一種信號強度預測方法

2023-07-31 05:22:51 2

專利名稱：一種信號強度預測方法
技術領域：
本發明涉及無線傳感器網絡技術領域，尤其涉及一種信號強度預測方法。
背景技術：
物流領域是無線傳感器網絡的重要應用領域。運輸過程中，貨物狀態的實時監測是傳感器網絡重要的應用之一。在火車貨物運輸實時監測的應用中，每列貨車由幾十節車廂組成，每節車廂上部署一個網關節點和若干個傳感器節點。傳感器節點可以感知運輸貨物的溫度、溼度、回潮率和煙霧等信息，並可以通過短距離無線通信協議發送給網關節點。網關節點一方面收集傳感器節點的信息，另一方面需要將收集到的信息通過蜂窩網絡發送到遠程伺服器，進行進一步的數據存儲和實時分析處理。蜂窩網由其高覆蓋率、移動切換性好、低資費等特點成為目前移動接入的首選。但 是蜂窩網絡固有高功耗的特點，尤其在數據業務模式下，使得在列車貨物運輸監測中，使用電池供電的網關模塊的能耗問題成為影響其性能的關鍵問題之一。在蜂窩網絡中，能量控制和信道編碼都是必須要實現的功能，移動終端的發送功率及發送速率存在多個等級，其可以根據環境中測得的環境參數進行實時調整，例如接收電平信號等級等。其目的主要是降低移動終端的能耗、提高數據速率和減少設備間的幹擾。而功率控制和傳輸速率的控制是與當前位置的信號強度相關的。因此，當在信號質量好的地方進行通信時，可以通過降低發送功率和提高發送速率，來降低每比特能耗。在火車貨物運輸應用中，部署於火車車廂上的網關節點，正是經歷著一個時變的信道，信道質量隨著火車的運行呈現高低變化。因此可以通過控制數據包的發送時間，使數據包在信號質量好的地方進行發送，從而能夠節省能量。因此，信道質量的預測對於能量的節省起到至關重要的作用。由於蜂窩通信中，基站的位置相對固定，其參數也在一定的時間內保持不變，因此，信號強度呈現出很強的位置相關性。即，在同一個地理位置處，不同時間內測得的信號強度變化不大。可以利用信號強度在地理位置上的相關性，預先測量好所要經過地理位置的信號強度值進行數據包的發送調度。針對這個基本思路已經有些研究利用人活動的規律性，即每天行走的路線差別不大，現有工作基於蜂窩網絡信號強度的空間相關性，預先測量道路的信號變化軌跡，在此後經過此路段時，利用歷史信號強度軌跡，進行數據包發送時間和位置的調度。但是，基於歷史軌跡的方法並不適用於鐵路貨物運輸的數據發送，一是因為火車運輸線路較長，預先測量會增加額外的工作量；二是因為火車上裝載的貨物及貨物運輸的目的地不盡相同，在中間站點可能會進行列車車廂的重組操作，使得無法估計每個車廂的運輸路線。

發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種信號強度預測方法，提高預測信號與實際信號的相關性，減少預測信號與實際信號的平均絕對相對誤差。為解決上述技術問題，本發明提出了一種信號強度預測方法，應用於貨運列車上網關節點的信號強度預測，包括確定本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的對應位置，所述信號強度採樣序列上處於該對應位置之前的數據為歷史路段數據，處於該對應位置之後的數據為未來路段數據，本網關節點即為所述信號強度信息的接收網關節點；對本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史路段數據在地理位置上進行校準；獲得本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣數據的線 性關係；根據所述線性關係，對本網關節點前方路段的信號強度進行預測。進一步地，上述信號強度預測方法還可具有以下特點，所述確定本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的對應位置包括本網關節點判斷自己是否正處於基站切換過程，若是則尋找所述信號強度信息的來源網關節點的相對應的基站切換位置點，並將此基站切換位置點作為本網關節點當前位置的對應點，否則將上一個對應位置點進行前移操作，其中，基站切換的判斷依據是基站號的變換，即當前時刻的基站號與前面時刻的基站號不同看做是一次基站切換。進一步地，上述信號強度預測方法還可具有以下特點，所述對本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史路段數據在地理位置上進行校準包括記本網關節點的信號強度歷史路段數據所處的時間序列為M，所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史路段數據所處的時間序列為N，序列M長、N的長度分別為m、n ；首先按照如下公式計算序列M中的每個元素到序列N中每個元素的距離，結果記錄於矩陣Dmxn中；(Ii, J=(Ini-Iij)2上式中，Hii是序列M中第i個元素，Iij是序列M中第j個採樣點元素，屯,」是叫到Iij的距離。