CN116634357A - 一种铁路无线网络信号采集方法和优化*** - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种铁路无线网络信号采集方法和优化***。所述方法应用于铁路列车静止或运动状态下无线信号采集，包括：列车以任意速度运行时，获取铁路数字移动通信***无线网络信号(包括GSM‑R及5G‑R网络制式)；根据GNSS、IMU和高精度地图等多维信息的融合，实时标定和修正列车坐标位置；根据存储的历史基站配置数据、无线信号测试数据，包括天气、时间、排障措施，进行数据叠加，形成智能信息库。建立基于地理位置与气象信息因子的无线信号衰减模型，拟合计算不同地点、时刻、天气、温湿度、大气磁场干扰、基站天线方向角、功率等条件下铁路基站信号分布图。针对网优测试中遇到的不同问题进行智能识别和预警，在人工干预下记录新的排障方法；针对网优测试中遇到的相同问题进行智能检索和提示，自动给出历史排障措施。
Description
技术领域
本申请实施例涉及GSM-R及5G-R网络制式领域，尤指一种铁路无线网络信号采集方法和优化***。
背景技术
铁路无线网络，作为语音和数据业务的传输通道，承载语音、调度电话、调度命令和车次号信息传送任务，铁路通信网络信号的覆盖、通信质量直接影响了列车等终端用户的使用。
我国的铁路无线网络优化主要有两种策略：1、利用电务检测车或其他测试设备，定期进行铁路线路的无线信号测试，发现故障点位，并通知网络优化人员现场整改；其缺陷在于信号采集的周期长、样本少、动用的设备及人力成本高、机动性差；2、根据终端用户的故障描述及反馈，确定故障区间，并通知网络优化人员进行现场整改；其缺陷在于无线网络故障已对终端用户造成了影响，无线信号排查受制于人员维护经验，无法精准排除故障。
另外，铁路线沿途跨度大，经过山地、隧道、桥梁、涵洞等复杂地形，网络信号采集及优化难度大，成本高；铁路线路线长，几百至几千千公里不等，无线信号受设备工作环境、气象、地理位置等多方因素的影响，采集的网络信号变化范围大，不同时段信息采集的数据不同；这些客观问题长期困扰铁路安全运行。
发明内容
为了解决上述任一技术问题，本发明提供了一种铁路无线网络信号采集优化方法和***，包括：
一种铁路无线网络信号采集方法，主要应用在GSM-R及5G-R领域，包括：支持静止或运动过程中任意速度列车位置的高精度标定和修正。
利用当前铁路的地理位置信息，预置测试路径高精度地图，包括测试路径沿途轨道公里标和基站、隧道、桥梁、车站等地理位置信息图，并导入至测试终端设备中；测试终端设备使用GNSS、高精度地图、IMU等多维信息融合方法，标定当前测试位置。
多维信息融合方法，标定当前测试位置，其方法是同时对GNSS接收信号和IMU惯性信号进行噪声建模和卡尔曼滤波，在GNSS信号稳定，且标定位置在高精度地图轨道坐标(x,y)位置误差不超过20米范围内，优先使用GNSS信号；在GNSS信号不稳定，或标定位置不在高精度轨道坐标(x，y)位置20米范围内，使用IMU惯性信号做标定；在GNSS信号不稳定，且IMU标定位置不在高精度轨道坐标(x，y)位置20米范围内，使用高精度地图模拟推算方法，标定位置；
模拟推算位置标定方法，记录上一时刻T1列车位置L1，每间隔时间t采集IMU列车速度v，采集次数为n，拟合推算列车速度T2时刻的列车位置为L1±V(T2-T1)。
能够支持运动过程对任意时刻的网络信号采集，包括：直接获取Modem内核实时调测信息，降低因数据分层调取(如应用层调取)，产生的延迟。
具体为使用先来先服务(FIFO)方式，创建监控任务，获取Modem内核实时调测信息，并记录时间戳A。同时获取测试终端的标定位置，并记录时间戳B。根据时间戳A和时间戳B，使用高精度地图模拟推算方法对列车位置进行补偿和修正。
一种网络信号优化方法，包括：
根据存储的历史基站配置数据、无线信号测试数据，包括天气、时间、排障措施，进行数据叠加，形成智能信息库。建立基于地理位置与气象信息因子的无线信号衰减模型，拟合计算不同地点、时刻、天气、温湿度、大气磁场干扰、基站天线方向角、功率等条件下铁路基站信号分布图。
形成的智能信息库，可针对网优测试中首次遇到的问题进行智能预警，在人工干预下记录新的排障方法；针对网优测试中遇到的相同问题进行智能检索和提示，自动给出历史排障方法；达到智能诊断的使用效果。
