - 一种无人艇及其网络优化方法、装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于通信技术领域，提供了一种无人艇及其网络优化方法、装置和存储介质，所述无人艇网络优化方法包括：获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；根据所述无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。可以避免网络质量突变导致网络切换不及时而引起通信质量下降，或者切换不及时导致通信链路中断，有利于实时回传数据，从而能够提高无人艇数据传输的实时性和稳定性。

Description

一种无人艇及其网络优化方法、装置和存储介质

技术领域

本申请属于通信领域，尤其涉及一种无人艇及其网络优化方法、装置和存储介质。

背景技术

无人艇是一种具有自主性的小型水面平台，在军事领域和民事领域具有广阔的发展前景。工作于水面上的无人艇，需要与岸端基站实现实时通信，回传无人艇状态的实时信息，以便岸端实现命令下达、监控数据、收集证据等。

由于无人艇工作水面的多样性和复杂性，经常会使得电磁波的传输受限，无人艇与岸端基站的通信链路可能会出现通信质量下降，如果根据计算的网络质量进行切换，甚至可能出现通信链路中断，引起回传的数据产生时延，所采集的数据的实时性和稳定性较差。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种无人艇及其网络优化方法、装置和存储介质，以解决现有技术中无人艇可能因外部环境因素干扰引发通信链路中断，进而造成回传的数据产生时延以及数据采集过程的实时性和稳定性较差的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种无人艇的网络优化方法，所述无人艇的网络优化方法包括：

获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；

根据所述无人艇的行驶状态，以及所述无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；

根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；

根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述根据所述无人艇的行驶状态，以及所述无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构的步骤包括：

根据无人艇的行驶速度、行驶方向和行驶路线，预估无人艇的动态位置；

根据场景中的运动障碍物的运动速度和运动方向，预估运动障碍物的动态位置；

根据所述无人艇的动态位置、所述运动障碍物的动态位置、基站位置和固定障碍物位置，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤包括：

根据基站位置，以及预估的运动障碍物位置，确定所述运动障碍物影响基站信号的动态影响范围；

根据基站位置，以及固定障碍物位置，确定所述固定障碍物影响基站信号的静态影响范围；

根据所述无人艇的实时位置，结合所述动态影响范围和静态影响范围，确定无人艇与基站通信的网络质量。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤包括：

确定无人艇的位置，无人艇天线的仰角和朝向，以及基站的位置和高度；

根据所述无人艇位置的天线的仰角和朝向，与所述基站的位置和高度的匹配度，确定无人艇与基站通信的网络质量。

结合第一方面，在第一方面的第四种可能实现方式中，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤包括：

根据所述无人艇的行驶速度和行驶方向，确定当前时间之后的预定时段内的无人艇的动态位置；

根据预设的干扰频谱类型与干扰区域的对应关系，确定所述无人艇行驶轨迹中受干扰的网络。

结合第一方面，在第一方面的第五种可能实现方式中，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤还包括：

当所述无人艇与所述基站之间无障碍物时，获取所述无人艇与所述基站之间的距离；

根据所述距离预估所述基站与所述无人艇通信的网络质量。

结合第一方面，在第一方面的第六种可能实现方式中，所述网络包括无线图传网络、北斗通信网络、移动通信网络、公共网络中的一种或者多种。

本申请实施例的第二方面提供了一种无人艇的网络优化装置，所述无人艇的网络优化装置包括：

数据获取单元，用于获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；

拓扑结构预估单元，用于根据所述无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；

网络质量预估单元，用于根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；

网络选择单元，用于根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

本申请实施例的第三方面提供了一种无人艇，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的无人艇的网络优化方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的无人艇的网络优化方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：根据无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构，根据所预估的拓扑结构，来预估无人艇的不同网络的网络质量，根据所预估的网络质量来选择所需要使用的网络，可以避免网络质量突变导致网络切换不及时而引起通信质量下降，或者切换不及时导致通信链路中断，有利于实时回传数据，从而能够提高无人艇数据传输的实时性和稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种无人艇的网络优化方法的实现流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种确定无人艇所在场景的拓扑结构的实现流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种预估无人艇的网络质量方法的实现流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种根据干扰频谱确定网络质量方法的实现流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种无人艇的网络优化装置的示意图；

