CN119485408A 车辆诊断系统的无线通讯方法及系统 （深圳泰瑞谷科技有限公司）

道龙平社区部九窝向荣路8号-2栋据车辆当前场景干扰强度评估值及车辆环境三基于最优信号频段参数进行动态传输频率调制2步骤S1：识别环境中多个信号源及车辆当前位置三步骤S2：对所述车辆当前位置三维空间数据进行环步骤S3：根据车辆当前场景干扰强度评估值及车辆环步骤S4：基于最优信号频段参数进行动态传输频率调步骤S6：基于协同传输优化策略进行车辆无线通讯全3.根据权利要求2所述的车辆诊断系统的无线通讯基于车载射频传感器对所述环境中多个信号源进行信号捕获，对每一个信号源的原始信号进行信号滤波处理，以得到每一个信号源的滤波优化信对每一个信号源的滤波优化信号进行频谱分析，并进行信号分类对每一个信号源的滤波优化信号进行时域信号特征分析，从而生成对每一个信号源的滤波优化信号进行频域信号特征分析，以生成每一个根据每一个信号源的信号类型对每一个信号源的时域信号特征及每一个信号源的频3步骤S32：根据车辆当前场景干扰强度评估值对多个信号传输频段进行逐频段干扰计6.根据权利要求5所述的车辆诊断系统的无线通讯方法根据可用信号传输频段对车辆环境三维点云模型进行信号传播模对多个传输频段的信号传播模拟数据进行信号传播路径识别，得到多个信号传播路对多个传播路径时延差参数及多路径信号相位参数进行多路径基于多路径传播信号质量评估值及障碍物传播影响特征进行4步骤S42：对当前频段信噪比进行动态传输频率调制，从而生成动态调制信号传输频步骤S54：基于周边中继节点带宽参数及每一个节点的信号传输延迟数据进行最优中场景信号干扰模块，识别环境中多个信号源及车辆当前环境三维结构模块，对所述车辆当前位置三维空间数据进行环境障碍物空间布局分最优频段模块，根据车辆当前场景干扰强度评估值及车辆环境动态信号传输模块，基于最优信号频段参数进行动态传输频率调制及信号自适应编5[0005]本发明为解决上述技术问题，提出了一种车辆诊断系统6[0007]本发明通过场景干扰强度综合评估有助于评估车辆当前所处环境的信号干扰情提取最优信号频段参数有助于确定最适合当前环境的通讯频段，优化通讯质量和可靠性，7根据每一个信号源的信号类型对每一个信号源的时域信号特征及每一个信号源[0011]本发明通过使用车载射频传感器进行信号捕获可以实时获取周围环境中多个信8步骤S31：对车辆诊断系统进行信号传输频段感知处理，以得到多个信号传输频步骤S32：根据车辆当前场景干扰强度评估值对多个信号传输频段进行逐频段干步骤S34：根据可用信号传输频段对车辆环境三维点云模型进行信号多路径传播[0015]本发明通过对车辆诊断系统进行信号传输频段感知处理可以实时获取环境中多9对多个信号传播路径进行路径传播时延差计算，以生成多个传播路径时延差参对多个传播路径时延差参数及多路径信号相位参数进行多路径综合信号质量评基于多路径传播信号质量评估值及障碍物传播影响特征进行多路径传播效应分参数可以评估不同路径上信号传播的时间差异，生成时延差参数有助于调整信号传输时抗干扰能力，综合评估多路径传播信号质量可以综合考虑不同路径的传播特性和影响因信号质量评估值和障碍物传播影响特征进行多路径传播效应分析可以进一步优化信号传步骤S43：对最优信号频段参数进行信号自适应编码，以生成信号自适应编码策[0024]本发明通过计算传输信噪比，可以评估在当前环境下信生成当前环境信噪比有助于了解信号传输的受干扰程度，为后续传输策略提供基础数据，步骤S52：对周边中继网络节点进行节点带宽计算，以得到周边中继节点带宽参步骤S54：基于周边中继节点带宽参数及每一个节点的信号传输延迟数据进行最地选择适合当前通信需求的中继节点，得到最优中继传输路径有助于优化通信传输过程，步骤S63：根据通讯信号性能量化值进行动态迁移学习，以得到动态迁移学习数通讯系统的自适应优化，构建自适应通讯优化模型有助于根据实时性能数据调整通讯策述环境中多个信号源进行场景干扰强度综合评估，从而得到车辆当前场景干扰强度评估自适应通讯优化模块，用于基于协同传输优化策略进行车辆无线通讯全过程控[0030]本发明通过识别环境中多个信号源及车辆当前位置三维空间数据有助于理解车辆周围的通信环境，场景干扰强度综合评估提供了对当前通信环境干扰程度的量化评估，[0035]本发明通过场景干扰强度综合评估有助于评估车辆当前所处环境的信号干扰情提取最优信号频段参数有助于确定最适合当前环境的通讯频段，优化通讯质量和可靠性，不同传感器的数据进行融合，以提高环境感知的准确性，可以采用卡尔曼滤波器或粒子滤除噪声和冗余数据，可以使用体素网格滤波（VoxelGridFiltering）或统计离群点移除集之间的对齐，将它们合并成一个统一的三维模型，选择合适的三维建模软件或库（如云可视化与处理能力，使用表面重建算法（如PoissonSurfaceReconstruction或中由于反射、折射和散射所造成的多个传播路径，将车辆环境的三维点云模型与当前场景的干扰强度评估值结合，形成一个综合的环境模型，确保环境模型中包含所有可能影响信条路径的信号衰减，对所有计算出的传播路径进行信号强度合成，通过对每条路径的信号强度进行加权，得到接收器接收到的最终信号强度，这一步骤涉及到信号相干性和相位信仿真或实验数据，评估各个频段在当前环境中信号传播的有效性，对比各个频段在多路径到的最优信号频段参数及其相关性能数据记录在数据库中，形成完整的信号频段评估报法将综合考虑各个中继节点的性能指标，确保选择的路径在信号质量和传输效率上最优，结果构建自适应通信优化模型，该模型应能够预测在不同环境条件下的最佳通信参数配波动，将每个信号源的动态变化特征输入到选择的波动识别算法中，检测信号特征参数的识别出的突变波动数据整合到信号特征数据库中，为后续的干扰强度评估提供基础数据，评估每个信号源的干扰强度，根据每个信号源的时域突变波动数据进行综合评估，计算每根据每一个信号源的信号类型对每一个信号源的时域信号特征及每一个信号源器学习算法（如卷积神经网络CNN这些算法能够有效地识别和分类三维空间中的障碍物，将采集的三维空间数据输入到选定的识别算法中，进行障碍物检测和标记，识别过程数以优化识别效果，采用几何计算方法从识别的障碍物节点中提取空间坐标，可以使用坐标变换和投影算法，将三维点云坐标转换为标准坐标系中的位置表示，对每个标记的障碍布特征，基于提取的障碍物空间位置坐标，进行空间布局分析，计算各个障碍物之间的距点云数据中提取出环境的结构特征，对车辆当前位置的三维空间数据进行分析，提取出环路等）的形状和位置，将生成的环境三维结构特征存储为结构化数据，包括环境的几可视化工具检查模型的完整性和准确性，必要时进行调整和修正，将最终生成的三维点云步骤S31：对车辆诊断系统进行信号传输频段感知处理，以得到多个信号传输频步骤S32：根据车辆当前场景干扰强度评估值对多个信号传输频段进行逐频段干步骤S34：根据可用信号传输频段对车辆环境三维点云模型进行信号多路径传播对多个信号传播路径进行路径传播时延差计算，以生成多个传播路径时延差参对多个传播路径时延差参数及多路径信号相位参数进行多路径综合信号质量评基于多路径传播信号质量评估值及障碍物传播影响特征进行多路径传播效应分可用的信号传输频段和车辆环境的三维点云模型输入到传播模拟工具中（如MATLAB、Python的SciPy库、或者专用的信号传播仿真软件在三维模型中模拟信号的传播过估信号在通过障碍物时的衰减程度和改变方向的特性，将障碍物传播影响特征进行整理，步骤S43：对最优信号频段参数进行信号自适应编码，以生成信号自适应编码策谱分析仪或SDR实时监测当前环境中选定频段的信号强度和背景噪声水平，确保设备具备足够的灵敏度和动态范围，以准确捕捉信号和噪声数据，根据采集到的信号功率和噪声功率数据，通过编程实现信噪比计算，生成当前环境的信噪比值，可以使用数据处理软件编码或LDPC编码自适应编码策略应考虑信号的质量和传输条件，对最优信号频段的信Python或MATLAB）实现自适应编码在数据库中，形成编码策略数据集，以支持后续的传输决策，选择适合的智能传输决策模步骤S52：对周边中继网络节点进行节点带宽计算，以得到周边中继节点带宽参步骤S54：基于周边中继节点带宽参数及每一个节点的信号传输延迟数据进行最量监测和网络性能指标的评估模型，可使用网络流量分析工具（如Wireshark或步骤S63：根据通讯信号性能量化值进行动态迁移学习，以得到动态迁移学习数发射、接收频率、调制方式和编码策略，确保系统能够根据实时环境条件动态调整通信参数，选择合适的监控工具（如网络监控软件或自定义的监控平台用于实时收集和分析无线通信的控制响应数据，确保监控系统能够捕获信号质量、延迟、带宽和其他关键性能指进行严格定义，采用标准化的方法将每个性能指标量化为统一的性能值，可以使用归一化控制响应数据进行处理，计算每个性能指标的量化值，将这些量化值整合成一个综合的通信性能评分，形成最终的通信信号性能量化值，以便于后续分析，选择适合的迁移学习框处理通信信号性能数据，并适应新环境的变化，将生成的通信信号性能量化值与历史数据行学习和适应，利用整理好的数据集对迁移学习模型进行训练，模型将学习如何根据通信够为后续的自适应通信优化提供支持，设计自适应通信优化模型框架，结合动态迁移学习的数据和模型输出，形成一个反馈循环系统，该系统能够根据实时的通信性能反馈动态调整优化策略，将动态迁移学习得到的模型应用于协同传输优化策略中，实时调整通信参数数据反馈到自适应模型中，使模型能够持续学习和调整策略，以应对不断变化的环境和需述环境中多个信号源进行场景干扰强度综合评估，从而得到车辆当前场景干扰强度评估自适应通讯优化模块，用于基于协同传输优化策略进行车辆无线通讯