南京信息工程大学南通研究院;南通市智勇电子有限公司;南通迪复数据有限公司魏志刚获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学南通研究院;南通市智勇电子有限公司;南通迪复数据有限公司申请的专利一种基于深度学习的车载通信信号控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121056905B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511574950.X,技术领域涉及:H04W24/02;该发明授权一种基于深度学习的车载通信信号控制方法是由魏志刚;黄霞设计研发完成,并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的车载通信信号控制方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于深度学习的车载通信信号控制方法,具体涉及车载通信控制技术领域,本发明采集历史车载传感器数据、历史通信网络数据以及历史交通流数据并进行时空对齐,对时空对齐后的历史多源数据依次进行数据清洗、特征提取以及特征融合,构建深度学习模型,按照时间顺序划分训练集、验证集以及测试集后进行多目标优化训练,依次对训练好的模型进行实验室仿真验证、封闭场地实车验证以及开放道路小规模验证,在验证均通过后部署模型进行后续车载通信控制,提高了通信控制方案生成的准确性的同时能够降低通信控制方案的生成时间,进而降低调控时延,很大程度上提高了车辆行驶安全性和车载通信质量。
本发明授权一种基于深度学习的车载通信信号控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于深度学习的车载通信信号控制方法,其特征在于:包括以下步骤: S1、历史多源数据采集:采集历史车载传感器数据、历史通信网络数据以及历史交通流数据并进行时空对齐; S2、历史多源数据特征融合:对时空对齐后的历史多源数据依次进行数据清洗、特征提取以及特征融合; S3、深度学习模型训练:构建深度学习模型,按照时间顺序划分训练集、验证集以及测试集后进行多目标优化训练; S4、模型训练效果多维度评估:依次对训练好的模型进行实验室仿真验证、封闭场地实车验证以及开放道路小规模验证,评估每个验证阶段的关键指标并基于评估结果执行不同指令; 所述模型训练效果多维度评估的具体步骤如下: S41、构建数字孪生平台,在数字孪生平台注入历史故障数据,基于蒙特卡洛方法随机生成预设组别数量极端场景进行仿真验证,记录模型输出符合预期控制逻辑的场景组别数量、预设组别极端场景数量、仿真环境输出值、真实历史数据值、模型预测时延、真实时延、模型总推理次数以及模型推理总时长; S42、计算模型保真度系数、时延稳定性系数、极端场景覆盖率系数以及推理效率系数,将计算出的指标与对应设定的预期指标进行比较,计算值大于或等于设定预期值则判定关键指标达标,反之则判定关键指标不达标,所有关键指标达标则进入封闭场地实测验证,反之则重构模型进行训练; S43、在封闭测试场构建高密度车流场景并制造通信干扰,测试车辆以恒定速度进行编队行驶,记录指令与执行结果的相对误差小于预设值的次数、总指令次数、紧急制动误触次数、测试时长、测试策略能耗、基准策略能耗、车辆i接收时间戳、车辆j发送时间戳; S44、计算控制指令执行成功率、紧急制动误触率、计算能耗增长率以及多车协同误差系数,将计算出的指标与对应设定的预期指标进行比较,计算值大于或等于设定预期值则判定关键指标达标,反之则判定关键指标不达标,所有关键指标达标则进入开放道路小规模验证,反之则对模型参数调优后重新进行三阶段测试; S45、选择典型开放道路场景,收集自然交通流中的突发事件,记录系统总正常运行时长、故障次数、第i个场景权重、第i个场景达标标志系数、人工干预次数、测试里程、通信信号总发射次数、通信信号实际发射功率小于或等于标准最大功率的次数; S46、计算运行可靠性系数、人工接管率系数、通信合规系数,将计算出的指标与对应设定的预期指标进行比较,计算值大于或等于设定预期值则判定关键指标达标,反之则判定关键指标不达标,所有关键指标达标则部署该模型,非安全指标不达标则对模型参数调优后重新进行三阶段测试,安全指标不达标则重构模型进行训练; S5、实时通信控制:通过实时数据流处理控制、安全控制以及异常处理控制协同作用进行实时通信控制; S6、通信控制监控:监控通信控制过程,记录通信质量数据、控制效能数据以及系统安全数据; S7、通信控制分析:对记录的通信质量数据、控制效能数据以及系统安全数据进行分析,基于分析结果判断是否生成模型更新指令,基于分析结果判断是否生成通信控制质量指数更新指令; S8、指令执行:在生成模型更新指令后更新模型,在生成通信控制质量指数更新指令后计算通信控制质量指数; S9、数据传输:将计算出的通信控制质量指数、更新后的模型传输至车载通信控制后台管理终端。
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