本發(fā)明涉及移動通信，特別涉及到一種移動基站的回傳裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、目前，移動通信的4g/5g基站大多采用固定部署，并依靠固網(wǎng)光纖等方式進行回傳。對于難以選擇站址的區(qū)域，或者在具有屏蔽情況的運載工具內(nèi)，由于物理條件限制，無法良好接收來自外面固定基站的信號。在海域或空域等遠離固定基站的地方，普通手機的發(fā)送功率和接收增益能力有限，導致接收基站信號差，無法有效使用4g/5g網(wǎng)絡。針對這些通信盲點，急需一種能夠在運載工具上部署移動基站（比如船載基站、艦載基站、車載基站、飛行器上基站等），并為其提供穩(wěn)定可控回傳的技術(shù)，以實現(xiàn)這些區(qū)域的良好信號覆蓋，滿足人們在特殊場景下的通信需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種移動基站的回傳裝置及方法，為移動運載工具上的基站（簡稱移動基站）提供一種穩(wěn)定可靠的回傳通道，使移動基站可以連接到核心網(wǎng)做業(yè)務。

2、為實現(xiàn)本發(fā)明的目的，采用以下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明第一方面提出一種移動基站的回傳方法，用于實現(xiàn)在運載工具上為移動基站提供回傳通道，包括以下步驟：

4、在移動基站所在的運載工具上部署高增益集束天線、多個cpe單元以及智能控制單元；其中，所述智能控制單元中部署有ai大模型，多個所述cpe單元共用一個所述高增益集束天線，以獲取宏基站信號并通過宏基站與核心網(wǎng)聯(lián)通；

5、在初始部署后通過所述智能控制單元隨機選擇一個聯(lián)通核心網(wǎng)的cpe單元作為移動基站的回傳通道；

6、對所述智能控制單元中的所述ai大模型進行模型訓練；

7、通過所述智能控制單元持續(xù)實時采集多個所述cpe單元工作的指標并利用訓練好的所述ai大模型對多個所述cpe單元工作的指標進行綜合分析和排序；

8、根據(jù)綜合分析和排序結(jié)果自動切換到最佳的cpe單元為移動基站提供回傳通道。

9、進一步的改進在于，所述高增益集束天線為全向天線，具有多個輻射面，多個所述cpe單元連接到所述高增益集束天線的不同輻射面。

10、進一步的改進在于，所述核心網(wǎng)為每個cpe單元分配固定的ip地址。

11、進一步的改進在于，所述ai大模型采用的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，所述對所述智能控制單元中的所述ai大模型進行模型訓練的具體方法包括：

12、數(shù)據(jù)收集：收集時間數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)時鐘獲取當前的時間戳，精確到秒或分鐘，同時提取出小時、天、周、月時間特征；收集地點數(shù)據(jù)，使用gps模塊獲取智能控制單元所在的經(jīng)緯度信息，在gps無信號不可用的情況下通過網(wǎng)絡定位技術(shù)獲取大致的位置信息；收集cpe工作指標數(shù)據(jù)，各cpe單元實時測量并向智能控制單元反饋自身的rsrp、sinr以及數(shù)據(jù)傳輸速率；收集cpe故障信息數(shù)據(jù)，cpe單元自身具備故障檢測機制，通過識別硬件故障、連接中斷、信號丟失故障情況，將故障類型和發(fā)生時間反饋給智能控制單元；

13、對收集的數(shù)據(jù)預處理：去除收集到的數(shù)據(jù)中的異常值和錯誤數(shù)據(jù)，對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行標準化處理，將其轉(zhuǎn)換為均值為?0、標準差為?1的數(shù)據(jù)，對離散特征以及分類數(shù)據(jù)進行獨熱編碼或標簽編碼；

14、訓練數(shù)據(jù)準備：將預處理后的數(shù)據(jù)按照比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，訓練集用于模型的訓練，驗證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，測試集用于評估模型的最終性能；

15、模型訓練過程：定義均方誤差損失函數(shù)來衡量模型預測的cpe評分與實際最優(yōu)cpe評分之間的差異；選擇adam優(yōu)化器，利用其自適應學習率的特點，使模型更快收斂到最優(yōu)解；將訓練數(shù)據(jù)輸入到模型中，通過前向傳播計算輸出結(jié)果，然后根據(jù)損失函數(shù)計算損失值，再通過反向傳播更新模型的參數(shù)，不斷迭代這個過程，直到模型的性能達到滿意的水平。

16、進一步的改進在于，所述通過所述智能控制單元持續(xù)實時采集多個所述cpe單元工作的指標并利用訓練好的所述ai大模型對多個所述cpe單元工作的指標進行綜合分析和排序的具體方法包括：

17、智能控制單元持續(xù)實時采集時間數(shù)據(jù)、地點數(shù)據(jù)、cpe工作指標數(shù)據(jù)、cpe故障信息數(shù)據(jù)，并進行實時預處理；

18、將預處理后的時間數(shù)據(jù)、地點數(shù)據(jù)、cpe工作指標數(shù)據(jù)、cpe故障信息數(shù)據(jù)輸入到訓練好的ai大模型中進行綜合分析，ai大模型輸出每個cpe單元的評分或選擇概率；

