CN114827977B - 基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信号装置技术领域，具体涉及基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***。该***为信号装置，也是基于移动数据通信服务的可以保证人身安全的报警器；***包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：根据用户的生命体征信息和定位信息，得到用户的生命体征异常程度和地理危险程度；将用户的生命体征异常程度和地理危险程度的最大值作为通信紧急程度，并得到信紧急程度的二进制编码，对用户的通信紧急程度进行传输。本发明基于新一代移动通信核心网络进行实施，实现了在用户没有手动求救的情况下能发出求救信息给接收中心，保证用户的人身安全。
Description
技术领域
本发明涉及信号装置技术领域，具体涉及基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***。
背景技术
户外报警装置为一种保证人身安全的报警器，常常需要人为按出SOS求救键后，才会发送对应的定位信息和求救信息。
现有的CN112085919A中的一种显示生命体征的北斗定位通信终端，包括北斗卡、北斗卡槽、中央处理器模块、北斗定位模块、北斗通信模块、北斗天线、电源升压模块、无线通信模块、生命体征模块、SOS开关、电源开关；所述北斗定位模块，用于获取装置实时定位数据，所述北斗通信模块，用于与指挥中心进行通信，所述北斗天线和北斗通信模块双向连接，用于接收和发送远程终端发送的无线信号。
北所述斗定位通信终端通过北斗定位模块实现对佩戴者的实时定位，通过北斗通信模块实现装置与终端的通信，通过生命体征模块监测佩戴者的生命体征，通过SOS按键实现对求救信息的发送，以实现紧急求救；但是恶劣环境下危险突然发生（比如雪崩、沙尘暴等），用户有时难以按出求救键，进而导致当遇到危险时无法发出求救信号，错过最佳救援时间。当用户的生命体征以及所处的地理位置的比较危机时，需要发送更加紧急更加快速的求救信号，以达到最好的救援效果；但是，如何在没有手动求救的情况下也能更加快速更高效的发出求救信息给接收中心，以保证用户的人身安全，是现在需要解决的问题。
发明内容
为了解决如何在没有手动求救的情况下也能更加快速高效的发出求救信息给接收中心，以保证用户的人身安全的问题，本发明的目的在于提供一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，所采用的技术方案具体如下：
本发明提供了一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
采集当前用户当前时刻的生命体征信息和定位信息，所述生命体征信息包括体温数据和脉搏数据，所述定位信息包括经度、纬度和高度；
根据用户当前时刻的生命体征信息，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度；
将用户当前时刻的定位信息输入到训练好的目标神经网络中，得到用户当前所处位置对应的地理危险程度；
将用户当前时刻对应的生命体征异常程度和地理危险程度的最大值作为对应的通信紧急程度；对用户当前时刻对应的通信紧急程度进行编码，得到对应的二进制编码；对用户当前时刻对应的通信紧急程度的二进制编码进行传输。
优选的，所述根据用户当前时刻的生命体征信息，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度，包括：
根据用户当前时刻的体温数据，计算得到对应的体温异常程度；
根据用户当前时刻的脉搏数据，计算得到对应的脉搏异常程度；
根据用户当前时刻对应的体温异常程度和脉搏异常程度，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度。
优选的，根据用户当前时刻对应的体温异常程度和脉搏异常程度，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度，包括：
获取用户在目标时间段内每一次信息传输时对应的体温异常程度和脉搏异常程度；所述目标时间段为上一次得到响应的时刻到当前时刻之间时长；
根据用户在目标时间段内每一次信息传输时对应的体温异常程度和对应的脉搏异常程度，计算得到用户在当前时刻对应的累计迫切度；
将用户当前时刻对应的体温异常程度和脉搏异常程度的最大值与1加累计迫切度的和相乘，得到用户当前时刻对应的生命体征异常程度。
优选的，计算累计迫切度的公式为：
其中，
为累计迫切度，
为目标时间段内信息传输的次数，