然後構建累計距離矩陣rmXn，累計距離矩陣rmXn*下標為(i，j)的元素為從矩陣Dmxn中(I，I)位置到(i，j)位置的最短累計距離，根據矩陣rfflXn即可得出序列M和序列N中元素的對應關係。進一步地，上述信號強度預測方法還可具有以下特點，所述獲得本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣數據的線性關係包括採用最小二乘法進行對校準後本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史採樣數據按照下面公式進行線性擬合，y=X 3 + e其中，X為信號強度信息的來源網關節點的歷史路段數據，y為本網關節點的歷史路段數據，X與y均為進行地理位置校準後的信號強度值，P為線性係數，e為殘差。進一步地，上述信號強度預測方法還可具有以下特點，所述根據所述線性關係，對本網關節點前方路段的信號強度進行預測包括所述線性關係為y = X P + e，將所述未來路段數據作為公式y = X P + e中的自變量X，則因變量y即為本網關節點前方路段的預測信號強度。本發明的信號強度預測方法可以有效的提高預測信號與實際信號的相關性，並有效減少了預測信號與實際信號的平均絕對相對誤差。


圖I為本發明實施例中信號強度預測方法的流程圖；圖2為使用帶有滑動窗口的DTW算法進行校準的示意圖；圖3為通過實驗得到的信號強度預測結果與實際值平均絕對相對誤差隨預測時 間變化統計誤差值(5%,95%error bar)結果圖；圖4為通過實驗得到的信號強度預測結果與實際值相關性隨預測時間變化統計誤差值(5%,95%error bar)結果圖；圖5為通過實驗得到的使用直接數據不進行預測信號處理的預測結果與實際值平均絕對相對誤差隨預測時間變化統計誤差值(5%，95%error bar)結果圖；圖6為通過實驗得到的使用直接數據不進行預測信號處理的預測結果與實際值平均絕對相對誤差隨預測時間變化統計誤差值(5%，95%error bar)結果圖。
具體實施例方式本發明的主要構思是利用前後兩個車廂上網關節點之間先後經過相同位置的應用特點，使用前面網關節點測量的信號強度來幫助後面網關節點進行信號強度的預測，目的是提高預測信號與實際信號的相關性P及平均絕對相對誤差《，其中，相關性公式為P(M, N) = ,—I..............................................................二.......................................................................................=-^平均絕對相對誤差公式為0J{M. AT)=丄文
/7 I Hi以下結合附圖對本發明的原理和特徵進行描述，所舉實例只用於解釋本發明，並非用於限定本發明的範圍。圖I為本發明實施例中信號強度預測方法的流程圖。圖I所示的信號強度預測方法應用於貨運列車上信號強度信息的接收網關節點的信號強度預測，如圖I所示，該信號強度預測方法包括如下步驟步驟101，確定本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的對應位置，本網關節點即為信號強度信息的接收網關節點；步驟101的主要目的是定位出本網關節點的當前位置對應於接收到的信號強度採樣點，以區分相對於當前位置的歷史數據和未來數據。當本網關節點獲得信號強度信息的來源網關節點發送來的信號強度採樣序列時，首先需要確定該序列中的哪個採樣點對應於本網關節點的當前位置，即將信號強度採樣序列相對於本網關節點切分成兩段，與本網關節點當前位置對應的信號強度採樣點(即下文中提到的分界位置點)之後的數據稱為未來路段數據，與本網關節點當前位置對應的信號強度採樣點之前的數據稱為歷史路段數據。這裡的前後是相對於採樣位置來說的，假設有一採樣點P，則在採樣點P之前的採樣點的採樣時間早於採樣點P的採樣時間，在採樣點P之後的採樣點的採樣時間晚於採樣點P的採樣時間。具體地，可以根據基站切換信息確定本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的對應位置。如果本網關節點在當前位置進行基站切換，則尋找信號強度採樣序列中進行基站切換的位置(根據切換的基站號進行判斷，比如網關A從基站I切到了基站2，網關B也從基站I切到了基站2)，並將此位置作為歷史路段數據和未來路段數據的分界位置點，該位置點也即本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的位置。如果本網關節點在當前位置沒有進行基站切換，則將上一個對應位置點進行簡單的自增操作進行對應。由於匹配位置的操作是周期性進行的，因此可以利用前一次的匹配結果，同時往後移動一個採樣點進行匹配即可。
