TWI632790B - 通訊路徑管理方法及通訊路徑管理系統 - Google Patents

通訊路徑管理方法及通訊路徑管理系統 Download PDF

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TWI632790B
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Abstract

一種通訊路徑管理方法及通訊路徑管理系統。通訊路徑管理方法包括以下步驟：提供連接於一移動載具之數個通訊路徑。分析各個通訊路徑之數個評估項目。依據移動載具之一感測資料，辨識移動載具之一需求情境。依據需求情境，獲得一項目挑選資訊。以項目挑選資訊為基準，依據此些評估項目，選擇出此些通訊路徑之至少其中之一供移動載具進行通訊。

Description

通訊路徑管理方法及通訊路徑管理系統
本揭露是有關於一種通訊路徑管理方法及通訊路徑管理系統。
隨著行動通訊技術的發展，移動載具可以透過無線通訊來傳遞與接收各種資訊。目前移動載具的通訊路徑管理主要以固定的傳輸路徑為主。為了降低延遲及提高反應時間，可能會透過降低資料量的單一方式來達成。
然而，移動載具並非固定於某一地點，而是會隨著移動過程遭遇到不同的情況，並非所有情況都適合降低資料量。因此，必須研發出更具彈性的通訊路徑管理方式，以符合移動載具的特性。
本揭露係有關於一種通訊路徑管理方法及通訊路徑管理系統。
根據本揭露之一實施例，提出一種通訊路徑管理方法。通訊路徑管理方法包括以下步驟：提供連接於一移動載具之數個通訊路徑。分析各個通訊路徑之數個評估項目。依據移動載具之一感測資料，辨識移動載具之一需求情境。依據需求情境，獲得一項目挑選資訊。以項目挑選資訊為基準，依據此些評估項目，選擇出此些通訊路徑之至少其中之一供移動載具進行通訊。
根據本揭露之一實施例，提出一種通訊路徑管理系統。通訊路徑管理系統包括一路徑單元、一評估單元、一辨識單元、一分析單元及一選擇單元。路徑單元用以提供連接於一移動載具之數個通訊路徑。評估單元用以分析各個通訊路徑之數個評估項目。辨識單元用以依據移動載具之一感測資料，辨識移動載具之一需求情境。分析單元用以依據需求情境，獲得一項目挑選資訊。選擇單元係以項目挑選資訊為基準，依據此些評估項目，選擇出此些通訊路徑之至少其中之一供移動載具進行通訊。
為了對本揭露之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：
100、100’、100”‧‧‧通訊路徑管理系統
110‧‧‧路徑單元
120‧‧‧評估單元
130‧‧‧辨識單元
140‧‧‧分析單元
150‧‧‧選擇單元
160‧‧‧歸類單元
170‧‧‧預測單元
800‧‧‧伺服器
900‧‧‧移動載具
DE‧‧‧需求情境
E0‧‧‧標準門檻
EV‧‧‧評估項目
G1‧‧‧第一群集
G2‧‧‧第二群集
G3‧‧‧第三群集
L1、L2、L3、L4‧‧‧虛線
MD‧‧‧辨識模型
MP‧‧‧地圖資訊
PH、PH1、PH2、PH3、PH4‧‧‧通訊路徑
R1、R2‧‧‧載入範圍
S110、S120、S130、S140、S150、S160、S170‧‧‧流程步驟
SD‧‧‧感測資料
VI‧‧‧項目挑選資訊
第1圖繪示根據一實施例之一移動載具之多個通訊路徑的示 意圖。
第2圖繪示根據一實施例之通訊路徑管理系統的示意圖。
第3圖繪示根據另一實施例之通訊路徑管理系統的示意圖。
第4圖繪示根據一實施例之通訊路徑管理方法的流程圖。
第5A~5F圖繪示根據一實施例之各種移動狀態的示意圖。
第6圖繪示根據一實施例之辨識單元的示意圖。
第7圖繪示根據一實施例之評估項目之評比方式的示意圖。
第8圖繪示根據另一實施例之通訊路徑管理系統的示意圖。
第9圖繪示根據另一實施例之通訊路徑管理方法的流程圖。
第10圖繪示地圖資訊之示意圖。
請參照第1圖，其繪示根據一實施例之一移動載具900之多個通訊路徑PH的示意圖。移動載具900例如是一交通工具、或交通工具上之運算裝置。移動載具900可提供道路上的路況資訊或任何網路搜尋的資料。移動載具900連線至伺服器800以取得資訊。移動載具900與伺服器800之間可以藉由多個基地台形成多個通訊路徑PH。基地台例如是通訊系統業者架設之大型基地台或家庭基站(femtocell)。此些通訊路徑PH內可能採用同一種通訊標準、或兼用不同的通訊標準(如第三代行動通訊技術(3rd-Generation,3G)、長期演進技術(Long Term Evolution,LTE)、WiFi、短距無線通訊技術(Dedicated short-range communications,DSRC))。此些通訊路徑PH的特性不同，且在不同區域的情況也 有差異。此外，某些通訊路徑PH也有地理範圍的限制。再者，隨著移動載具900的移動，移動載具900所需要的資訊也會不同。因此，隨著移動載具900的移動，適應性地評估與選擇通訊路徑PH，以使移動載具900能夠有效率地與伺服器800進行溝通。
