一种星链低轨卫星信号协同处理的城市交通管理系统的制作方法

本发明涉及交通管理，尤其涉及一种星链低轨卫星信号协同处理的城市交通管理系统。

背景技术：

1、城市交通管理面临着日益严峻的挑战，包括交通拥堵、事故频发以及环境污染等问题，这些挑战的根源在于传统的交通管理系统依赖于地面基础设施进行数据收集和信号传输，这些系统往往受到物理空间限制、地形遮挡和设备故障等因素的影响，导致数据收集和处理的不准确性和延迟性，此外，随着城市规模的扩大和车辆数量的增加，传统系统在处理大规模、实时交通数据方面的能力也日益不足。

2、在这种背景下，星链低轨卫星网络技术的出现为城市交通管理提供了新的解决方案，星链通过在低地球轨道部署大量小卫星，形成广覆盖、高容量的卫星互联网网络，能够提供全球范围内的高速、低延迟的数据通信服务。这一技术的引入，为实现高精度、实时的交通数据收集和处理提供了可能，为城市交通管理系统的升级和优化带来了新的机遇。

3、然而，要充分利用星链技术优化城市交通管理，还需要解决城市环境中信号接收和处理的特定挑战，例如，如何在高楼大厦密集的城市环境中确保信号的稳定接收，以及如何有效处理和分析大量实时交通数据等。因此，开发一套能够结合星链低轨卫星网络特性，同时克服城市环境限制的交通管理系统，成为了提高城市交通效率和安全性的关键。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种星链低轨卫星信号协同处理的城市交通管理系统。

2、一种星链低轨卫星信号协同处理的城市交通管理系统，包括：

3、卫星信号接收与融合模块：通过分布在城市各处的地面接收站捕获星链低轨卫星网络的信号，传输内容包括车辆位置、交通流量信息，进而将接收到的多源信号进行初步处理和融合；

4、环境适应性信号增强模块：针对城市中由于高楼大厦、复杂地形造成的信号反射、遮挡和多路径干扰问题，采用动态增益控制、信号路径选择算法、反射信号抑制策略进行信号增强和优化；

5、数据协同处理中心：接收环境适应性信号增强模块处理后的数据，运用智能算法对交通情况进行分析和预测，识别交通拥堵点，评估事故风险，为智能调度提供决策支持；

6、智能交通调度模块：根据数据协同处理中心提供的分析结果，自动实施交通信号调整、路线规划和公共交通优化措施，通过与城市交通基础设施的实时通信。

7、进一步的，所述卫星信号接收与融合模块具体包括：

8、在城市建立多个地面接收站，捕获星链低轨卫星网络传输的信号，所述地面接收站配置有高灵敏度接收天线，捕捉来自低轨道卫星的微弱信号；

9、每个地面接收站均装备有信号处理单元，用于执行信号的初步处理，包括信号的放大、滤波和解调，以提取信号中包含的交通相关数据；

10、地面接收站还将接收到的各种数据进行初步融合，将来自不同卫星的车辆位置数据、交通流量信息整合成统一格式。

11、进一步的，所述动态增益控制包括实时调整接收信号的放大倍数，以适应不同的接收条件和保持信号质量，在城市环境中，建筑物的遮挡可能导致接收信号强度不稳定，动态增益控制通过监测接收信号的强度和质量，自动调整放大器的增益，以保证输出信号的稳定性和可用性，动态增益控制表示为：

12、；

13、其中，是调整后的增益，是基准增益，根据初始系统设定和平均接收条件确定，是目标接收信号强度，根据对信号质量的要求预设，是当前接收信号强度，是信号强度调整系数，控制信号强度变化对增益调整的影响程度，代表当前交通密度，通过分析接收到的交通流量信息获得，代表交通事件的严重程度，包括事故或道路施工，通过实时交通信息获取，和分别是交通密度和交通事件对增益调整的影响函数，根据实际情况并通过非线性函数设计，和是权重系数，分别表示交通密度和交通事件对增益调整的影响权重。

14、进一步的，所述信号路径选择算法考虑城市环境的复杂性，考虑交通流量、车辆密度以及城市建筑物对信号传播的影响，具体算法表示如下：

15、，其中，是路径的质量评分，评分越低表示路径越优，是路径损耗，考虑信号在该路径上的衰减程度，是信号延迟，考虑信号传播时间，是信号稳定性，考虑信号在该路径上的波动程度，与交通流量和车辆密度相关，是路径的可视性，考虑路径上直视传播的可能性，与城市建筑物布局相关，是权重因子，用于平衡不同因素对路径质量评分的影响。

16、进一步的，所述反射信号抑制策略用于抑制非直射路径上的信号，提高直射信号的质量，具体表示为：

17、，其中，是优化后的波束形成权重向量，用于抑制反射信号，是波束形成权重向量，是接收信号的协方差矩阵，包含直射信号和反射信号的统计特性，是期望信号(直射信号)的协方差矩阵，是2-范数,用于量化权重向量的功率，是取实部操作。