由於列車一直在運行中，需要周期性地進行步驟101的過程，因此不會產生過大的誤差，且在實際操作中，基站切換每隔10秒至30秒進行一次，因此不會產生累計誤差。步驟102，對本網關節點與信號強度信息的來源網關節點的歷史路段數據在地理位置上進行校準；歷史路段數據是相對於步驟101得到的分界位置點來說的，前文已提到，分界位置點之前的採樣數據稱為歷史路段數據。步驟102的目的是將兩個網關節點的採樣點在地理位置上進行一個相近的對應，因為信號強度的相關性是基於地理位置的。步驟102使用帶有滑動窗口的DTW算法(動態時間規整算法)來進行校準。DTff是現有技術。兩個網關的歷史數據進行校準是指DTW算法中的兩個採樣曲線對應點的累計距離最小。M和N的對應關係就是DTW算法的輸出結果，如M中第一個點對應N中的第二個點，M中第二個點對應N中的第三個點及第四個點等等。由於每個採樣點對應著一個採樣位置，因此M、N的對應關係實際上是對採樣點在地理位置空間上的對齊。參照圖2，首先用的滑動窗口是DTW算法的一個參數，使用者可通過實際情況進行調整，在此使用的滑動窗口大小為20。對於網關節點B，t0與h之間就是窗口大小，而其對應的網關節點A的起始採樣點h』和終點採樣點t/是通過步驟101得到的。步驟102的目的就是將網關節點B上的h到&之間與網關節點A上V到t/之間的採樣點得到一個對應關係。通過DTW算法可以得到這個對應關係。DTff算法基於動態規劃，是將兩個在時間上具有相關性、但在時間軸上存在錯位、偏移的序列在時間軸上進行調整，使相應的採樣點能夠在時間軸上進行對應。這裡用於地理位置維度上的規整，由於在列車運行過程中，列車是沿一條線路往前運行，不會後退，因此地理位置與時間存在對應關係，地理位置的規整與時間的規整是一樣的。假設當前網關節點B處於h時刻，窗口長度為w,設= tfW,要將Iit1, t0]時間段內的採樣點與網關節點A上[t/，V ]的採樣點之間取得對應關係。記[tp t0]為序列M，[t/ ,V ]為序列N，序列M、N的長度分別為m、n。DTff的算法過程為
首先計算序列M中的每個元素到序列N中每個元素的距離，使用歐式距離公式，如公式(I)所示，結果記錄於矩陣中；(Iijj= (Ini-Iij)2(I)公式(I)中，Ini是序列M中第i個元素，Iij是序列M中第j個採樣點元素，Clijj是Hli到Ilj的距離。然後構建一個累計距離矩陣rmXn，對於累計距離矩陣rmXn中下標為(i，j)的元素，表示從矩陣Dmxn中(I，I)位置到(i，j )位置的最短累計距離。通過DTW算法，最終得到(1，1)到(m，n)的最短累計距離。則從(1，1)到(m，n)的最短累計距離就是所求的序列M與序列N的對應關係。
步驟103，根據本網關節點與信號強度信息的來源網關節點的多個採樣信號強度的關係獲得本網關節點與信號強度信息的來源網關節點的信號強度的線性關係；當得到序列M與序列N之間的對應關係時，步驟103要做的是得到兩條曲線對應位置處的信號強度的關係。多元線性回歸一般用於得出一組自變量和因變量之間的近似線性關係，可以應用於本問題(即得到兩條曲線對應位置處的信號強度的關係)的場景。多元線性回歸採用最小二乘法進行線性擬合，線性關係公式如公式(2)所示y=X ^ + e(2)公式(2)中，X為信號強度信息的來源網關節點的歷史路段數據，y為本網關節點的歷史路段數據，X與y均採樣步驟102得到的地理位置校準後的信號強度值。目標為得到@和e，其中0稱為線性係數，e稱為殘差。步驟104，根據步驟103獲得的線性關係，對本網關節點前方路段的信號強度進行預測。當得到P和e後，步驟104為預測，所使用公式仍為公式(2)，不同的是X為信號強度信息的來源網關節點的對應於V後的採樣數據，y為所求的預測信號強度。下面舉例來對本發明的信號強度預測方法作進一步說明位於列車前面的網關節點周期性的採樣信號強度信息(如1HZ)，並將採集到的信號強度信息發送給後面網關節點，該後面網關節點接收前面網關的採樣信號強度信息和對應的基站信息，並記錄與自己的存儲區內。後面網關節點判斷自己是否正處於基站切換過程，如果正在進行基站切換，則尋找前面網關節點的相對應的基站切換位置點，並將此位置點作為後面網關節點當前位置的對應點；若沒有處於切換過程或未找到對應的切換位置點，則將上一個對應位置點進行前移操作，基站切換的判斷依據是基站號的變換，即當前時刻的基站號與前面時刻的基站號不同看做是一次切換。在火車運行過程中一次基站切換的時間間隔為10秒至30秒，取決於基站部署密度和火車的運行速度；當確定了後面網關節點當前位置的對應點後，即分開了歷史路段數據和未來路段數據，這時將利用歷史路段數據進行信號強度關係的確定，信號強度關係的確定分為兩步，首先利用DTW算法，對歷史路段數據各個採樣點進行對準，輸入為歷史窗口(即前述的滑動窗口)大小、後面網關節點當前信號強度值和索引、前面網關節點的與當前值及歷史窗口對應的索引與信號強度值。利用DTW算法，可得出兩條(甚至多條)歷史路段數據曲線的對應關係，具體做法已在前面描述。
