本發(fā)明涉及遠程通訊控制系統(tǒng)，尤其涉及基于大模型的自適應遠程通訊控制系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、隨著信息技術的飛速發(fā)展，遠程通訊在各個領域的應用日益廣泛，涵蓋了從日常生活中的移動通信、視頻通話，到工業(yè)領域的遠程監(jiān)控、智能控制，以及科學研究中的數(shù)據(jù)傳輸、遠程協(xié)作等眾多方面。然而，遠程通訊系統(tǒng)在運行過程中面臨著諸多復雜的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)嚴重影響了通訊的質(zhì)量和可靠性，制約了相關應用的進一步發(fā)展。

2、在傳統(tǒng)的遠程通訊系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集往往不夠全面和精準。僅關注一些基本的通訊參數(shù)，如信號強度、帶寬利用率等，而忽略了諸如信號頻譜特征、信道衰落特性等對通訊質(zhì)量有重要影響的因素。這導致對通訊狀態(tài)的了解不夠深入，難以準確預測和應對潛在的問題。而且數(shù)據(jù)采集的頻率和準確性也有限，無法實時、準確地反映通訊環(huán)境的動態(tài)變化，使得在面對快速變化的通訊場景時，系統(tǒng)的響應和調(diào)整滯后，影響了通訊的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

3、對于通訊質(zhì)量的分析和預測，傳統(tǒng)方法缺乏有效的模型和算法支持。大多依賴于簡單的統(tǒng)計分析或基于經(jīng)驗的判斷，難以挖掘出通訊數(shù)據(jù)中隱藏的深層規(guī)律和趨勢。這使得對通訊質(zhì)量的變化趨勢預測不準確，無法提前采取有效的優(yōu)化措施，導致通訊質(zhì)量波動較大，尤其是在復雜的電磁環(huán)境或網(wǎng)絡擁塞情況下，容易出現(xiàn)信號中斷、延遲增加、數(shù)據(jù)丟包等問題，嚴重影響用戶體驗和業(yè)務的正常開展。

4、在通訊參數(shù)的控制方面，傳統(tǒng)系統(tǒng)通常采用固定的或基于簡單規(guī)則的調(diào)整策略，無法根據(jù)實時的通訊狀態(tài)進行自適應優(yōu)化。例如，在面對信道條件變化時，不能及時調(diào)整調(diào)制方式、編碼速率等關鍵參數(shù)，導致通訊效率低下或質(zhì)量下降。而且在多目標優(yōu)化方面，傳統(tǒng)方法難以平衡信號強度、信噪比、帶寬利用率、延遲時間等多個相互關聯(lián)的質(zhì)量指標，往往顧此失彼，無法實現(xiàn)整體通訊質(zhì)量的最優(yōu)。

5、故障檢測與修復是遠程通訊系統(tǒng)中的關鍵環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)方式存在諸多不足。故障檢測的準確率較低，對一些潛在的故障隱患難以及時發(fā)現(xiàn)，往往在故障已經(jīng)嚴重影響通訊時才進行處理。修復機制也不夠靈活和高效，通常需要人工干預，且修復時間較長，無法滿足對通訊連續(xù)性要求較高的應用場景。同時，對于不同類型和嚴重程度的故障，缺乏智能的分類和針對性的處理策略，進一步降低了故障修復的效率和成功率。

6、在干擾處理方面，傳統(tǒng)的遠程通訊系統(tǒng)應對能力有限。隨著無線通訊設備的大量增加和電磁環(huán)境的日益復雜，各種干擾信號如電磁干擾、同頻干擾等對通訊質(zhì)量造成了嚴重影響。傳統(tǒng)的干擾抑制方法效果不佳，無法有效識別和自適應地抑制這些干擾信號，導致通訊信號的清晰度和穩(wěn)定性下降，影響了數(shù)據(jù)的準確傳輸和通訊的可靠性。

7、此外，現(xiàn)有的遠程通訊系統(tǒng)在用戶界面和用戶體驗方面也存在不足。用戶界面往往不夠直觀和友好，難以讓用戶實時了解通訊狀態(tài)和質(zhì)量指標的詳細信息。操作也不夠便捷，用戶在進行系統(tǒng)參數(shù)設置和控制策略選擇時較為繁瑣，且缺乏個性化的設置功能，無法滿足不同用戶在不同場景下的需求。同時，系統(tǒng)對不同設備的適配性較差，在電腦、平板、手機等多種終端設備上的顯示效果和操作體驗不一致，限制了用戶的使用范圍和靈活性。