图6是本申请实施例提供的无人艇的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1为本申请实施例提供的一种无人艇的网络优化方法的实现流程示意图，详述如下：

在步骤S101中，获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；

具体的，所述无人艇的行驶状态，可以包括无人艇当前的行驶速度、行驶方向等。或者，所述无人艇的行驶状态还可以包括无人艇的天线的仰角和朝向，根据所述无人艇的朝向和仰角，可以确定所接收的通信信号的方位，从而便于估计无线通信网络的网络质量。

所述无人艇当前的场景数据，可以包括无人艇所在的位置，无人艇周边的其它船只等运动物体的数量、其它运动物体的运动速度和运动方向，固定障碍物的位置、以及无人艇所在位置处无线通信基站的位置等，或者还可以包括运动物体或固定障碍物的大小，以便于根据障碍物的大小，确定影响无人艇与基站通信的范围。当然，所述无人艇当前的场景数据还可以包括无人艇的航线，以及所述航线的水流速度等信息。或者，所述无人艇的场景数据还可以包括基站的高度等，以便于更为准确的确定所述无人艇与基站之间的通信质量。

在步骤S102中，根据所述无人艇的行驶状态，以及所述无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；

确定所述无人艇所在场景的拓扑结构的过程，可以如图2所示，包括：

在步骤S201中，根据无人艇的行驶速度、行驶方向和行驶路线，预估无人艇的动态位置；

通过无人艇的行驶状态，比如通过无人艇的行驶速度和行驶方向，可以有效的预估无人艇在当前时间之后的预定时段，比如在当前时间之后的30分钟内的位置与时间的对应关系。当然，也可以结合所述无人艇所规划的航线，得到更为准确的位置与时间的对应关系的数据，从而能够预估在所述预定时段内的任意时刻所对应的无人艇的位置，即可以预估无人艇的动态位置。

在步骤S202中，根据场景中的运动障碍物的运动速度和运动方向，预估运动障碍物的动态位置；

在无人艇所在场景中包括运动物体时，即包括运动障碍物时，可以根据所述运动障碍物的速度、行驶方向，预估所述运动障碍物的行驶轨迹，确定运动运动障碍物的动态位置，从而能够预估运动障碍物的动态位置。

在步骤S203中，根据所述无人艇的动态位置、所述运动障碍物的动态位置、基站位置和固定障碍物位置，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构。

根据所确定的无人艇的动态位置、运动障碍物的动态位置，结合固定的基站位置、固定障碍物位置，可以生成动态场景的拓扑结构。也即在任意时刻，可以在所述动态的拓扑结构中，查询到所预估的无人艇位置、运动障碍物位置。从而便于根据所查询的位置进行网络质量的分析计算。

本申请所述网络，可以包括无线图传网络、北斗通信网络、移动通信网络、公共网络中的一种或者多种。

在步骤S103中，根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；

根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤中，具体可以包括以下方式中的任意一种，或者多种方式相结合，详述如下：

方式一：

如图3所示，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的流程包括：

在步骤S301中，根据基站位置，以及预估的运动障碍物位置，确定所述运动障碍物影响基站信号的动态影响范围；

由于运动障碍物，比如船只的位置在变化，因此，由于所述运动障碍物的位置变化所产生的通信质量影响区域也会发生变化。在确定了在岸基站的位置后，根据所述运动障碍物的位置，可以确定所述障碍物的远基站侧面区域为受影响区。所述受影响区的大小，与所述运动障碍物的遮挡面的大小相关。一般的，遮挡面反应运动障碍物的大小，运动障碍物越大，则产生的受影响区也越大。

另外，相同大小的运动障碍物，对于不同基站的影响大小也不同，对于小功率的图传通信网络的影响，一般会大于大功率的图传通信网络。

在步骤S302中，根据基站位置，以及固定障碍物位置，确定所述固定障碍物影响所述基站信号的静态影响范围；

在无人艇行驶过程中，可能在水面上还存在包括岛屿等位置固定的障碍物，对于所述固定障碍物的影响范围，当基站的位置确定后，即可确定所述固定障碍物产生的受影响区，即远离所述固定障碍物的侧面区域为受影响区。同样，所述受影响区的大小与固定障碍物的遮挡面大小、固定障碍物材质、基站类型等相关。