請參照第2圖，其繪示根據一實施例之通訊路徑管理系統100的示意圖。通訊路徑管理系統100包括一路徑單元110、一評估單元120、一辨識單元130、一分析單元140及一選擇單元150。通訊路徑管理系統100可以設置於移動載具900內，或者設置於伺服器800內。或者，在另一實施例中，請參照第3圖，其繪示根據另一實施例之通訊路徑管理系統100’的示意圖，通訊路徑管理系統100’之路徑單元110、評估單元120及選擇單元150可以設置於伺服器800內，通訊路徑管理系統100’之辨識單元130及分析單元140可以設置於移動載具900內。
路徑單元110、評估單元120、辨識單元130、分析單元140及選擇單元150例如是用以執行各種分析、運算、資料擷取或資料提供程序之一晶片、一電路、一電路板、程式碼、或儲存程式碼之記錄裝置。通訊路徑管理系統100、伺服器800及/或移動載具900可以包含一可執行程式碼的處理器。以下更搭配一流程圖詳細說明上述各個元件的運作方式。
請參照第4圖，其繪示根據一實施例之通訊路徑管理方法的流程圖。在步驟S110中，路徑單元110提供連接於移動載具900之通訊路徑PH。路徑單元110可以透過各種資訊建立或 查找出移動載具900之通訊路徑PH。在一實施例中，路徑單元110可以控制移動載具900廣播一廣播訊號，並依據回應訊號得知連接於移動載具900之通訊路徑PH。在另一實施例中，路徑單元110可以依據移動載具900之位置資訊，查找出能夠提供給移動載具900之通訊路徑PH。
接著，在步驟S120中，評估單元120分析各個通訊路徑PH之數個評估項目EV。舉例來說，評估項目EV例如是一網路延遲(routing path latency)、一可用頻寬(available bandwidth)、一可用頻寬之變異量(variance of available bandwidth)、一連線保持能力(connection keeping ability)、或一傳輸成本。請參照表一，其示例多個通訊路徑PH之評估項目EV的分析結果。
其中，網路延遲之數值越低越佳，可用頻寬之數值越高越佳，可用頻寬之變異量之數值越低越佳，連線保持能力之 數值越高越佳。各個通訊路徑PH的特性不同，故不同的通訊路徑PH在不同的評估項目EV會有不同的表現。若移動載具900需要快速接收大量資訊時，可選用可用頻寬較佳者；若移動載具900需要密集地更新資訊時，可選用連線保持能力較佳者。
然後，在步驟S130中，辨識單元130以依據移動載具900之一感測資料SD，辨識該移動載具900之一需求情境DE。需求情境DE例如是移動載具900之一移動狀態、一網路負載狀態、一周遭環境狀態或一成本需求。移動狀態包括停紅燈、急彎、緊急煞車、變換車道、緩速前進、快速前進等。網路負載狀態例如是網路滿載、網路閒置、網路於一般使用狀態。周遭環境狀態例如是單線道、雙線道、六線道、岔路、以及其他路上的交通情況。成本需求例如是成本優先、效率優先。請參照第5A~5F圖，其繪示根據一實施例之各種移動狀態的示意圖。舉例來說，如第5A圖所示，移動載具900位於停紅燈之移動狀態；如第5B圖所示，移動載具900位於急彎之移動狀態；如第5C圖所示，移動載具900位於緊急煞車之移動狀態；如第5D圖所示，移動載具900位於變換車道之移動狀態；如第5E圖所示，移動載具900位於緩速前進之移動狀態；如第5F圖所示，移動載具900位於快速前進之移動狀態。
請參照表二，其示例感測資料SD之內容。在此步驟中，辨識單元130所收集之感測資料SD例如是包含加速度(G/秒)(含X軸向加速度、Y軸向加速度、Z軸向加速度)、角加速 度及/或方向盤轉動值(度)、移動速度(公里/小時)。
請參照第6圖，其繪示根據一實施例之辨識單元130的示意圖。在一實施例中，辨識單元130例如是，但不以此為限，透過一機器學習分類演算法(例如是一人工神經網絡演算法(artificial neural network,ANN)、一支持向量機(support vector machines,SVM)、…)進行辨識。辨識單元130透過大量的歷史資料訓練出辨識模型MD。在即時應用中，辨識單元130即可將接收到的感測資料SD輸入此辨識模型MD，進而輸出對應的需求情境DE。