8、綜上所述，傳統(tǒng)的遠程通訊控制技術已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代社會對高質(zhì)量、高效率、高可靠性遠程通訊的需求。為了克服這些問題，迫切需要一種基于大模型的自適應遠程通訊控制系統(tǒng)及方法，通過引入先進的技術和創(chuàng)新的算法，實現(xiàn)對通訊過程的全面、精準監(jiān)控和自適應優(yōu)化，提高通訊質(zhì)量和可靠性，為各種應用提供更加穩(wěn)定、高效的遠程通訊支持。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出的基于大模型的自適應遠程通訊控制系統(tǒng)及方法，以解決上述現(xiàn)有技術中提到的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：一種基于大模型的自適應遠程通訊控制系統(tǒng)，包括：

3、通訊數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時采集遠程通訊過程中的各類數(shù)據(jù)，包括信號強度、信噪比、帶寬利用率、數(shù)據(jù)傳輸速率、延遲時間、丟包率、信號頻譜特征、信道衰落特性，數(shù)據(jù)采集頻率不低于10次/秒，數(shù)據(jù)采集的準確性達到±0.3％以內(nèi)；

4、大模型分析模塊，連接通訊數(shù)據(jù)采集模塊，運用基于深度學習的大模型對采集到的通訊數(shù)據(jù)進行分析，大模型具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，包含至少8個隱藏層，每個隱藏層神經(jīng)元數(shù)量不少于256個，通過對大量歷史通訊數(shù)據(jù)的學習，能夠準確預測通訊質(zhì)量的變化趨勢，預測準確率在驗證集上不低于85％。

5、在通訊質(zhì)量預測中，采用預測公式：qt+1＝σ(w×xt+b)，其中qt+1為t+1時刻的通訊質(zhì)量預測值，σ為relu激活函數(shù)，w為權(quán)重矩陣，xt為t時刻的通訊數(shù)據(jù)特征向量，包括采集到的各種數(shù)據(jù)及經(jīng)過處理的特征，b為偏置向量。通過不斷訓練優(yōu)化w和b，提高預測的準確性。

6、自適應控制模塊，基于大模型的分析結(jié)果，制定自適應控制策略，對通訊參數(shù)進行實時調(diào)整，包括調(diào)制方式、編碼速率、發(fā)射功率、帶寬分配、信道選擇，以優(yōu)化通訊質(zhì)量。確保信號強度穩(wěn)定在設定范圍內(nèi)，波動幅度不超過±3db，信噪比提升至不低于20db，帶寬利用率提高到不低于80％，延遲時間控制在不超過100ms，丟包率降低至不超過1％。

7、在信道選擇中，采用以下基于信道質(zhì)量評估的選擇公式：

8、ci＝α×si+β×ni+γ×bi

9、其中ci為第i個信道的綜合評估值，si為該信道的信號強度指標，ni為信噪比指標，bi為帶寬可用指標，α、β、γ為權(quán)重系數(shù)，根據(jù)實際需求和經(jīng)驗確定，通過計算每個信道的ci值，選擇ci最大的信道進行通訊。

10、故障檢測與修復模塊，實時監(jiān)測通訊數(shù)據(jù)的異常情況，通過建立故障診斷模型，能夠及時識別通訊故障，如信號中斷、嚴重干擾、設備故障。對常見故障的檢測準確率不低于95％，當檢測到故障時，自動啟動修復機制，嘗試切換備用通訊鏈路、調(diào)整通訊參數(shù)、重啟相關設備方式進行修復，修復成功率不低于90％，并及時發(fā)出故障警報，警報響應時間不超過1秒。

11、在故障診斷中，采用以下基于概率統(tǒng)計的故障判斷公式：

12、

13、其中p(f)為故障f發(fā)生的概率，n(f)為在一定時間內(nèi)檢測到故障f的次數(shù)，n(t)為總的檢測次數(shù)。當p(f)超過設定的閾值時，判斷為發(fā)生故障f。

14、干擾抑制模塊，用于實時識別和抑制通訊過程中的各種干擾信號，如電磁干擾、同頻干擾。通過采用自適應濾波算法和頻譜分析技術，能夠有效降低干擾對通訊質(zhì)量的影響，提高信號的清晰度和穩(wěn)定性。干擾抑制后的信噪比提升幅度不低于5db。

15、在自適應濾波中，采用以下濾波系數(shù)更新公式：

16、wn+1＝wn+μ×en×xn

17、其中wn+1為第n+1次迭代的濾波系數(shù)向量，wn為第n次的濾波系數(shù)向量，μ為步長因子，en為誤差信號，xn為輸入信號向量。通過不斷更新濾波系數(shù)，實現(xiàn)對干擾信號的有效抑制。