在步骤S303中，根据无人艇的实时位置，结合所述动态影响范围和所述静态影响范围，确定无人艇与基站通信的网络质量。

确定的动态影响范围和静态影响范围后，可以结合无人艇的动态位置，估计无人艇在行驶过程中可能会受到障碍物影响通信质量的时间和/或位置，当无人艇行驶至所预估的受影响位置时切换为其它未受影响的基站所对应的网络，或者当无艇行驶至所预估的受影响时间时，切换至其它未受影响的基站所对应的网络。

方式二：

如图4所示，可以根据预先设定的干扰频谱来预估无人艇通信的网络质量，具体包括：

在步骤S401中，根据所述无人艇的行驶速度和行驶方向，确定当前时间之后的预定时段内的无人艇的动态位置；

根据无人艇当前的行驶速度和行驶方向，可以预估未来的预定时段内的动态位置。或者，也可以结合无人艇的航线、该航线的水况信息，包括如水流速度、潮汐信息等，来确定无人艇的动态位置，从而能够更为准确预估所述无人艇的动态位置，便于后续更为准确的进行网络切换。

在步骤S402中，根据预设的干扰频谱类型与干扰区域的对应关系，确定无人艇行驶轨迹中受干扰的网络。

可以预先统计干扰频谱类型与干扰区域的对应关系，即预先统计频谱类型与干扰区域的对应关系，比如，在某一位置区域存在频谱A的干扰频谱，但频谱B和频谱C能够正常通信，那么，频谱A对应的通信网络在该位置区域会受到频谱干扰，影响频谱A对应的通信网络的通信质量。

在其它影响条件相同的前提下，如果确定无人艇在某区域受到频谱A干扰时，则可以在无人艇进入到该区域前，切换至其它未受到频谱类型所对应的通信网络。

方式三：

由于基站安装的水平位置会存在区别，无人艇的接收天线的安装仰角和朝向也会也不同，为了有效的确定所述无人艇的接收天线与基站的影响，可以获取无人艇的位置，无人艇天线的仰角和朝向，以及基站的位置和高度，来确定无人艇的天线与基站匹配度。

根据无人艇的位置、天线朝向、仰角，结合基站位置和高度，可以计算无人艇信号接收角度的匹配度，可以根据预先统计的不同匹配度对通信质量影响的大小，来确定当前场景下，无人艇的天线状态对应的通信质量。

在其它影响条件相同的前提下，如果基站A与无人艇的天线的匹配度对通信质量影响较大，则可以选择与无人艇的天线的匹配度更高的其它基站进行通信。

方式四：

在无人艇与基站之间无障碍物时，还可以根据拓扑结构中的基站与无人艇之间的距离，确定距离是否会影响到基站与无人艇之间的有效通信。一般的，可以根据不同的基站类型，确定距离对通信质量的影响的大小，根据通信质量影响的大小，来选择通信质量较佳的基站所对应的通信网络进行通信。

当然，上述四种方式中，还可以结合两种或者两种以上的方式进行结合考虑，根据各个方式所预估的影响，综合预估无人艇的动态位置所对应的具有较佳的通信质量的基站，从而能够更为可靠、实时的进行数据通信。

在步骤S104中，根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

根据上述介绍的方式中的一种或者多种，预估的无人艇的动态位置所对应的网络，在无人艇进入到通信质量可能受影响的区域前即可有效的进行基站切换，选择质量较佳的其它网络进行通信，因而可以有效的避免通信链路中断，有利于提高数据回传的实时性的稳定性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

图5为本申请实施例提供的一种无人艇的网络优化装置的结构示意图，详述如下：

所述无人艇的网络优化装置，包括：

数据获取单元501，用于获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；

拓扑结构预估单元502，用于根据所述无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；

网络质量预估单元503，用于根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；

网络选择单元504，用于根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

其中，所述数据获取单元501将所获取的无人艇的行驶状态，以及无人艇当前场景数据发送至拓扑结构预估单元502，由所述拓扑结构预估单元502预估无人艇所在场景的拓扑结构，并将所预估的拓扑结构发送至网络质量预估单元503，由所述网络预估单元503根据所述拓扑结构对不同网络的基站与无人艇通信的网络质量进行预估，将预估的网络质量发送给网络选择单元504，以使得所述网络选择单元504根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