为目标时间段内第n次信息传输时对应的体温异常程度，
目标时间段内第n次信息传输时对应的脉搏异常程度，
为目标时间段内第n次信息传输时对应的异常状态，max（）为最大值；
若第n次信息传输时对应的脉搏异常程度与体温异常程度的最大值小于预设的异常状态阈值，则
为0；若第n次信息传输时对应的脉搏异常程度与体温异常程度的最大值大于等于预设的异常状态阈值，则
为1。
优选的，所述对用户当前时刻对应的通信紧急程度进行编码，得到对应的二进制编码；对用户当前时刻对应的通信紧急程度的二进制编码进行传输，包括：
根据用户当前时刻对应的通信紧急程度，计算用户当前时刻对应的自适应判断间隔，所述自适应判断间隔为判断用户通信紧急程度的时间间隔；
根据用户当前时刻对应的自适应判断间隔和对应的通信紧急程度，计算用户当前时刻对应的发送频率，所述发送频率为在自适应判断间隔内发送信息的频率；
根据用户当前时刻对应的通信紧急程度和编码表，得到用户当前时刻对应的通信紧急程度对应的二进制编码；
根据用户当前时刻对应的发送频率对用户当前时刻对应的通信紧急程度的二进制编码进行传输；
所述得到编码表的过程包括：
获取大量不同的通信紧急程度；根据各通信紧急程度，计算对应的发送频率；
根据各通信紧急程度和对应的发送频率，计算各通信紧急程度对应的编码率；
根据各通信紧急程度的编码率，对各通信紧急程度进行霍夫曼编码，得到各通信紧急程度的二进制编码；根据各通信紧急程度的二进制编码构建编码表。
优选的，计算发送频率的公式为：
其中，
为用户当前时刻对应的发送频率，
为在标准间隔时间内信息发送的标准次数，
为用户在当前时刻对应的自适应判断间隔，
为用户在当前时刻对应的通信紧急程度；
所述自适应判断间隔的计算公式为：
其中，
为标准间隔时间。
优选的，计算各通信紧急程度对应的编码率的公式为：
其中，
为通信紧急程度i对应的编码率，
为各通信紧急程度序列，
为各通信紧急程度对应的发送频率序列，
为通信紧急程度i，
为通信紧急程度i对应的发送频率，
为最小值，
为最大值。
优选的，将用户当前时刻的定位信息输入到训练好的目标神经网络中，得到用户当前所处位置对应的地理危险程度，包括：
将用户当前时刻的定位信息输入到训练好的目标神经网络中，得到用户当前所处位置对应的地理危险程度和地貌类型；
所述训练目标神经网络的损失函数，包括：
利用均方差损失函数监督目标神经网络对得到地理危险程度的训练；
利用交叉熵损失函数监督目标神经网络对地貌类型进行分类的训练；
利用综合损失函数来监督目标神经网络整体的训练。
优选的，综合损失函数的公式为：
其中，
为综合损失函数值，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地理危险程度，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地貌类型对应的众数危险程度，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地貌类型对应的判断半径；
所述地貌类型对应的众数危险程度为通过大量的统计得到的对应地貌类型对应的各地理危险程度中占比对多的地理危险程度；所述地貌类型对应的判断半径为对应地貌类型对应的各地理危险程度的最大值和最小值之和的一半。
本发明具有如下有益效果：
本发明首先根据用户当前时刻的生命体征信息和定位信息，得到用户当前时刻对应的生命体征异常程度和地理危险程度，进而得到用户当前时刻对应的通信紧急程度，最后在对用户当前时刻对应的通信紧急程度通信紧急程度进行传输前，先将用户当前时刻对应的通信紧急程度进行编码，利用二进制编码对用户当前时刻对应的通信紧急程度进行传输。本发明中该北斗定位移动通信***为信号装置，同时也是一种基于移动数据通信服务的可以保证人身安全的报警器；本发明基于新一代移动通信核心网络进行实施，通过对用户的生命体征信息和定位信息进行实时监测，以自动判断用户的通信紧急程度，进而自适应的调节信号发送频率以及信息采集的间隔，实现了在用户没有手动求救的情况下也能更加快速更高效的发出求救信息给接收中心，保证了用户的人身安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明提供的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***的流程图；
图2为本发明提供的北斗定位移动通信***内部结构背面示意图；
图3为本发明提供的北斗定位移动通信***内部结构正面示意图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。此外，实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***的具体方案。
