[发明专利]一种基于混合预测的触感通信容错方法及系统有效
| 申请号: | 202010895087.9 | 申请日: | 2020-08-31 |
| 公开(公告)号: | CN111949135B | 公开(公告)日: | 2022-06-17 |
| 发明(设计)人: | 房颖;林擎旭;郑权斐;徐艺文;赵铁松 | 申请(专利权)人: | 福州大学 |
| 主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01;G06N3/04 |
| 代理公司: | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人: | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址: | 350108 福建省福州市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 混合 预测 触感 通信 容错 方法 系统 | ||
1.一种基于混合预测的触感通信容错方法,其特征在于,包括以下步骤:
在发送数据时,通过对要发送的数据进行预测压缩,仅发送预测值与真实值相对偏差大于死区参数的数据帧,以减少需要发送的数据量;在发送数据时,计算预测阈值L,并与数据一起发送;
在接收数据时,若遇到缺失的数据,计数加1,并将当前的计数值n与先前接收到的预测阈值L进行比较,若nL,则采用零阶保持预测算法预测缺失的数据,否则采用LSTM模型预测缺失的数据;若接收到数据,则令计数值清零,此时的预测值为真实值,同时获取新接收到的预测阈值L;所述预测阈值L的计算采用下式:
L=Lmax*Qθ;
式中,Lmax为LSTM连续预测极值,Lmax的值为8,Qθ为梯度影响参数;
所述缺失的数据为丢包数据或者因压缩舍弃的数据;
梯度影响参数Qθ的计算具体为:
式中,θmax为通信过程中所出现的预测梯度最大值,θx、θy、θz为x、y、z三个方向上的预测梯度。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合预测的触感通信容错方法,其特征在于,所述对要发送的数据进行预测压缩具体为:采用下式对数据进行预测压缩:
式中,为当前要发送的真实值,为通过LSTM模型预测得到的预测值,k为死区参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于混合预测的触感通信容错方法,其特征在于,死区参数的取值为0.15。
4.根据权利要求1所述的一种基于混合预测的触感通信容错方法,其特征在于,在进行方法的测试时,通过布尔型指针*TransmitFlag的状态来代表通信过程中是否发生 丢包,每一时刻*TransmitFlag的状态通过随机产生一个正态分布的值来确定,共设置0%-50%八种不同的丢包率,并将*TransmitFlag的状态保存在标志位loss_v中,表示每一时刻的数据是否丢包;当接收到数据时,若*TransmitFlag=True,则表示接收到发送的数据,此时的预测值为真实值,即不需要进行预测;若*TransmitFlag=False,则表示通信过程中发生丢包,此时预测值为通过LSTM模型或者零阶保持算法预测得到。
5.一种基于权利要求1-4任一项所述基于混合预测的触感通信容错方法的系统,其特征在于,包括发送端、接收端;
所述发送端在发送数据时,通过对要发送的数据进行预测压缩,仅发送预测值与真实值相对偏差大于死区参数的数据帧,以减少需要发送的数据量;在发送数据时,计算预测阈值L,并与数据一起发送;
在接收数据时,若遇到缺失的数据,计数加1,并将当前的计数值n与先前接收到的预测阈值L进行比较,若nL,则采用零阶保持预测算法预测缺失的数据,否则采用LSTM模型预测缺失的数据;若接收到数据,则令计数值清零,此时的预测值为真实值,同时获取新接收到的预测阈值L;
所述缺失的数据为丢包数据或者因压缩舍弃的数据;
所述预测阈值L的计算采用下式:
L=Lmax*Qθ;
式中,Lmax为LSTM连续预测极值,大小确定为8,Qθ为梯度影响参数;
其中,梯度影响参数Qθ的计算具体为:
式中,θmax为通信过程中所出现的预测梯度最大值,θx、θy、θz为x、y、z三个方向上的预测梯度。
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