排障方法，采用遍历常用优化措施，结合历年基站智能信息库的类似场景，建立无线信号传播、衰减模型，拟合计算优化后效果示例，在措施有效的情况下，给出智能引导的排障建议。
一种铁路无线网络信号优化***，包括：
测试终端，用于采集和存储地理位置信息、气象信息、无线信号测试数据等信息；生成测试数据文件，并传递到测试后端设备；
后端服务器，用于对测试终端采集的测试数据文件进行智能引导分析，与对应基站映射，形成数据报表，自动识别无线信号覆盖问题；根据存储的铁路线历年测试数据和排障措施，对铁路沿线基站进行建模，支持在不同天气、时间、温度、湿度、天线方位角、功率等条件下，基站覆盖范围内信号强度指标拟合计算。自动生成网络信号排障措施和效果提示。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
测试终端设备支持高速运行中对任意时刻网络信号采集和位置标定，并对沿途基站配置和历史网优数据建模，提供合理的优化建议，实现基于行驶位置的主动测试，降低了网优人员专项定点测试的频率，简化网优人员测试工作流程，降低网优工作量和成本。
本申请实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例而了解。本申请实施例的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请实施例技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例的实施例一起用于解释本申请实施例的技术方案，并不构成对本申请实施例技术方案的限制。
图1为本发明提供的一种铁路无线网络信号优化***示意图；
图2为本发明提供的一种铁路无线网络信号采集方法的数据流向0层架构图；
图3为本发明提供的一种铁路无线网络信号采集方法的多维感知融合实时位置标定模块示意图；
图4为本发明提供的一种铁路无线网络信号采集方法的智能诊断模块示意图；
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实例进行详细说明。
图1为一种铁路无线网络信号优化***示意图。如图1所示：
101为测试终端用于列车运行过程中采集网络优化信息，提供测试中的应用界面。
102为后端服务器用于运行在Linux操作***，实现前端测试数据存储、智能分析，提供Web界面。
图2为一种铁路无线网络信号采集方法的数据流向0层架构图。如图2所示：
200为测试终端包含201数据采集、202优化建议和203界面显示服务。
201为数据采集模块，包含高精度时钟、高精度位置标定和实时信号采集功能。
202为铁路信号的线路优化建议，点击可查看详细点位优化建议。
203为提供窗口、按钮等视图显示功能。
204为测试结果的存储提供FTP服务，促使前端测试数据上传到后端服务器。
205为智能诊断，提供智能信息库，给用户网络信号优化建议，进行智能诊断。
206为项目信息，提供测试路段的基站基础信息、地理位置信息、气象信息、历年测试数据信息。
207为基站模型，用于显示预设的基站信号分布图。
208为整体的模型、数据、排障方法提供存储服务。
209为网络模型，用于显示网络信号排障措施和效果提示。
图3为本发明提供的一种铁路无线网络信号采集方法的多维感知融合实时位置标定模块示意图。如图3所示：
301为信号输入，包括IMU信号输入和GPS信号输入；
302为卡尔曼滤波，包括：IMU的噪声建模及卡尔曼滤波模块，负责IMU的噪声建模及滤波；GPS噪声建模、坐标转换及后续的卡尔曼滤波模块，负责GPS的噪声建模及滤波。
303为多维融合，判断并加权融合地图信息。
图4为本发明提供的一种铁路无线网络信号采集方法的智能诊断示意图。如图4所示：
401为数据分析模块，将前端采集的数据，按照坐标分析关联相关基站。
402为网络基站模型，当网络信号低于阈值时，模拟调制基站天线或者其他配置，拟合计算网络基站信号强度。
403为智能诊断模块，若基站网络信号满足要求，生成优化建议并推送到用户。
404为后端Web服务，提供网络优化报表和详细信息。