將取得的對應關係作為輸入，利用多元線性回歸可取得信號強度幅值的線性係數。對應線性回歸算法有很多成熟的工具箱可以使用，可以通過調用這些工具得到線性係數和殘差。最後將分離開的未來路段數據帶入線性關係則可預測到未來信號強度的變化。本發明的信號強度預測方法可以有效的提高預測信號與實際信號的相關性P，並有效減少了預測信號與實際信號的平均絕對相對誤差《。
以上所述僅為本發明的較佳實施例，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。
權利要求
1.一種信號強度預測方法，應用於貨運列車上網關節點的信號強度預測，其特徵在於，包括 確定本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的對應位置，所述信號強度採樣序列上處於該對應位置之前的數據為歷史路段數據，處於該對應位置之後的數據為未來路段數據，本網關節點即為所述信號強度信息的接收網關節佔. 對本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史路段數據在地理位置上進行校準； 獲得本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣數據的線性關係; 根據所述線性關係，對本網關節點前方路段的信號強度進行預測。
2.根據權利要求I所述的信號強度預測方法，其特徵在於，所述確定本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的對應位置包括 本網關節點判斷自己是否正處於基站切換過程，若是則尋找所述信號強度信息的來源網關節點的相對應的基站切換位置點，並將此基站切換位置點作為本網關節點當前位置的對應點，否則將上一個對應位置點進行前移操作，其中，基站切換的判斷依據是基站號的變換，即當前時刻的基站號與前面時刻的基站號不同看做是一次基站切換。
3.根據權利要求I所述的信號強度預測方法，其特徵在於，所述對本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史路段數據在地理位置上進行校準包括 記本網關節點的信號強度歷史路段數據所處的時間序列為M，所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史路段數據所處的時間序列為N，序列M長、N的長度分別為m、n ；首先按照如下公式計算序列M中的每個元素到序列N中每個元素的距離，結果記錄於矩陣Dmxn中； di, j= (Hii-Iij)2 上式中,Hli是序列M中第i個元素，Ilj是序列M中第j個採樣點元素，Clijj是Hli到Ilj的距離。
然後構建累計距離矩陣rmXn，累計距離矩陣rmXn*下標為(i，j)的元素為從矩陣口^^中(1，I)位置到(i，j)位置的最短累計距離，根據矩陣rmXn即可得出序列M和序列N中元素的對應關係。
4.根據權利要求I所述的信號強度預測方法，其特徵在於，所述獲得本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣數據的線性關係包括 採用最小二乘法進行對校準後本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史採樣數據按照下面公式進行線性擬合，y=X + e 其中，X為信號強度信息的來源網關節點的歷史路段數據，y為本網關節點的歷史路段數據，X與y均為進行地理位置校準後的信號強度值，P為線性係數，e為殘差。
5.根據權利要求I所述的信號強度預測方法，其特徵在於，所述根據所述線性關係，對本網關節點前方路段的信號強度進行預測包括 所述線性關係為y = X P + e，將所述未來路段數據作為公式y = X P + e中的自變量X，則因變量y即為本網關節點前方 路段的預測信號強度。
全文摘要
本發明涉及一種信號強度預測方法。該方法包括確定本網關節點的當前位置在信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣序列上的對應位置，所述信號強度採樣序列上處於該對應位置之前的數據為歷史路段數據，處於該對應位置之後的數據為未來路段數據，本網關節點即為所述信號強度信息的接收網關節點；對本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度歷史路段數據在地理位置上進行校準；獲得本網關節點與所述信號強度信息的來源網關節點的信號強度採樣數據的線性關係；根據所述線性關係，對本網關節點前方路段的信號強度進行預測。本發明有效提高了預測信號與實際信號的相關性，減少了預測信號與實際信號的平均絕對相對誤差。
文檔編號H04B17/00GK102780536SQ20121026262
公開日2012年11月14日 申請日期2012年7月26日 優先權日2012年7月26日
發明者劉偉, 周新運, 孫利民, 朱紅松 申請人:中國科學院信息工程研究所