图5所述的无人艇的网络优化装置，与图1所述的无人艇的网络优化方法对应。

图6是本申请一实施例提供的无人艇的示意图。如图6所示，该实施例的无人艇6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如无人艇的网络优化程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个无人艇的网络优化方法实施例中的步骤。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述无人艇6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成：

数据获取单元501，用于获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；

拓扑结构预估单元502，用于根据所述无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；

网络质量预估单元503，用于根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；

网络选择单元504，用于根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

所述无人艇6可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是无人艇6的示例，并不构成对无人艇6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述无人艇还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述无人艇6的内部存储单元，例如无人艇6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述无人艇6的外部存储设备，例如所述无人艇6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,简称SMC)，安全数码(Secure Digital Memory,简称SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述无人艇6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序62以及所述无人艇所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人艇的网络优化方法，其特征在于，所述无人艇的网络优化方法包括：

获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；

根据所述无人艇的行驶状态，以及所述无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；

根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；

根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

2.根据权利要求1所述的无人艇的网络优化方法，其特征在于，所述根据所述无人艇的行驶状态，以及所述无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构的步骤包括：

根据无人艇的行驶速度、行驶方向和行驶路线，预估无人艇的动态位置；

根据场景中的运动障碍物的运动速度和运动方向，预估运动障碍物的动态位置；

根据所述无人艇的动态位置、所述运动障碍物的动态位置、基站位置和固定障碍物位置，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构。

3.根据权利要求1所述的无人艇的网络优化方法，其特征在于，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤包括：

根据基站位置，以及预估的运动障碍物位置，确定所述运动障碍物影响基站信号的动态影响范围；

根据基站位置，以及固定障碍物位置，确定所述固定障碍物影响基站信号的静态影响范围；

根据无人艇的实时位置，结合所述动态影响范围和所述静态影响范围，确定无人艇与基站通信的网络质量。

4.根据权利要求1所述的无人艇的网络优化方法，其特征在于，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤包括：

确定无人艇的位置，无人艇天线的仰角和朝向，以及基站的位置和高度；

根据所述无人艇位置的天线的仰角和朝向，与所述基站的位置和高度的匹配度，确定无人艇与基站通信的网络质量。

5.根据权利要求1所述的无人艇的网络优化方法，其特征在于，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤包括：

根据所述无人艇的行驶速度和行驶方向，确定当前时间之后的预定时段内的无人艇的动态位置；

根据预设的干扰频谱类型与干扰区域的对应关系，确定无人艇行驶轨迹中受干扰的网络。

6.根据权利要求1所述的无人艇的网络优化方法，其特征在于，所述根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量的步骤还包括：

当所述无人艇与所述基站之间无障碍物时，获取所述无人艇与所述基站之间的距离；

根据所述距离预估所述基站与所述无人艇通信的网络质量。

7.根据权利要求1所述的无人艇的网络优化方法，其特征在于，所述网络包括无线图传网络、北斗通信网络、移动通信网络、公共网络中的一种或者多种。

8.一种无人艇的网络优化装置，其特征在于，所述无人艇的网络优化装置包括：

数据获取单元(501)，用于获取无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据；

拓扑结构预估单元(502)，用于根据所述无人艇的行驶状态，以及无人艇当前的场景数据，预估当前时间之后的预定时段内的无人艇所在场景的拓扑结构；

网络质量预估单元(503)，用于根据所预估的拓扑结构，预估不同网络的基站与无人艇通信的网络质量；

网络选择单元(504)，用于根据所预估的网络质量，确定无人艇在所述预定时段内所使用的网络。

9.一种无人艇，包括处理器(60)、存储器(61)以及存储在所述存储器(61)中并可在所述处理器(60)上运行的计算机程序(62)，其特征在于，所述处理器(60)执行所述计算机程序(62)时实现如权利要求1至6任一项所述的无人艇的网络优化方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的无人艇的网络优化方法的步骤。