接著，在步驟S140中，分析單元140依據需求情境 DE，獲得一項目挑選資訊VI(繪示於第5A~5F圖)。項目挑選資訊VI指出此些評估項目EV之一部分。舉例來說，在急彎之需求情境DE中，項目挑選資訊VI指出網路延遲及連線保持能力為較重要的評估項目EV；在緊急煞車之需求情境DE中，項目挑選資訊VI指出網路延遲、可用頻寬及可用頻寬之變異量為較重要的評估項目EV。各種不同的需求情境DE對應於不同的項目挑選資訊VI。項目挑選資訊VI可經由大量資料的統計分析而獲得、或者藉由使用者進行設定。
然後，在步驟S150中，選擇單元150以項目挑選資訊VI為基準，依據此些評估項目EV，選擇出此些通訊路徑PH之至少其中之一供移動載具900進行通訊。舉例來說，急彎之需求情境DE所對應的項目挑選資訊VI為網路延遲及連線保持能力。故選擇單元150將依據網路延遲及連線保持能力等兩項評估項目EV綜合評比此些通訊路徑PH，以挑選出網路延遲及連線保持能力最佳的通訊路徑PH。在一實施例中，選擇單元150可以挑選出兩條以上的通訊路徑PH給移動載具900。
請參照第7圖，其繪示根據一實施例之評估項目EV之評比方式的示意圖。在評比過程中，選擇單元150對通訊路徑PH進行分群，來決定各個通訊路徑PH隸屬於哪一個或哪些評估項目EV的優良類別。舉例來說，虛線L1為網路延遲之評估項目EV的分類，虛線L1右側之斜線區域為隸屬於優良網路延遲之類別。虛線L2為可用頻寬之評估項目EV的分類，虛線L2下側之 斜線區域為隸屬於優良可用頻寬之類別。虛線L3為可用頻寬之變異量之評估項目EV的分類，虛線L3左側之斜線區域為隸屬於優良可用頻寬之變異量之類別。虛線L4為連線保持能力之變異量之評估項目EV的分類，虛線L4右側之斜線區域為隸屬於優良連線保持能力之變異量之類別。在移動載具900位於急彎之需求情境DE中，項目挑選資訊VI指出網路延遲及連線保持能力為較重要的評估項目EV。選擇單元150從第7圖之分類中可以從虛線L1右側及虛線L4右側重疊之範圍挑選通訊路徑PH。選擇單元150可以對評估項目EV的數值進行正規化，而以百分比的形式來表示。各個評估項目EV具有一標準門檻E0，以標準門檻E0為基準，評比各項數值高出(或低於)標準門檻E0多少百分比。並將網路延遲及連線保持能力綜合比較，以挑選出最佳的通訊路徑PH。以第7圖為例，針對網路延遲及連線保持能力兩項評估項目EV來作比較，通訊路徑PH1在這兩項評估項目的綜合分數明顯高於通訊路徑PH2、PH3、PH4。因此選擇單元150將優先挑選通訊路徑PH1。步驟S110~S150係每隔一預定時間重複執行，以確保移動載具900能夠連線於最佳的通訊路徑PH。
透過上述實施例，通訊路徑管理系統100能夠在移動載具900的移動過程中立即辨識出需求情境DE，並對應地獲得項目挑選資訊VI，以依據對應的評估項目EV挑選出最佳的通訊路徑PH。
請參照第8圖及第9圖，第8圖繪示根據另一實施 例之通訊路徑管理系統100”的示意圖，第9圖繪示根據另一實施例之通訊路徑管理方法的流程圖。相較於第2圖之通訊路徑管理系統100，第8圖之通訊路徑管理系統100”更包括一歸類單元160及一預測單元170。相較於第4圖之流程圖，第9圖之流程圖更包括步驟S160及步驟S170。歸類單元160及預測單元170例如是用以執行各種分析、運算、資料擷取或資料提供程序之一晶片、一電路、一電路板、程式碼、或儲存程式碼之記錄裝置。
在步驟S160中，歸類單元160依據評估項目EV優於標準門檻E0之一達標數量，歸類此些通訊路徑PH為複數個群集，例如是一第一群集G1、一第二群集G2及一第三群集G3。第一群集G1之達標數量高於第二群集G2之達標數量，第二群集G2之達標數量高於第三群集G3之達標數量。舉例來說，第一群集G1對於所有的評估項目EV全部優於標準門檻E0，第二群集G2僅對於部份的評估項目優於標準門檻E0，第三群集G3對於所有的評估項目EV全部皆未達標準門檻E0。在一實施例中，歸類單元160可以透過一機器學習歸類演算法方法(例如是一K平均演算法(K means)、或一高斯似然度演算法(Gaussian likelihood)、…)進行歸類。舉例來說，請參照表三，其示例多個通訊路徑PH之歸類結果。網路延遲之標準門檻E0例如是小於或等於50ms，可用頻寬之標準門檻E0例如是大於或等於500kbps，可用頻寬之變異量標準門檻E0例如是小於或等於20，連線保持能力之標準門檻E0例如是大於或等於80%。路徑1之四個評估 項目EV均優於標準門檻E0，其達標數量為4。路徑2之四個評估項目EV均劣於標準門檻E0，其達標數量為0。路徑3有一個評估項目EV優於標準門檻E0，其達標數量為1。路徑4有兩個評估項目EV優於標準門檻E0，其達標數量為2。於表三中，達標數量達4者，被歸類為第一群集G1；達標數量達1者，被歸類為第二群集G2；達標數量為0者，被歸類為第三群集G3。
