【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信网络，特别是一种民航、消防救援装备5g智能调平方法及系统。
技术介绍
1、近年来，各类突发事件和灾难救援的需求日益增加，传统的救援通信和指挥调度方式已难以满足实时高效的救援需求。随着5g通信技术和人工智能技术的不断发展，将二者深度融合应用于救援领域，有望极大提升救援作业的协同性和智能化水平。
2、传统的救援通信网络通常是临时部署，网络带宽和覆盖能力有限，且不具备智能编排能力。救援装备的控制和调度主要依赖人工经验，缺乏实时约束感知和智能优化决策的支持，无法充分发挥装备效能。同时，救援装备的全流程运营数据缺乏集中记录和监管，费用结算效率低下。
技术实现思路
1、鉴于现有的救援通信和指挥调度方式存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何通过融合5g、人工智能、增强现实和区块链等先进技术，构筑一体化的救援通信网络和智能调度控制系统，全面提升救援作业的智能化和高效协同水平。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种民航、消防救援装备5g智能调平方法，其包括在救援作业区域部署基于5g毫米波技术的基站网络，并采用软件定义网络架构进行网络资源虚拟化；在救援装备上集成5g通信单元、定位单元和环境感知单元，获取实时位置、状态和环境感知数据，并上传至5g基站网络；构建基于混合智能的约束感知分层调度架构，分层调用人工智能算法模型生成备选决策，层级融合输出最
5、作为本专利技术所述民航、消防救援装备5g智能调平方法的一种优选方案，其中：在救援作业区域部署基于5g毫米波技术的基站网络包括以下步骤：全面评估救援区域的地理环境、面积及潜在通信障碍，并深入分析救援任务对网络的具体需求；根据网络需求分析，选择能够满足这些需求的5g毫米波基站设备和支持软件定义网络架构；基于地形地貌和网络覆盖需求设计基站的具体布局，并评估基站之间的干扰情况以优化频率分配和信号调整；在网络中心部署sdn控制器，并利用sdn控制器配置虚拟网络功能；在预定位置安装5g毫米波基站和相关网络设备，并开展网络性能测试以满足救援任务的需求；利用sdn控制器的监控功能实时监控网络状态，快速定位并解决潜在的问题，同时定期对网络设备进行维护和软件更新。
6、作为本专利技术所述民航、消防救援装备5g智能调平方法的一种优选方案，其中：构建基于混合智能的约束感知分层调度架构包括以下步骤：初始化混合智能系统包括符号规则推理模块、机器学习模块和知识库，并获取环境感知数据；利用符号规则推理模块解析环境感知数据，以提取与救援任务相关的调度约束条件；利用符号规则推理模块对调度约束进行层级划分，并调用相应层级模型；并行运行多个层级模型，根据策略质量打分从多个备选决策中生成最优调度决策；通过5g网络发布最优调度决策指令，指导救援装备执行；跟踪实际执行效果并自动提取实操数据，分批次输入至机器学习模块进行增量学习；机器学习模块持续学习，不断优化各层级模型和符号推理规则，形成闭环反馈；知识库系统吸纳实操经验及人工干预反馈，持续累积领域知识。
7、作为本专利技术所述民航、消防救援装备5g智能调平方法的一种优选方案，其中：利用符号规则推理模块对调度约束进行层级划分包括以下步骤：利用符号规则推理模块将调度约束划分为约束级别0、约束级别1、约束级别2、约束级别3、约束级别4；约束级别0表示无任何约束，约束级别1表示所有约束均满足，约束级别2表示部分软约束不满足，约束级别3表示存在硬约束不满足，约束级别4表示存在多个硬约束冲突；根据约束级别选择性调用对应决策模型层，若为约束级别0，则直接执行预先设计的标准调度策略，或利用机器学习模型生成常规调度方案；若为约束级别1，则调用第一层深度强化学习模型生成正常调度策略，第二层启发式搜索模型并行运行提供备选调度策略；若为约束级别2，则调用第三层在线规划模型修正强化学习策略以满足新约束，并激活备份策略生成模块基于进化算法在给定时限内生成新策略；若为约束级别3，则调用第四层组合优化模型，求解满足所有硬约束的最优调度策略，同时反馈至5g网络模块动态调配网络切片资源，并行人机交互模块结合专家知识生成应急预案；若为约束级别4，则调用优先级解析模块权衡各硬约束的重要性，适当放宽部分硬约束使问题可解，并启动紧急预案保证关键任务。
8、作为本专利技术所述民航、消防救援装备5g智能调平方法的一种优选方案，其中：根据策略质量打分从多个备选决策中生成最优调度决策包括以下步骤：针对救援任务的实时状态和约束条件，并行启动各层级决策模型，生成相应调度策略；收集所有并行层级模型的输出，形成一个包含多种备选调度方案的决策备选池；执行评价指标的适用性检查，若发现某些指标不适用或其影响力有所变化，则调整指标权重或选择替代指标；通过策略评估模块，对决策备选池中的每个备选决策方案进行基于多维度评价指标的质量评分；对各备选决策的多维度评分进行加权求和，生成一个综合质量分数；基于综合质量分数对备选决策方案进行排序，选取综合质量分数最高的备选方案作为最终调度决策；对最终调度决策进行可行性验证，若初步验证通过，则确认此方案为最优调度决策；若初步验证未通过，则排除此方案，选择下一个综合质量分数最高的方案，并重复可行性验证，直至找到满足所有实际需求的调度方案；通过5g基站网络将最优调度决策反馈至救援装备和指挥员，准备实施。
