[发明专利]一种应急通信传输信道优选智能切换选择方法有效

专利信息
申请号: 201910314904.4 申请日: 2019-04-18
公开(公告)号: CN110072197B 公开(公告)日: 2021-10-08
发明(设计)人: 张玺栋 申请(专利权)人: 北京佳讯飞鸿电气股份有限公司
主分类号: H04W4/06 分类号: H04W4/06;H04W4/90;H04W36/00;H04W36/06
代理公司: 北京恒泰铭睿知识产权代理有限公司 11642 代理人: 付怀
地址: 100095 北*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 应急 通信 传输 信道 优选 智能 切换 选择 方法
【权利要求书】:

1.一种应急通信传输信道优选智能切换选择方法,基于AHP的流程进行决策,其特征在于包括如下步骤:

(1)信源设备发起通信请求,或在用网络出现信道劣化时,根据通信请求业务类型,从通信需求权重向量库中调取相应的通信需求权重向量W;

(2)获取各通信网络资源的信道参数,并从指标需求向量库中调取与通信请求匹配的指标需求向量,将各通信网络资源的信道参数与当前通信请求的指标需求向量进行比较,构造网络信道矩阵R并进行归一化;其中,所述的指标需求向量库按如下方法进行构建:

1)划分通信信道的参数指标,将其分为正向指标和逆向指标;

2)对各类通信请求的应急通信应用特征和技术体制要求进行分析研究,提出相应的QoS参数及指标标准;

3)对其中的逆向指标进行带系数的取倒,将处理后的逆向指标与正向指标共同组成指标需求向量;

4)汇总已知的各类通信请求对应的指标需求向量,构建指标需求向量库并创建索引;

(3)将通信需求权重向量W与归一化的网络信道矩阵R结合,构造带权重的决策向量D;

(4)从带权重的决策向量中取最大值,选取其对应的网络方案进行传输。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(2)具体为:

机载通信网络资源融合设备向其连接的所有通信装备发送信道参数查询请求,获取各网络的信道参数,对其中的逆向指标进行带系数的取倒:

其中ρDCi为信道参数的第i种逆向指标,K为与技术要求相关的系数,λDCi为处理后的逆向指标,λDPi为第i种正向指标;

同时从指标需求向量库中查询得到当前通信请求的指标需求向量,将处理过的各网络的信道参数与指标需求向量求差,得到初始网络信道矩阵C:

其中n为信道参数总数,k为可选网络数,矩阵中的元素cij

cij=λDjiC

λDj为第j类通信需求指标值,λiC为第i类网络该参数实际值,若cij为负,则表明该网络无法满足通信需求指标,可将该网络从可选网络列表中去除;

设去除不可用网络后的可选网络数为t,对初始网络信道矩阵进行归一化,依据最高收益准则,得网络信道矩阵R:

矩阵中的元素为:

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤(3)具体为:

将通信需求权重向量W与网络信道矩阵R转秩相乘,得带权重的决策向量D:

D=WT*R=[D1,D2,...Dt]。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3)具体按如下方法进行:

对逆向指标进行带系数的取倒:

其中ρDCi为信道参数的第i种逆向指标,K为与技术要求相关的系数,λDCi为处理后的逆向指标,与正向指标共同组成指标需求向量,设有正向指标m个,逆向指标n个,则指标需求向量ΛD为:

ΛD=[λDP1,...,λDPmDC1,...λDCn]

其中λDPi为正向指标。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的通信需求权重向量库按如下方法进行构建:针对应急通信应用特征,确定各信源设备发起的通信请求的重要性与保障水平,通过基于AHP的方法确定各参数的权重,分为建立递阶层次结构、构造比较判断矩阵、检验判断矩阵的一致性、计算权重向量步骤进行。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京佳讯飞鸿电气股份有限公司,未经北京佳讯飞鸿电气股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910314904.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top