基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***的实施例：
如图1所示，本实施例的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
步骤S1，采集当前用户当前时刻的生命体征信息和定位信息，所述生命体征信息包括体温数据和脉搏数据，所述定位信息包括经度、纬度和高度。
本实施例中所述北斗定位移动通信***，能够根据采集得到的用户的生命体征和定位信息来判断用户的状态，从而智能的调整信息发送频率及编码。当用户佩戴该***后，即便没有手动求救也能发送信息，避免了野外事故突然发生而来不及或难以手动求救的问题。当用户在户外或者野外运动、旅行时，该***可以对用户的生命体征进行实时监测，并在用户发生危险需要救援时，进行及时通信，发送求救信息来确保用户生命安全。
本实施例中所述北斗定位移动通信***包括报警器主体和外接传感器，其中报警器主体包括数据采集模块、判断计算模块、数据发送模块；外接传感器包括体温测量传感器、脉搏测量传感器。本实施例主要基于人体的体温数据和脉搏数据来反映人体的生命体征情况。本实施例中北斗定位移动通信***的具体内部结构如图2和图3所示，图中1为北斗卡，2为北斗卡槽，3为中央处理器，4为北斗定位模块，5为北斗通信模块，6为北斗天线，7为无线通讯模块，8为生命体征模块，9为电源升压模块，10为SOS开关，11为电源开关，12为体温测量传感器，13为脉搏测量传感器。
本实施例利用体温测量传感器来实时采集用户的体温数据，利用脉搏测量传感器来实时采集用户的脉搏数据；所述体温测量传感器为贴片式测温传感器，所述脉搏测量传感器为手环型脉搏测量传感器。
本实施例首先利用北斗定位移动通信***获取当前用户当前时刻的生命体征信息和定位信息，所述生命体征信息包括体温数据和脉搏数据，所述定位信息包括用户所处位置的经度、纬度和高度；本实施例中用户的定位信息是通过北斗定位移动通信***的北斗定位模块获取得到的。
步骤S2，根据用户当前时刻的生命体征信息，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度。
本实施例通过两个方面来判断用户当前时刻的状态，本实施例中记为通信紧急程度，以便决定后续信息发送的频率以及对应的编码，这两个方面分别是用户的生命体征以及用户的位置定位；本实施例可以根据用户的生命体征信息来判断用户的身体状态，根据定位信息来判断用户当前所处位置的危险程度，例如城市相对较于山林中更加安全。
当用户状态正常时，应以较低的频率发送较长的信息编码；当用户状态异常时，应以较高的频率发送更短的信息编码，这样可以确保通信状态不好时，也能尽最大努力进行呼叫救援，增大救援的可能性。
本实施例根据采集到的用户当前时刻的生命体征信息，得到用户当前时刻的生命体征异常程度，具体为：
本实施例根据步骤S1获取了用户当前的生命体征信息，首先对于体温来说，人体正常的体温范围为36.3～37.2℃，当体温在37.3～38℃时为低热，当体温在38.1～39℃时为中热，当体温在39.1～41℃时为高热，当体温在41℃以上时为超高热。
本实施例根据用户当前时刻的体温数据，来计算用户当前的体温异常程度，其具体公式为：
其中，
为体温异常程度，
为体温数据，
为体温异常函数，当用户体温在36.3～37.2℃内时，即用户体温正常时，则对应的
为0；当用户体温不在36.3～37.2℃内时，即体温不正常时，则对应的
通过温度异常函数计算得到。所述体温异常函数的公式为：
其中，
为圆周率，
由标准正态分布变形得到，当用户体温不在正常范围内时，偏离正常范围越远，则
的值越小，
越大，即对应的体温异常程度越大。
然后对于脉搏来说，人体的正常脉搏在60次/分钟～100次/分钟之间，当人体的脉搏大于等于100次/分钟时，说明人体脉搏增快，造成这种情况的原因可能是情绪激动、紧张、剧烈体力活动（如跑步、爬山、爬楼梯、扛重物等）、气候炎热、饭后、酒后等；当人体的脉搏小于等于60次/分钟时，说明人体脉搏减慢，造成这种情况的原因可能是颅内压增高、阻塞性黄疸、甲状腺机能减退等。
本实施例根据用户当前时刻的脉搏数据，来计算用户当前的脉搏异常程度，其具体公式为：
其中，
为脉搏异常程度，
为脉搏数据，
为脉搏异常函数，当用户脉搏数据在60次/分钟～100次/分钟之间时，则对应的
为0；当用户脉搏不在60次/分钟～100次/分钟之间时，即脉搏不正常时，可能过快，也可能过慢，则对应的
通过脉搏异常函数计算得到。所述脉搏异常函数的公式为：
其中，
同样也是由标准正态分布变形得到，当用户脉搏不在正常范围内时，脉搏数据偏离正常范围越远，则
