基于人工智能的无线通信系统的制作方法
本发明属于无线通信，具体涉及基于人工智能的无线通信系统。
背景技术：
1、随着网络技术的不断演进和工业互联网、智能家居等领域的蓬勃发展，海量的无线通信设备和愈发复杂的异构无线通信场景给现有网络体系带来了新的挑战。对不同应用场景下的设备能耗、通信质量、传输范围等因素的考量催生了众多的无线通信技术。由于无线传输协议的区别，异构无线设备之间无法直接通信，这极大阻碍了设备之间的数据交互和信息共享能力。
2、智能家居是物联网在家庭场景下的典型应用。在家庭网络环境下，手机设备一般支持wi-fi、蓝牙、4g、5g等多种多样的通信协议。但是一些其他的家用设备可能只支持蓝牙和wi-fi二者中的一种无线协议，而这些异构通信协议之间不能实现直接互联互通。举例来说，智能手机可以和蓝牙音箱通过蓝牙协议互联，手机也可以通过wi-fi协议和智能电视连接，但是蓝牙音箱只支持蓝牙协议，智能电视只支持wi-fi协议，二者支持不同的通信协议，就没办法直接进行信息交互。
3、因此，有必要提出基于人工智能的无线通信系统，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。
4、本背景技术所公开的上述信息仅仅用于增加对本发明背景技术的理解，因此，其可能包括不构成本领域普通技术人员已知的现有技术。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于人工智能的无线通信系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、基于人工智能的无线通信系统，包括：数据交互模块、传输管理模块、网络管理模块、数据链路管理模块、安全通信模块，所述数据交互模块为用户提供数据交互的接口完成数据的收发，所述传输管理模块负责处理传输任务的编入和对接将任务放在相应队列中，所述网络管理模块根据传输任务数据决定处理方式并对数据进行分析，所述数据链路管理模块负责处理传输任务的目的地信息并决定数据的去留，所述安全通信模块通过加密算法及信誉评估的方式保证数据内容的安全。
4、优选的，所述该系统还包括路由管理模块、蓝牙管理模块、wi-fi管理模块，所述路由管理模块管理路由表单并为用户提供操作路由的端口，所述蓝牙管理模块负责管理蓝牙设备与协议栈的连接和传输通道，所述wi-fi管理模块负责管理wi-fi设备和协议栈对传输任务进行解析处理。
5、优选的，所述数据交互模块使用套接字函数来进行数据的接收和验证，用户可以通过创建套接字接口与端套接字建立连接，通过套接字接口实现数据的收发，并且应用异步i/o操作方式同时执行其他任务，提高了应用程序的性能和响应性，同时自动为用户数据文件进行压缩处理，以减少传输量提高传输效率。
6、用户建立的数据传输任务通过数据交互模块发送给传输管理模块，并且在压缩文件前，验证数据文件的合法性，在数据压缩过程中，压缩在传输任务的同序列中进行，与其他任务互不影响，传输管理模块为任务文件添加上传输协议标识后交给网络管理模块。
7、优选的，所述传输管理模块采用线程池的消息队列实现数据传输和共享，并且将用户的传输任务归入线程池管理，在线程池中设置重试机制并根据预设规则对错误进行处理，提高数据传输的可靠性。
8、在建立线程池时，根据传输任务信息建立线程统计表并以此对传输任务进行分类管理，包括上行线程统计表和下行线程统计表，并且在线程统计表中，对传输任务的传输方式标注出来(蓝牙、wi-fi)，根据用户设置对其数据传输进行管理。
9、优选的，所述网络管理模块应用newip协议使得设备之间能够异构直连通信，利用机器学习来动态调整用户数据传输的时序和频率资源，以提高网络容量和用户体验，并且定期监控系统性能，找出瓶颈并进行调优。
10、收集用户的传输数据以及传输任务发起和接收操作记录，分析用户的处理方式和使用习惯，区分用户在各种不同数据上的行为模式，并以此为特征利用随机森林创建多个决策树，使用历史数据进行训练使其能够学习用户传输数据的模式和规律，通过交叉验证来寻找最佳的参数组合，提高对用户行为判断的准确性，进而使用该方式进行预测，动态调整用户数据传输的时序和频率资源。
11、优选的，所述数据链路管理模块使用最小二乘法进行信道预估计，然后使用深度神经网络对预估计的结果进行去噪，通过最小化误差损失得到更精准的信道估计结果。
12、假设发射t个导频符号用于信道估计，接收信号可以表示为：
13、yk＝hksk+zk
14、其中，s＝[s1,s2,…,st]表示导频符号矩阵，表示加性高斯白噪声矩阵，hk表示为信道状态；
15、采用最小二乘法进行信道预估计，其结果可以写成：
16、
17、其中，s′＝sh(ssh)-1表示s的伪逆，表示信道预估结果；
18、以信道预估结果作为输入，利用准备的深度神经网络进行去噪，输出去噪后的结果值可以表示为：
19、
20、其中，fest(·)表示去噪的神经网络算法，hest表示去噪后的信道估计结果；
21、使用mse来计算估计后的信道状态信息和真实信道状态信息的误差损失，通过最小化误差损失来训练网络参数，可得：
22、
23、其中，表示hest、hk两者均方误差最小时的网络参数。
24、深度神经网络结构由两个denselayer组成，每个denselayer包含一个空间注意力机制，通过对反射单元维度和天线维度进行线性提取，来提高网络的全局感受野，网络结构分为两个通道，第一个通道将输入数据经过线性层和激活函数relu进行输出；第二个通道将输入数据首先经过transpose层进行数据维度变换，然后再经过线性层和激活函数relu，最后再经过transpose层进行数据维度变换进行输出；将第一个通道的输出和第二个通道的输出进行算术加运算，再经过二维卷积conv2d，形成双通道输出，最后将双通道输出和输入数据进行算术加运算后作为最后的输出数据。