通訊路徑PH歸類為第一群集G1、第二群集G2及第三群集G3後，於步驟S150中，選擇單元150可以依據第一群 集G1、第二群集G2及第三群集G3之順序進行選擇。舉例來說，選擇單元150可以先從第一群集G1進行挑選。由於第一群集G1的通訊路徑PH均相當的優良，故可直接挑選其中一條通訊路徑PH，而無須進行評比。在第一群集G1之通訊路徑PH滿載時，選擇單元150則會在第二群集G2中進行評比，以從第二群集G2中挑選出最佳的通訊路徑PH。評比之方式例如是上述第7圖之方式，在此不再重複敘述。如此一來，可以加速選擇單元150進行挑選的速度。
在步驟S170中，預測單元170依據一地圖資訊MP，預測移動載具900之需求情境DE。請參照第10圖，其繪示地圖資訊MP之示意圖。根據移動載具900之目前位置及其移動方向，預測單元170可以分析出移動載具900接下來會移動至地圖資訊MP之那個位置。因此，預測單元170可以預測出移動載具900接下來會碰到急彎、停紅燈、快速前進等需求情境DE。如此一來，通訊路徑管理系統100”可以在移動載具900尚未抵達下一位置時，就預先分析出最佳的通訊路徑PH。此外，地圖資訊MP載入範圍可以根據移動載具900的移動速度來作調整。以第10圖為例，當移動載具900之移動速度高於一預定值時，則將地圖資訊MP之載入範圍R1擴張到載入範圍R2，使預測單元170可能順利進行預測。
在上述實施例中，通訊路徑管理系統100”利用將通訊路徑PH進行歸類的方式、或利用預測需求情境DE的方式， 可以加快通訊路徑管理方法的執行速度，符合即時性的應用需求。
綜上所述，雖然本揭露已以各種實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (22)

  1. 一種通訊路徑管理方法，包括：提供連接於一移動載具之複數個通訊路徑；分析各該通訊路徑之複數個評估項目，其中各該評估項目具有一標準門檻；依據該些評估項目優於該些標準門檻之一達標數量，歸類該些通訊路徑為複數個群集，該些群集之該些達標數量並不相同；依據該移動載具之一感測資料，辨識該移動載具之一需求情境；依據該需求情境，獲得一項目挑選資訊；以及以該項目挑選資訊為基準，依據該些評估項目，選擇出該些通訊路徑之至少其中之一供該移動載具進行通訊。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，其中該些評估項目包括一網路延遲(routing path latency)、一可用頻寬(available bandwidth)、一可用頻寬之變異量(variance of available bandwidth)及一連線保持能力(connection keeping ability)。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，其中該些通訊路徑被歸類為該些群集之步驟係透過一機器學習歸類演算法進行歸類。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，其中該些通訊路徑被歸類為該些群集之步驟係透過一K平均演算法(K means)或一高斯似然度演算法(Gaussian likelihood)進行歸類。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，其中該項目挑選資訊指出該些評估項目之一部分。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，其中辨識該移動載具之該需求情境之步驟係透過一機器學習分類演算法進行辨識。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，其中辨識該移動載具之該需求情境之步驟係透過一人工神經網絡演算法(artificial neural network,ANN)或一支持向量機(support vector machines,SVM)進行辨識。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，其中該需求情境係為該移動載具之一移動狀態、一網路負載狀態、一周遭環境狀態或一成本需求。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之通訊路徑管理方法，更包 括：依據一地圖資訊，預測該移動載具之該需求情境。