的值越小，
越大，即对应的脉搏异常程度越大。
本实施例考虑到异常程度（异常程度包括体温异常程度和脉搏异常程度）大的状态信息进行传输时，应当要得到快速的响应，但是由于通信延迟等原因，并不能确保在一定时间得到相应响应，本实施例将上一次得到响应的时刻到当前时刻的时长，记为目标时间段，根据目标时间段内信息传输的次数（即目标时间段内采集用户生命体征信息的次数，因此每一次信息传输都会对应一组体温异常程度和脉搏异常程度），以及每一次信息传输时对应的体温异常程度和脉搏异常程度，得到用户当前时刻对应的累计迫切度。所述目标时间段中每次传输的信息都没有得到相应的响应，当未响应的次数越多时，累计迫切度越大；在计算过程中，离当前时刻距离越远的一次信息传输应越受到关注，即产生的影响越大。具体计算累计迫切度的计算公式为：
其中，
为累计迫切度，
为目标时间段内信息传输的次数，
为目标时间段内第n次信息传输时对应的体温异常程度，
目标时间段内第n次信息传输时对应的脉搏异常程度，
为目标时间段内第n次信息传输时对应的异常状态，max（）为最大值。
若第n次信息传输时对应的脉搏异常程度与体温异常程度的最大值小于预设的异常状态阈值，则
为0，说明用户处于正常状态，没有危险；若第n次信息传输时对应的脉搏异常程度与体温异常程度的最大值大于等于预设的异常状态阈值，则
为1。本实施例中异常状态阈值需根据实际需要进行设置。
本实施例中当***接收到控制中心或者用户手动按键的响应后，则重新计算累计迫切程度；例如，若在第i个时刻得到响应，则计算n个时刻的累计迫切程度时，目标时间段为第i个时刻到第n个时刻之间的时间长度。
本实施例将用户当前时刻对应的体温异常程度和脉搏异常程度的最大值与1加累计迫切度的和相乘，作为该用户当前时刻对应的生命体征异常程度，即
。
本实施例基于统计的方式采集大量生命体征数据，并计算得到对应的生命体征异常程度值，而后进行归一化处理，进而使用户对应的生命体征异常程度SY的取值范围在[0,1]。
步骤S3，将用户当前时刻的定位信息输入到训练好的目标神经网络中，得到用户当前所处位置对应的地理危险程度。
本实施例根据步骤S1采集到的用户当前的定位信息，得到用户当前所处位置的地理危险程度，具体为：
本实施例通过构建目标神经网络来对用户所处地理位置的地貌类型及地理危险程度进行推理。本实施例中所述目标神经网络的具体内容如下：
本实施例中目标神经网络采用的是全连接FC的结构，输入为定位信息，即经度、纬度和高度；输出为定位信息对应的地貌分类，即地理危险程度和地貌类型（即城市，乡镇，村落，山林，湖泊，沙漠，戈壁等）。
本实施例中训练目标神经网络的数据集为较均匀的随机选取对应区域内(如国内)的定位信息，然后由人为根据各定位信息的位置给定对应的地貌类型及对应的地理危险程度作为标签；例如，地貌类别为城市，地理危险程度为0；地貌类别为沙漠，地理危险程度为0.7等。本实施例中不同的定位信息可以对应相同的地貌类型，同一个地貌类型中不同的定位信息可能会有着不同的地理危险程度。
训练目标神经网络的损失函数采用的是均方误差损失函数和交叉熵损失函数；其中均方差损失函数用于监督地理危险程度的训练，交叉熵损失函数用于监督地貌分类的训练；本实施例还添加了综合损失函数通过对比地貌类型和地理危险程度来监督目标神经网络的整体的训练，使网络推理出的地貌类型和地理危险程度相对应，进而使目标神经网络的训练更加可靠，所述综合损失函数的计算公式为：
其中，
为综合损失函数值，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地理危险程度，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地貌类型对应的众数危险程度，所述众数危险程度为通过大量的统计得到的该地貌类型对应的各地理危险程度中占比对多的地理危险程度，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地貌类型对应的判断半径，所述判断半径将可以看作是容错阈值，当目标神经网络输出的地理危险程度与输出的地貌类型对应的众数危险程度的差值小于等于输出的地貌类型对应的判断半径，则综合损失函数值为0；若大于输出的地貌类型对应的判断半径，则计算
作为对应的综合损失函数值。
本实施例中得到每个地貌类型对应的众数危险程度和对应的判断半径的过程为：通过大量的统计，得到各地貌类型所有可能的危险程度，然后选取各地貌类型对应所有可能的危险程度中的众数作为对应地貌类型的众数危险程度；然后根据各地貌类型对应的各地理危险程度的最大值和最小值，计算最大值和最小值之和的一半作为对应地貌类型对应的判断半径；例如，统计得到的城市对应的多个地理危险程度为0.1，0.2，0.2，0.3，那么城市对应的众数危险程度是0.2，其对应的判断半径为