本发明提供一种后端服务器，服务器存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
Claims (10)
1.一种铁路无线网络信号采集方法，主要应用在GSM-R及5G-R网络制式，包括：
支持静止或运动过程中任意速度列车位置的高精度标定和修正。
2.一种铁路无线网络信号采集方法，其特征在于：
利用当前铁路的地理位置信息，预置测试路径高精度地图，包括测试路径沿途轨道公里标和基站、隧道、桥梁、车站等地理位置信息图，并导入至测试终端设备中；测试终端设备使用GNSS、高精度地图、IMU等多维信息融合方法，标定当前测试位置。
3.根据权利要求2所述的多维信息融合方法，标定当前测试位置，其特征在于：
同时对GNSS接收信号和IMU惯性信号进行噪声建模和卡尔曼滤波，在GNSS信号稳定，且标定位置在高精度地图轨道坐标(x,y)位置误差不超过20米范围内，优先使用GNSS信号；在GNSS信号不稳定，或标定位置不在高精度轨道坐标(x，y)位置20米范围内，使用IMU惯性信号做标定；在GNSS信号不稳定，且IMU标定位置不在高精度轨道坐标(x，y)位置20米范围内，使用高精度地图模拟推算方法，标定位置。
4.根据权利要求3所述的高精度地图模拟推算方法，其特征在于：
记录上一时刻T1列车位置L1，每间隔时间t采集IMU列车速度v，采集次数为n，拟合推算列车速度T2时刻的列车位置为L1±V(T2-T1)。
5.一种铁路无线网络信号采集方法，其特征在于：
支持运动过程对任意时刻的网络信号采集，包括：直接获取Modem内核实时调测信息，降低因数据分层调取(如应用层调取)，产生的延迟。
6.根据权利要求5所述的任意时刻的网络信号采集，其特征在于：
使用先来先服务(FIFO)方式，创建监控任务，获取Modem内核实时调测信息，并记录时间戳A。同时获取测试终端的标定位置，并记录时间戳B。根据时间戳A和时间戳B，使用高精度地图模拟推算方法对列车位置进行补偿和修正。
7.一种铁路无线网络信号采集方法，其特征在于：
根据存储的历史基站配置数据、无线信号测试数据，包括天气、时间、排障措施，进行数据叠加，形成智能信息库。建立基于地理位置与气象信息因子的无线信号衰减模型，拟合计算不同地点、时刻、天气、温湿度、大气磁场干扰、基站天线方向角、功率等条件下铁路基站信号分布图。
8.根据权利要求7所述的智能信息库，其特征在于：
针对网优测试中首次遇到的问题进行智能预警，在人工干预下记录新的排障方法；针对网优测试中遇到的相同问题进行智能检索和提示，自动给出历史排障方法。
9.根据权利要求8的排障方法，其特征在于：
遍历常用优化措施，结合历年基站智能信息库的类似场景，建立无线信号传播、衰减模型，拟合计算优化后效果示例，在措施有效的情况下，给出智能引导的排障建议；达到智能诊断的使用效果。
10.一种铁路无线网络信号优化***，包括：
测试终端，用于采集和存储地理位置信息、气象信息、无线信号测试数据等信息；生成测试数据文件，并传递到测试后端服务器；
后端服务器，用于对测试终端采集的测试数据文件进行智能引导分析，与对应基站映射，形成数据报表，自动识别无线信号覆盖问题；根据存储的铁路线历年测试数据和排障措施，对铁路沿线基站进行建模，支持在不同天气、时间、温度、湿度、天线方位角、功率等条件下，基站覆盖范围内信号强度指标的拟合计算。自动生成网络信号排障措施和效果提示。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117176513A (zh) * | 2023-10-31 | 2023-12-05 | 湖南承希科技有限公司 | 基于5g-r技术实现的一种物联网数据采集网关设备 |
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2023
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| CN117176513B (zh) * | 2023-10-31 | 2024-01-12 | 湖南承希科技有限公司 | 基于5g-r技术实现的一种物联网数据采集网关设备 |
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