  10. 一種通訊路徑管理系統，包括：一路徑單元，用以提供連接於一移動載具之複數個通訊路徑；一評估單元，用以分析各該通訊路徑之複數個評估項目，其中各該評估項目具有一標準門檻；一歸類單元，係依據該些評估項目優於該些標準門檻之一達標數量，歸類該些通訊路徑為複數個群集，該些群集之該些達標數量並不相同；一辨識單元，用以依據該移動載具之一感測資料，辨識該移動載具之一需求情境；一分析單元，用以依據該需求情境，獲得一項目挑選資訊；以及一選擇單元，係以該項目挑選資訊為基準，依據該些評估項目，選擇出該些通訊路徑之至少其中之一供該移動載具進行通訊。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，其中該些評估項目包括一網路延遲(routing path latency)、一可用頻寬(available bandwidth)、一可用頻寬之變異量(variance of available bandwidth)及一連線保持能力(connection keeping ability)。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，其中該歸類單元係透過一機器學習歸類演算法進行歸類。
  13. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，其中該歸類單元係透過一K平均演算法(K means)或一高斯似然度演算法(Gaussian likelihood)進行歸類。
  14. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，其中該項目挑選資訊指出該些評估項目之一部分。
  15. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，其中該辨識單元係透過一機器學習分類演算法進行辨識。
  16. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，其中該辨識單元係透過一人工神經網絡演算法(artificial neural network,ANN)或一支持向量機(support vector machines,SVM)進行辨識。
  17. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，其中 該需求情境係為該移動載具之一移動狀態、一網路負載狀態、一周遭環境狀態或一成本需求。
  18. 如申請專利範圍第10項所述之通訊路徑管理系統，更包括：一預測單元，用以依據一地圖資訊，預測該移動載具之該需求情境。
  19. 一種通訊路徑管理方法，包括：提供連接於一移動載具之複數個通訊路徑；分析各該通訊路徑之複數個評估項目，其中各該評估項目具有一標準門檻；依據該些評估項目優於該些標準門檻之一達標數量，歸類該些通訊路徑為一第一群集、一第二群集及一第三群集，該第一群集對於所有之該些評估項目均優於該些標準門檻，該第二群集僅對於部份之該些評估項目優於該些標準門檻，該第三群集對於所有之該些評估項目皆未達到該些標準門檻；依據該移動載具之一感測資料，辨識該移動載具之一需求情境；依據該需求情境，獲得一項目挑選資訊；以及以該項目挑選資訊為基準，依據該些評估項目，選擇出該些通訊路徑之至少其中之一供該移動載具進行通訊。
  20. 如申請專利範圍第19項所述之通訊路徑管理方法，其中選擇出該些通訊路徑之該至少其中之一供該移動載具進行通訊之步驟係依據該第一群集、該第二群集及該第三群集之順序進行選擇。
  21. 一種通訊路徑管理系統，包括：一路徑單元，用以提供連接於一移動載具之複數個通訊路徑；一評估單元，用以分析各該通訊路徑之複數個評估項目，其中各該評估項目具有一標準門檻；一歸類單元，係依據該些評估項目優於該些標準門檻之一達標數量，歸類該些通訊路徑為一第一群集、一第二群集及一第三群集，該第一群集對於所有之該些評估項目均優於該些標準門檻，該第二群集僅對於部份之該些評估項目優於該些標準門檻，該第三群集對於所有之該些評估項目皆未達到該些標準門檻；一辨識單元，用以依據該移動載具之一感測資料，辨識該移動載具之一需求情境；一分析單元，用以依據該需求情境，獲得一項目挑選資訊；以及一選擇單元，係以該項目挑選資訊為基準，依據該些評估項目，選擇出該些通訊路徑之至少其中之一供該移動載具進行通 訊。
  22. 如申請專利範圍第21項所述之通訊路徑管理系統，其中該選擇單元係依據該第一群集、該第二群集及該第三群集之順序進行選擇。
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