。
虽然定位信息结合电子地图也能够判断所处位置是否异常，但是这需要在警报器主体端存储对应的数据信息，而报警器的设置以移动便捷为主，体积有限，存储空间与计算能力也有限，因此本实施例通过构建一个目标神经网络，利用训练好的目标神经网络，对用户当前的地理信息对应的可得到对应的地貌类型以及地理危险程度进行推理。
步骤S4，将用户当前时刻对应的生命体征异常程度和地理危险程度的最大值作为对应的通信紧急程度；对用户当前时刻对应的通信紧急程度进行编码，得到对应的二进制编码；对用户当前时刻对应的通信紧急程度的二进制编码进行传输。
本实施例根据步骤S2和步骤S3过程可以计算得到用户当前对应的生命体征异常程度和地理危险程度；本实施例综合用户当前时刻对应的生命体征异常程度和地理危险程度可以得到用户当前时刻对应的通信紧急程度，所述通信紧急程度用于反映用户当前的状态，通信紧急程度越大，说明用户当前的状态越异常，则需要更高频，更快速的将对应的通信紧急程度进行传输，以确保及时救援；通信紧急程度越小，则说明用户当前的状态越正常；本实施例根据计算得到用户当前时刻的通信紧急程度对后续信息的发送频率以及自适应判断间隔进行调整。具体的：
第一，本实施例首先根据用户当前对应的生命体征异常程度和地理危险程度得到用户当前对应的通信紧急程度，所述用户当前对应的通信紧急程度为用户当前对应的生命体征异常程度和地理危险程度中的最大值，即
，其中
为用户当前时刻对应的通信紧急程度, 
为用户当前时刻对应的生命体征异常程度, 
为用户当前时刻对应的地理危险程度。
第二，通信紧急程度越高，则发送信息的频率要也应越高。本实施例中在信息发送方面可调控的有两部分，分别为：自适应判断间隔和发送频率；所述自适应判断间隔是北斗定位移动通信***判断用户通信紧急程度的间隔，即采集用户生命体征信息以及定位信息的周期；所述发送频率为在自适应判断间隔内均匀发送信息的频率。具体的：
本实施例中计算用户在当前时刻对应的自适应判断间隔的计算公式为：
其中，
为标准间隔时间，本实施例中将
设置为10分钟，具体可根据实际需要进行设置；
为用户在当前时刻对应的自适应判断间隔。当通信紧急程度越大时，说明用户当前的状态越异常，因此要缩小判断间隔，使本***更加频繁的对用户进行检测，增加对用户的关注度。
本实施例中计算自适应判断间隔内的发送频率的计算公式为：
其中，
为用户当前时刻对应的发送频率，
为在标准间隔时间内信息发送的标准次数，本实施例中将
设置为10，具体可根据实际需要进行设置。当通信紧急程度越大时，说明用户当前的状态越异常，不仅要缩小判断间隔，而且为了确保接收中心能够更快速更高效的接收到信息，本实施例还要在自适应判断间隔内增加信息发送的频率。
本实施例中将用户当前时刻对应的通信紧急程度进行信息传输之前，需要将通信紧急程度进行编码，得到通信紧急程度对应的二进制编码；由于二进制编码更加容易传输，且越短则传输的速度越快，因此通信紧急程度越大，其二进制编码应较短。
本实施例根据用户当前时刻对应的通信紧急程度查找编码表，得到用户当前时刻对应的通信紧急程度对应的二进制编码，最后根据上述计算得到的发送频率对用户当前时刻对应的通信紧急程度对应的二进制编码进行信息发送。实际使用时，***中会存储相应的编码表，用于对通信紧急程度进行二进制编码。
Claims (7)
1.一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：
采集当前用户当前时刻的生命体征信息和定位信息，所述生命体征信息包括体温数据和脉搏数据，所述定位信息包括经度、纬度和高度；
根据用户当前时刻的生命体征信息，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度；
将用户当前时刻的定位信息输入到训练好的目标神经网络中，得到用户当前所处位置对应的地理危险程度；
将用户当前时刻对应的生命体征异常程度和地理危险程度的最大值作为对应的通信紧急程度；对用户当前时刻对应的通信紧急程度进行编码，得到对应的二进制编码；对用户当前时刻对应的通信紧急程度的二进制编码进行传输；
所述对用户当前时刻对应的通信紧急程度进行编码，得到对应的二进制编码；对用户当前时刻对应的通信紧急程度的二进制编码进行传输，包括：
根据用户当前时刻对应的通信紧急程度，计算用户当前时刻对应的自适应判断间隔，所述自适应判断间隔为判断用户通信紧急程度的时间间隔；
根据用户当前时刻对应的自适应判断间隔和对应的通信紧急程度，计算用户当前时刻对应的发送频率，所述发送频率为在自适应判断间隔内发送信息的频率；
根据用户当前时刻对应的通信紧急程度和编码表，得到用户当前时刻对应的通信紧急程度对应的二进制编码；
