[发明专利]一种极端条件下基于云边协同的信息传输方法及系统

说明书

本公开提供了一种极端条件下基于云边协同的信息传输方法，包括：收集极端条件下多个物联网设备的传输状态信息；将所述传输状态信息上传到云平台；通过人工智能算法对多个物联网设备的传输状态信息进行分析，得到性能‑参量预测曲线；根据性能‑参量预测曲线，结合每个物联网设备独立运行的物理状态，计算每个设备的传输参数；通过云边协同方式将所述传输参数下发给每个物联网设备，指导物联网设备的运行状态；本公开通过对不同设备运行下的数据收集，上送到云平台，进行整体的人工智能算法分析，形成性能‑多参量预测曲线，同时根据设备运行的独立状态，从云平台下发关键参数到设备，指导设备合理的传输参数,确保传输性能的稳定性。

技术领域

本公开属于人工智能技术和信息传输技术领域，尤其涉及一种极端条件下基于云边协同的信息传输方法及系统。

背景技术

物联网建设背景下，传感器遍布国网各个省份，各地的地理环境差别甚大，极冷条件、极热条件、盐度高、湿度大、强电磁的条件下，存在着器件工作异常，信息无法采集，传输性能下降的问题；通常的解决方案是针对单个设备进行处理，给出解决方案，没有针对这一地区运行的全部设备进行统筹安排，处理的结果不具备普遍行。

大量设备的部署，存在的环境不同，每一个设备运行的物理条件与数据采集、传输性能形成了庞大的数据集，多个设备之间数据参数是如何关联，如何整体上有效地优化传输参数，指导设备的运行模式，是亟待解决的问题。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种极端条件下基于云边协同的信息传输方法及系统，本公开在感知系统中，通过对不同设备运行下的数据收集，上送到云平台，进行整体的人工智能算法分析，形成性能-多参量预测曲线，同时根据设备运行的独立状态，从云平台下发关键参数到设备，指导设备合理的传输参数,确保传输性能的稳定性。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

第一方面，本公开提供了一种极端条件下基于云边协同的信息传输方法，包括：

收集极端条件下多个物联网设备的传输状态信息，包括物联网设备运行时的物理状况、数据采集方式和传输性能；

将所述传输状态信息上传到云平台；通过人工智能算法对多个物联网设备的传输状态信息进行分析，得到性能-参量预测曲线；

根据性能-参量预测曲线，结合每个物联网设备独立运行的物理状态，计算每个设备的传输参数；

通过云边协同方式将所述传输参数下发给每个物联网设备，指导物联网设备的运行状态。

进一步的，所述数据采集方式和传输性能包括数据采集、传输速率和功率。

进一步的，通过长短期记忆人工神经网络算法，实现性能-参量的拟合曲线。

进一步的，在长短期记忆人工神经网络算法中，对收集的的传输状态信息进行数据特征提取和剪枝轻量化处理，得到多物理量与性能的函数拟合曲线。

进一步的，针对每个物联网设备进行参数的实时下发，调整板级硬件参数。

第二方面，本公开还提供了一种极端条件下基于云边协同的信息传输系统,包括数据收集模块和云平台；

所述数据收集模块，被配置为：收集极端条件下多个物联网设备的传输状态信息，包括物联网设备运行时的物理状况、数据采集方式和传输性能；

所述云平台，被配置为：通过人工智能算法对多个物联网设备的传输状态信息进行分析，得到性能-参量预测曲线；根据性能-参量预测曲线，结合每个物联网设备独立运行的物理状态，计算每个设备的传输参数；通过云边协同方式将所述传输参数下发给每个物联网设备，指导物联网设备的运行状态。

进一步的，所述数据采集方式和传输性能包括数据采集、传输速率和功率。