9、作为本专利技术所述民航、消防救援装备5g智能调平方法的一种优选方案，其中：在极端约束条件下切换至人机交互生成应急方案包括以下步骤：持续监测决策系统的运行状态，若发现存在约束级别4的极端情况，则触发应急人机混合决策机制；系统自动生成当前极端约束的描述文本和可视化展示，并将相关信息同步至指挥员的增强现实交互终端；指挥员通过终端的自然语言交互界面，输入应对当前极端约束的经验建议和干预决策意见；人机交互模块接收指挥员的自然语言输入，并结合符号规则推理模块对其进行语义理解和结构化处理；系统根据指挥员的决策意见调用优先级解析模块，权衡各硬约束的重要性，适当放宽可放宽的部分硬约束；将放宽后的约束条件反馈至组合优化模型，求解满足所有约束的最优应急调度策略；并行运行决策融合模块，将人机交互反馈的专家经验与模型输出的调度策略进行融合优化；将融合后的最终应急调度策略再次呈现至指挥员终端，由指挥员确认执行或继续干预优化；确认无误后，系统通过5g网络将应急调度策略下发至救援装备执行；将本次人机混合决策的全过程记录存档至知识库，为后续决策提供参考。
10、作为本专利技术所述民航、消防救援装备5g智能调平方法的一种优选方案，其中：调度约束条件包括时间约束、能源约束和任务优先级约束，时间约束包括任务响应时间约束、任务持续时间约束本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种民航、消防救援装备5G智能调平方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5G智能调平方法，其特征在于：所述在救援作业区域部署基于5G毫米波技术的基站网络包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5G智能调平方法，其特征在于：所述利用符号规则推理模块对调度约束进行层级划分包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5G智能调平方法，其特征在于：所述根据策略质量打分从多个备选决策中生成最优调度决策包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5G智能调平方法，其特征在于：所述在极端约束条件下切换至人机交互生成应急方案包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5G智能调平方法，其特征在于：所述调度约束条件包括时间约束、能源约束和任务优先级约束，所述时间约束包括任务响应时间约束、任务持续时间约束和时间窗口约束，所述能源约束包括能源存量约束、能源补给约束和能源功率约束。
7.一种民航、消防救援装备5G智能调平系统，基于权利要求1~6任一所
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~6任一所述的民航、消防救援装备5G智能调平方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~6任一所述的民航、消防救援装备5G智能调平方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种民航、消防救援装备5g智能调平方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5g智能调平方法，其特征在于：所述在救援作业区域部署基于5g毫米波技术的基站网络包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5g智能调平方法，其特征在于：所述利用符号规则推理模块对调度约束进行层级划分包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5g智能调平方法，其特征在于：所述根据策略质量打分从多个备选决策中生成最优调度决策包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5g智能调平方法，其特征在于：所述在极端约束条件下切换至人机交互生成应急方案包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的民航、消防救援装备5g智能调...
【专利技术属性】
技术研发人员：马列，单萍，马海兵，马琼琼，沈亮，
申请(专利权)人：江苏天一航空工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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