根据用户当前时刻对应的发送频率对用户当前时刻对应的通信紧急程度的二进制编码进行传输；
得到编码表的过程包括：
获取大量不同的通信紧急程度；根据各通信紧急程度，计算对应的发送频率；
根据各通信紧急程度和对应的发送频率，计算各通信紧急程度对应的编码率；
根据各通信紧急程度的编码率，对各通信紧急程度进行霍夫曼编码，得到各通信紧急程度的二进制编码；根据各通信紧急程度的二进制编码构建编码表；
所述计算各通信紧急程度对应的编码率的公式为：
其中，
为通信紧急程度i对应的编码率，
为各通信紧急程度序列，
为各通信紧急程度对应的发送频率序列，
为通信紧急程度i，
为通信紧急程度i对应的发送频率，min( )为最小值，max( )为最大值。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，其特征在于，所述根据用户当前时刻的生命体征信息，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度，包括：
根据用户当前时刻的体温数据，计算得到对应的体温异常程度；
根据用户当前时刻的脉搏数据，计算得到对应的脉搏异常程度；
根据用户当前时刻对应的体温异常程度和脉搏异常程度，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度。
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，其特征在于，根据用户当前时刻对应的体温异常程度和脉搏异常程度，计算用户当前时刻对应的生命体征异常程度，包括：
获取用户在目标时间段内每一次信息传输时对应的体温异常程度和脉搏异常程度；所述目标时间段为上一次得到响应的时刻到当前时刻之间时长；
根据用户在目标时间段内每一次信息传输时对应的体温异常程度和对应的脉搏异常程度，计算得到用户在当前时刻对应的累计迫切度；
将用户当前时刻对应的体温异常程度和脉搏异常程度的最大值与1加累计迫切度的和相乘，得到用户当前时刻对应的生命体征异常程度。
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，其特征在于，计算累计迫切度的公式为：
其中，
为累计迫切度，
为目标时间段内信息传输的次数，
为目标时间段内第n次信息传输时对应的体温异常程度，
目标时间段内第n次信息传输时对应的脉搏异常程度，
为目标时间段内第n次信息传输时对应的异常状态，max（）为最大值；
若第n次信息传输时对应的脉搏异常程度与体温异常程度的最大值小于预设的异常状态阈值，则
为0；若第n次信息传输时对应的脉搏异常程度与体温异常程度的最大值大于等于预设的异常状态阈值，则
为1。
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，其特征在于，计算发送频率的公式为：
其中，
为用户当前时刻对应的发送频率，
为在标准间隔时间内信息发送的标准次数，
为用户在当前时刻对应的自适应判断间隔，
为用户在当前时刻对应的通信紧急程度；
所述自适应判断间隔的计算公式为：
其中，
为标准间隔时间。
6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，其特征在于，将用户当前时刻的定位信息输入到训练好的目标神经网络中，得到用户当前所处位置对应的地理危险程度，包括：
将用户当前时刻的定位信息输入到训练好的目标神经网络中，得到用户当前所处位置对应的地理危险程度和地貌类型；
训练目标神经网络的损失函数，包括：
利用均方差损失函数监督目标神经网络对得到地理危险程度的训练；
利用交叉熵损失函数监督目标神经网络对地貌类型进行分类的训练；
利用综合损失函数来监督目标神经网络整体的训练。
7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络与生命体征的北斗定位移动通信***，其特征在于，综合损失函数的公式为：
其中，
为综合损失函数值，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地理危险程度，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地貌类型对应的众数危险程度，
为目标神经网络根据地理信息推理出的地貌类型对应的判断半径；
所述地貌类型对应的众数危险程度为通过大量的统计得到的对应地貌类型对应的各地理危险程度中占比对多的地理危险程度；所述地貌类型对应的判断半径为对应地貌类型对应的各地理危险程度的最大值和最小值之和的一半。
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