19、根據(jù)每個cpe單元的評分或選擇概率對多個所述cpe單元進行排序。

20、本發(fā)明第二方面提出一種移動基站的回傳裝置，用于部署在運載工具上為移動基站提供回傳通道，所述回傳裝置包括：

21、高增益集束天線；

22、多個cpe單元，多個所述cpe單元共用一個所述高增益集束天線，以獲取宏基站信號并通過宏基站與核心網(wǎng)聯(lián)通；

23、智能控制單元，所述智能控制單元與多個所述cpe單元連接，所述智能控制單元中部署有ai大模型，其中，所述智能控制單元包括：

24、初始回傳通道建立模塊，用于在回傳裝置初始部署后隨機選擇一個聯(lián)通核心網(wǎng)的cpe單元作為移動基站的回傳通道；

25、模型訓練模塊，用于對所述智能控制單元中的ai大模型進行訓練；

26、數(shù)據(jù)采集與分析模塊，用于持續(xù)實時采集多個所述cpe單元工作的指標并利用訓練好的所述ai大模型對多個所述cpe單元工作的指標進行綜合分析和排序；

27、回傳通道切換模塊，用于根據(jù)綜合分析和排序結(jié)果自動切換到最佳的cpe單元為移動基站提供回傳通道。

28、進一步的改進在于，所述高增益集束天線為全向天線，具有多個輻射面，多個所述cpe單元連接到所述高增益集束天線的不同輻射面。

29、進一步的改進在于，所述核心網(wǎng)為每個cpe單元分配固定的ip地址。

30、進一步的改進在于，所述ai大模型采用的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，所述對所述智能控制單元中的所述ai大模型進行模型訓練，具體包括：

31、數(shù)據(jù)收集：收集時間數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)時鐘獲取當前的時間戳，精確到秒或分鐘，同時提取出小時、天、周、月時間特征；收集地點數(shù)據(jù)，使用gps模塊獲取智能控制單元所在的經(jīng)緯度信息，在gps無信號不可用的情況下通過網(wǎng)絡定位技術(shù)獲取大致的位置信息；收集cpe工作指標數(shù)據(jù)，各cpe單元實時測量并向智能控制單元反饋自身的rsrp、sinr以及數(shù)據(jù)傳輸速率；收集cpe故障信息數(shù)據(jù)，cpe單元自身具備故障檢測機制，通過識別硬件故障、連接中斷、信號丟失故障情況，將故障類型和發(fā)生時間反饋給智能控制單元；

32、對收集的數(shù)據(jù)預處理：去除收集到的數(shù)據(jù)中的異常值和錯誤數(shù)據(jù)，對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行標準化處理，將其轉(zhuǎn)換為均值為?0、標準差為?1的數(shù)據(jù)，對離散特征以及分類數(shù)據(jù)進行獨熱編碼或標簽編碼；

33、訓練數(shù)據(jù)準備：將預處理后的數(shù)據(jù)按照比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，訓練集用于模型的訓練，驗證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，測試集用于評估模型的最終性能；

34、模型訓練過程：定義均方誤差損失函數(shù)來衡量模型預測的cpe評分與實際最優(yōu)cpe評分之間的差異；選擇adam優(yōu)化器，利用其自適應學習率的特點，使模型更快收斂到最優(yōu)解；將訓練數(shù)據(jù)輸入到模型中，通過前向傳播計算輸出結(jié)果，然后根據(jù)損失函數(shù)計算損失值，再通過反向傳播更新模型的參數(shù)，不斷迭代這個過程，直到模型的性能達到滿意的水平。

35、進一步的改進在于，所述持續(xù)實時采集多個所述cpe單元工作的指標并利用訓練好的所述ai大模型對多個所述cpe單元工作的指標進行綜合分析和排序，具體包括：

36、數(shù)據(jù)采集與分析模塊持續(xù)實時采集時間數(shù)據(jù)、地點數(shù)據(jù)、cpe工作指標數(shù)據(jù)、cpe故障信息數(shù)據(jù)，并進行實時預處理；

37、將預處理后的時間數(shù)據(jù)、地點數(shù)據(jù)、cpe工作指標數(shù)據(jù)、cpe故障信息數(shù)據(jù)輸入到訓練好的ai大模型中進行綜合分析，ai大模型輸出每個cpe單元的評分或選擇概率；

38、根據(jù)每個cpe單元的評分或選擇概率對多個所述cpe單元進行排序。

39、本發(fā)明的有益效果為：

40、本發(fā)明通過在運載工具上采用多個cpe單元搭配一個全方位高增益集束天線，并結(jié)合具備ai大模型功能的智能控制單元（aibox），為移動基站提供回傳通道具有顯著優(yōu)勢，尤其適用于具有固定航線的艦船、飛行器、車輛等運載工具。具體地，高增益集束天線與多個cpe單元搭配，不僅為cpe單元提供了更高的接收增益，還增大了發(fā)送功率，有效增強了信號的接收和傳輸能力；多個cpe單元主備使用的方式，能夠始終選擇宏基站的最優(yōu)信號，確保通信信號的質(zhì)量和穩(wěn)定性；智能控制單元憑借ai大模型，可依據(jù)時間、地理位置、cpe的信號質(zhì)量和速率等多維度信息進行反饋和訓練，在使用過程中，ai大模型能夠自動選擇最佳的cpe單元作為移動基站的回傳通道，實現(xiàn)智能化的通信管理，使回傳通道更加穩(wěn)定。另外，即便宏基站的部署或網(wǎng)絡優(yōu)化方案發(fā)生變化，智能控制單元也能憑借其智能學習和自適應能力輕松應對，無需人為干預，保障通信的持續(xù)穩(wěn)定運行。

41、本發(fā)明適用于基站系統(tǒng)，也適用于基站加直放站延伸覆蓋系統(tǒng)，尤其適用于分布式無線系統(tǒng)，包括光纖拉遠分布式系統(tǒng)、線纜拉遠移頻直放站系統(tǒng)、移頻系統(tǒng)、海域通信、低空通信等。