25、优选的，所述安全通信模块通过双公钥加密及本地私钥解密，确保每条消息内容的安全，然后通过对每个节点信誉进行评估，减少恶意行为，保障系统安全，同时使每个节点都参与全部的共识过程，从而使节点难以被跟踪，保证通信匿名。
26、采用ecc加密算法来对用户的身份和消息进行加密，首先使用身份公钥对消息接收者进行身份加密，再通过随机生成数所获得的消息公钥，对消息的内容进行加密，消息接收方使用身份私钥对身份信息部分进行解密，获得所有属于自己的消息内容，之后通过随机生成数生成消息私钥对消息进行解密，实现高效、安全的身份验证和数据传输，保证用户的隐私和数据安全。
27、优选的，所述路由管理模块对wi-fi和蓝牙接口创建对应的虚拟网络设备并分配网络地址进行统一管理，使用缓冲区减少wi-fi和蓝牙识别转换的数据拷贝操作，提高数据传输的速度，所述该系统利用边缘服务器和分配的计算资源，将机器学习与深度神经网络部署在网络边缘，以减少延迟和降低带宽需求。
28、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
29、本发明应用newip协议将所有设备都纳入ip体系下，设备之间通过网络地址来互相识别，通过基于地址的逻辑连接来传输数据，避免直接修改无线通信协议和引入额外硬件，利用机器学习来动态调整用户数据传输的时序和频率资源，提高网络容量和用户体验，同时采用最小二乘法配合神经网络估计系统信道状态，进而能更好地对系统运行状态进行调整，提高系统运行效率，并且通过加密验证以及节点信誉评估，保证用户的隐私和数据安全。
30、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
技术特征：
1.基于人工智能的无线通信系统，其特征在于，包括：数据交互模块、传输管理模块、网络管理模块、数据链路管理模块、安全通信模块，所述数据交互模块为用户提供数据交互的接口完成数据的收发，所述传输管理模块负责处理传输任务的编入和对接将任务放在相应队列中，所述网络管理模块根据传输任务数据决定处理方式并对数据进行分析，所述数据链路管理模块负责处理传输任务的目的地信息并决定数据的去留，所述安全通信模块通过加密算法及信誉评估的方式保证数据内容的安全。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的无线通信系统，其特征在于：所述该系统还包括路由管理模块、蓝牙管理模块、wi-fi管理模块，所述路由管理模块管理路由表单并为用户提供操作路由的端口，所述蓝牙管理模块负责管理蓝牙设备与协议栈的连接和传输通道，所述wi-fi管理模块负责管理wi-fi设备和协议栈对传输任务进行解析处理。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的无线通信系统，其特征在于：所述数据交互模块使用套接字函数来进行数据的接收和验证，并且应用异步i/o操作方式同时执行其他任务，提高了应用程序的性能和响应性，同时自动为用户数据文件进行压缩处理，以减少传输量提高传输效率。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的无线通信系统，其特征在于：所述传输管理模块采用线程池的消息队列实现数据传输和共享，并且将用户的传输任务归入线程池管理，在线程池中设置重试机制并根据预设规则对错误进行处理，提高数据传输的可靠性。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的无线通信系统，其特征在于：所述网络管理模块应用newip协议使得设备之间能够异构直连通信，利用机器学习来动态调整用户数据传输的时序和频率资源，以提高网络容量和用户体验，并且定期监控系统性能，找出瓶颈并进行调优。
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的无线通信系统，其特征在于：所述数据链路管理模块使用最小二乘法进行信道预估计，然后使用深度神经网络对预估计的结果进行去噪，通过最小化误差损失得到更精准的信道估计结果。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的无线通信系统，其特征在于：所述安全通信模块通过双公钥加密及本地私钥解密，确保每条消息内容的安全，然后通过对每个节点信誉进行评估，减少恶意行为，保障系统安全，同时使每个节点都参与全部的共识过程，从而使节点难以被跟踪，保证通信匿名。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的无线通信系统，其特征在于：所述路由管理模块使用缓冲区减少wi-fi和蓝牙识别转换的数据拷贝操作，提高数据传输的速度，所述该系统利用边缘服务器和分配的计算资源，将机器学习与深度神经网络部署在网络边缘，以减少延迟和降低带宽需求。
技术总结
本发明涉及无线通信技术领域，具体公开了基于人工智能的无线通信系统，包括：数据交互模块、传输管理模块、网络管理模块、数据链路管理模块、安全通信模块，数据交互模块为用户提供数据交互的接口完成数据的收发，传输管理模块负责处理传输任务的编入和对接将任务放在相应队列中，网络管理模块根据传输任务数据决定处理方式并对数据进行分析，数据链路管理模块负责处理传输任务的目的地信息并决定数据的去留；本发明应用NewIP协议将所有设备都纳入IP体系下，设备之间通过网络地址来互相识别，通过基于地址的逻辑连接来传输数据，避免直接修改无线通信协议和引入额外硬件，利用机器学习来动态调整用户数据传输的时序和频率资源，提高网络容量。
技术研发人员：陈冠靓
受保护的技术使用者：陈冠靓
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23