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申请/专利权人：江苏小牛电动科技有限公司

摘要：本发明涉及电通信技术领域，尤其涉及一种电动车云交互的实时信号质量监控方法及系统，方法包括：按照设定的若干指标分别进行网络的带宽监控、延迟监控和丢包率监控；建立评价空间，以及设定监控的各指标的阈值范围；在评价空间中建立安全区域，持续采集带宽监控、延迟监控和丢包率监控的指标监控结果，且在评价空间中确定监控结果所在位置；根据所在位置与安全区域之间的位置关联性评价实时信号质量。本发明具备显著的实时性和准确性，能够快速反映和评估网络状态，从而评价实时信号质量；同时，多维分析和直观展示的优势，使得网络质量的评估更全面、更具可视化效果，有效解决了基于电动车网络质量而对于实时信号质量监控中的复杂技术问题。

主权项：1.电动车云交互的实时信号质量监控方法，其特征在于，包括：按照设定的若干指标分别进行网络的带宽监控、延迟监控和丢包率监控；建立评价空间，所述评价空间包括与各所述指标一一对应的维度；设定监控的各所述指标的阈值范围；在所述评价空间中建立安全区域，所述安全区域为各个所述维度均满足所述阈值范围的区域；持续采集所述带宽监控、延迟监控和丢包率监控的监控结果，且在所述评价空间中确定所述监控结果所在位置；根据所述所在位置与所述安全区域之间的位置关联性评价实时信号质量；所述阈值范围根据异常检测模型的预测结果分析得出，所述异常检测模型使用机器学习模型训练正常运行时的所述监控结果获得，所述预测结果为异常分数；建立所述异常检测模型，包括：收集设定时间段内，电动车云交互系统正常运行时的所述监控结果，所述监控结果为一组各所述指标的集合；对所述监控结果进行预处理，且在所述预处理后划分为训练集和测试集；选择机器学习模型，且使用所述训练集对所述机器学习模型进行训练，以及根据所述测试集对所述机器学习模型进行测试；根据所述异常检测模型的预测结果分析获得所述阈值范围，包括：确定包括最新的若干监控结果的数据集合，针对每个所述监控结果输出对应的所述异常分数；计算各所述异常分数的方差；根据所述数据集合分别计算各所述指标的均值；各所述指标的上阈值，通过均值加方差倍调节值的方式获得，所述调节值针对各所述指标独立设定，各所述指标的下阈值均为0；根据所述所在位置与所述安全区域之间的位置关联性评价实时信号质量，包括：遍历所述安全区域的所有边界点，并计算所述所在位置到每个所述边界点的距离和；设定质量阈值，根据所述距离和与所述质量阈值的比较结果评价实时信号质量；所述所在位置到边界点的距离使用欧几里得距离公式计算： ；其中，di为所述所在位置到第i个边界点的距离；Pn为监控结果在第n个指标维度上的值；Bin为第i个边界点在第n个指标维度上的值；将所有的边界点的距离进行求和，得到距离和D： ；如果距离和D小于质量阈值，则认为信号质量良好；如果距离和D大于阈值，则认为信号质量不佳。

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