18、用戶界面模塊，為用戶提供直觀的通訊狀態(tài)監(jiān)控界面，顯示實時通訊數(shù)據(jù)、質(zhì)量指標趨勢圖、故障警報信息。用戶可以通過界面進行系統(tǒng)參數(shù)設置、控制策略選擇操作，界面操作的響應時間不超過0.5秒，確保操作的及時性和流暢性。同時具備歷史數(shù)據(jù)查詢和報表生成功能，方便用戶對通訊情況進行回顧和分析。

19、安全加密模塊，保障通訊數(shù)據(jù)的安全性和保密性。采用先進的加密算法，對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行加密處理，防止數(shù)據(jù)被竊取和篡改。加密后的通訊數(shù)據(jù)安全性達到行業(yè)標準要求，解密成功率不低于98％。

20、在數(shù)據(jù)加密中，采用以下加密公式：

21、e(m,k)＝c

22、其中e為加密函數(shù)，m為原始數(shù)據(jù)，k為加密密鑰，c為加密后的數(shù)據(jù)。在解密時，通過相應的解密函數(shù)d(c，k)＝m還原原始數(shù)據(jù)。

23、進一步的，所述大模型分析模塊具備模型自更新功能，隨著新的通訊數(shù)據(jù)的不斷涌入，能夠自動進行模型的在線更新和優(yōu)化，每次更新后模型在新數(shù)據(jù)上的預測準確率提升不低于3％。

24、進一步的，所述自適應控制模塊支持多目標優(yōu)化，在調(diào)整通訊參數(shù)時，能夠同時兼顧多個通訊質(zhì)量指標的優(yōu)化，通過建立多目標優(yōu)化函數(shù)：

25、f＝w1×q1+w2×q2+…+wn×qn

26、其中f為優(yōu)化目標函數(shù)，q1...qn為第1-n個通訊質(zhì)量指標，w1...wn為其對應的權(quán)重系數(shù)，根據(jù)實際需求動態(tài)調(diào)整權(quán)重系數(shù)，實現(xiàn)對不同質(zhì)量指標的平衡優(yōu)化。

27、進一步的，所述故障檢測與修復模塊具備智能故障分類功能，能夠?qū)z測到的故障按照類型、嚴重程度進行分類，例如分為硬件故障、軟件故障、輕微故障、嚴重故障，并根據(jù)不同的分類采取相應的修復策略，提高故障修復的效率和準確性。

28、進一步的，所述用戶界面模塊支持多設備適配，能夠在不同類型的終端設備上(如電腦、平板、手機)穩(wěn)定運行，顯示效果自適應不同設備的屏幕尺寸和分辨率，界面布局和操作方式根據(jù)設備特點進行優(yōu)化，確保用戶在各種設備上都能方便地使用系統(tǒng)進行遠程通訊控制。

29、進一步的，一種基于大模型的自適應遠程通訊控制方法，包括以下步驟：

30、通訊數(shù)據(jù)采集步驟：利用專門的通訊數(shù)據(jù)采集設備和技術，實時采集遠程通訊過程中的各類數(shù)據(jù)，包括信號強度、信噪比、帶寬利用率、數(shù)據(jù)傳輸速率、延遲時間、丟包率、信號頻譜特征、信道衰落特性，確保數(shù)據(jù)采集的頻率不低于10次/秒，數(shù)據(jù)的準確性達到±0.3％以內(nèi)；

31、大模型分析步驟：將采集到的通訊數(shù)據(jù)輸入到基于深度學習的大模型中進行分析，該大模型通過預先對大量歷史通訊數(shù)據(jù)的訓練，能夠挖掘數(shù)據(jù)中的潛在特征和規(guī)律，準確預測通訊質(zhì)量的變化趨勢，預測過程中采用優(yōu)化的算法，如隨機梯度下降算法，對模型參數(shù)進行調(diào)整，以提高預測準確率，在驗證集上的預測準確率不低于85％；

32、自適應控制決策步驟：根據(jù)大模型的分析結(jié)果，制定自適應控制策略，對通訊參數(shù)進行實時調(diào)整，包括調(diào)制方式、編碼速率、發(fā)射功率、帶寬分配、信道選擇，以優(yōu)化通訊質(zhì)量，在調(diào)整過程中，通過實時監(jiān)測通訊質(zhì)量指標的變化，不斷反饋調(diào)整控制策略，確保信號強度穩(wěn)定在設定范圍內(nèi)，波動幅度不超過±3db，信噪比提升至不低于20db，帶寬利用率提高到不低于80％，延遲時間控制在不超過100ms，丟包率降低至不超過1％；

33、故障檢測與修復步驟：實時監(jiān)測通訊數(shù)據(jù)的異常情況，通過建立故障診斷模型，運用模式識別和數(shù)據(jù)分析技術，及時識別通訊故障，如信號中斷、嚴重干擾、設備故障，對常見故障的檢測準確率不低于95％，當檢測到故障時，自動采取相應的修復措施，如切換備用通訊鏈路、調(diào)整通訊參數(shù)、重啟相關設備，修復成功率不低于90％，同時發(fā)出故障警報，警報響應時間不超過1秒；