18、进一步的，所述接收信号的协方差矩阵计算包括：

19、信号采集:使用接收阵列采集预设时间段内的信号，信号包含直射信号、反射信号以及背景噪声；

20、信号预处理：对采集到的信号进行滤波、增益调整；

21、构建信号矩阵：将预处理后的信号构建成一个信号矩阵，其中，每一列代表一个时间点的接收信号向量；

22、计算协方差矩阵:通过以下计算接收信号的协方差矩阵:，其中，是的共轭转置，是信号采样点的数量；

23、所述期望信号(直射信号)的协方差矩阵计算包括：

24、信号分离：使用信号处理技术（如波束形成、空间滤波等）将直射信号与反射信号分离；

25、提取直射信号：从分离后的信号中提取出直射信号部分；

26、构建直射信号矩阵：基于构建信号矩阵的方法将提取的直射信号构建成一个矩阵；

27、计算协方差矩阵：通过以下计算直射信号的协方差矩阵：，其中，是的共轭转置，是直射信号采样点的数量。

28、进一步的，所述智能算法具体包括：

29、时间序列分析：采用自回归积分滑动平均arima模型对交通流量数据进行时间序列分析，以识别和预测交通流量的趋势和季节性模式，arima模型计算为：

30、，其中，是时刻的交通流量，是常数项，是自回归项的系数，是移动平均项的系数，是白噪声误差项；

31、深度学习模型：利用卷积神经网络cnn结合长短期记忆网络lstm分析交通数据，以识别交通拥堵点和评估事故风险，卷积神经网络提取交通数据的空间特征，长短期记忆网络捕捉交通数据随时间的动态变化，模型输出是交通拥堵点的概率分布和事故风险级。

32、进一步的，所述卷积神经网络cnn结合长短期记忆网络lstm分析具体包括：

33、卷积层：通过卷积操作提取空间特征，对于输入数据，卷积层的输出，表示为：，其中，表示卷积操作，是卷积核权重，是偏置项，是激活函数(relu)；

34、序列分析 (lstm层)：将cnn层提取的特征作为输入，使用lstm分析时间序列数据，lstm捕捉时间的动态变化；

35、lstm单元：包括遗忘门，输入门，单元状态和输出门，具体表示为：

36、；

37、；

38、；

39、；

40、；

41、；

42、其中，是sigmoid激活函数，是双曲正切激活函数，和是权重和偏置项，是时刻的输出，是时刻的单元状态；

43、输出层：将lstm层的输出通过全连接层进行转换，得到最终的预测结果，包括交通拥堵点的位置和事故风险评估。

44、进一步的，所述智能交通调度模块具体包括：

45、接收分析结果：智能交通调度模块定期接收来自数据协同处理中心的分析结果，包括预测的交通流量、识别的拥堵点、事故风险评估以及推荐的调度策略；

46、交通信号调整：

47、根据预测的交通流量和拥堵点信息，计算各交叉口信号灯的最优配时方案，包括绿灯持续时间和相位差；

48、通过与交通信号控制系统的实时通信，自动更新信号灯配时，以缓解拥堵、优化交通流；

49、路线规划：

50、利用实时交通数据和分析结果，为司机和导航系统提供基于当前交通状况的最优路线建议；

51、通过移动应用或车载导航系统，将路线实时推送给用户，引导车辆避开拥堵区域，减少行程时间；

52、公共交通优化：根据乘客流量预测和交通状况分析，调整公共交通车辆的发车间隔和行驶路线，优化公共交通资源的分配。

53、本发明的有益效果：

54、本发明，通过引入改进的动态增益控制、信号路径选择算法和反射信号抑制策略，显著提高了星链低轨卫星信号在复杂城市环境中的接收质量和稳定性，动态增益控制确保了信号在高楼大厦遮挡和不同天气条件下的最优接收，信号路径选择算法有效减少了多径干扰对信号质量的影响，而反射信号抑制策略进一步提高了直射信号与反射信号之间的区分度，从而减少了由城市建筑物反射引起的信号干扰，以上改进不仅增强了信号的可靠性，还为城市交通管理系统提供了更加准确和实时的数据支持，进而优化了交通流量管理、降低了交通拥堵，并提升了整体的交通安全水平。

55、本发明，通过利用星链低轨卫星信号协同处理技术和环境适应性信号增强技术，结合先进的卷积神经网络和长短期记忆网络分析算法，能够实时准确地监测和预测城市交通状况，不仅提高了交通管理的效率，还显著提升了对突发交通事件的响应速度，保障了城市交通的流畅与安全。

56、本发明，智能交通调度模块能够根据数据协同处理中心的分析结果，自动调整交通信号、规划最优行车路线，并优化公共交通调度，有效分散交通流量，减少拥堵点，系列措施大大降低了城市交通拥堵的频率和程度，提高了道路网络的整体运行效率。