34、干擾抑制步驟：采用自適應濾波算法和頻譜分析技術，實時識別和抑制通訊過程中的各種干擾信號，如電磁干擾、同頻干擾，降低干擾對通訊質(zhì)量的影響，提高信號的清晰度和穩(wěn)定性，干擾抑制后的信噪比提升幅度不低于5db。

35、在干擾抑制過程中，計算干擾抑制效果的公式為：i＝sbefore-safter，

36、其中i為干擾抑制量，sbefore為干擾抑制前的信噪比，safter為干擾抑制后的信噪比。

37、用戶交互操作步驟：為用戶提供可視化的操作界面，用戶可以通過該界面實時查看通訊狀態(tài)、歷史數(shù)據(jù)趨勢、故障警報信息，并且能夠進行系統(tǒng)參數(shù)設置、控制策略選擇操作，界面操作的響應時間不超過0.5秒，同時支持歷史數(shù)據(jù)查詢和報表生成功能，方便用戶對通訊情況進行分析和總結(jié)。

38、優(yōu)選的，在所述大模型分析步驟之前，還包括數(shù)據(jù)預處理步驟，對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、去噪和歸一化處理，去除異常值和噪聲干擾，數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)有效率達到98％以上，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為大模型的分析提供準確的數(shù)據(jù)基礎。

39、進一步的，在所述自適應控制決策步驟中，還包括控制策略優(yōu)化步驟，根據(jù)通訊環(huán)境的變化和用戶的需求，通過強化學習算法對自適應控制策略進行優(yōu)化，提高控制策略的適應性和有效性，策略優(yōu)化的收斂時間不超過5分鐘。

40、進一步的，在所述故障檢測與修復步驟之后，還包括故障記錄與分析步驟，對發(fā)生的故障進行詳細記錄，包括故障類型、發(fā)生時間、修復措施信息，通過對故障記錄的分析，總結(jié)故障規(guī)律，為系統(tǒng)的改進和優(yōu)化提供依據(jù)，故障分析的準確率不低于85％。

41、進一步的，在所述用戶交互操作步驟中，支持用戶自定義界面顯示內(nèi)容和布局，用戶可以根據(jù)自己的喜好和使用習慣，選擇顯示感興趣的通訊指標和圖表，調(diào)整界面的顏色、字體設置，自定義功能的使用率不低于70％。

42、與現(xiàn)有的技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

43、本發(fā)明通過一系列創(chuàng)新設計和技術應用，為遠程通訊帶來了多方面的顯著提升。

44、通過引入先進的大模型分析模塊，運用深度學習技術和創(chuàng)新的預測公式，實現(xiàn)了對通訊質(zhì)量變化趨勢的精準預測，預測準確率高達85％以上，能提前為系統(tǒng)調(diào)整提供依據(jù)，有效避免通訊質(zhì)量下降。多目標優(yōu)化函數(shù)則確保了在復雜通訊環(huán)境下，對信號強度、信噪比、帶寬利用率等多個關鍵質(zhì)量指標的平衡優(yōu)化，提升了通訊系統(tǒng)的整體性能。

45、在故障處理方面，故障檢測與修復模塊憑借高檢測準確率(不低于95％)和快速修復機制(修復成功率不低于90％，警報響應時間不超過1秒)，以及智能故障分類功能，能迅速準確地識別并處理各類通訊故障，極大地提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，減少了故障對通訊業(yè)務的影響。

46、干擾抑制模塊采用自適應濾波算法和頻譜分析技術，結(jié)合濾波系數(shù)更新公式，有效抑制了多種干擾信號，使信噪比提升幅度不低于5db，保障了通訊信號的清晰度和穩(wěn)定性，確保數(shù)據(jù)準確傳輸。

47、安全加密模塊利用先進加密算法，如，為通訊數(shù)據(jù)提供了可靠的安全保障，符合行業(yè)標準要求，解密成功率高，防止了數(shù)據(jù)被竊取和篡改，保護了用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。

48、用戶界面模塊提供了直觀便捷的操作體驗，支持多設備適配，能自適應不同終端設備的屏幕尺寸和分辨率，并允許用戶自定義界面顯示內(nèi)容和布局，滿足了個性化需求，提高了用戶對通訊系統(tǒng)的掌控和操作效率。

49、綜上所述，本發(fā)明全面提升了遠程通訊的質(zhì)量、可靠性、安全性和用戶體驗，推動了遠程通訊技術的發(fā)展和應用，具有重要的實際意義和廣泛的應用前景。