本发明涉及无线通信，尤其涉及一种便携式救援通信终端的控制系统。
背景技术：
1、无线通信技术领域涉及数据和信息在无线环境下的传输，领域主要包括不同的无线通信标准和协议，例如蜂窝通信网络、卫星通信、无线局域网，以及近距离通信技术如蓝牙和nfc。无线通信技术使设备能够在没有物理连接的情况下进行交流，极大地增加了通信的灵活性和移动性。随着技术的进步，无线通信的速度、安全性和可靠性得到了显著提升，广泛应用于各种民用和商业场合，包括移动通信、物联网、远程监控、和紧急救援操作等。
2、其中，救援通信终端的控制系统是专为救援任务设计的通信设备控制系统，用于管理和优化救援过程中的通信活动。系统包括硬件设备和软件接口，以确保在灾难发生时救援人员之间的有效沟通。其用途主要是在紧急情况下，如自然灾害、事故现场或其他需要快速响应的场合，提供稳定、可靠的通信支持。通过这种系统，救援团队能够实时交换信息，协调救援行动。
3、现有技术在处理紧急救援时，难以实时分析和预测环境对信号传输的影响，容易在自然灾害等极端情况下出现通信中断，进而影响救援效果和救援人员的安全。同时，难以及时诊断和处理突发的通信故障，不便于在关键时刻有效协调救援资源。此外，当网络状态或外部环境发生变化时，数据传输路径难以即时调整，从而导致数据传输效率低下，延误救援时机。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种便携式救援通信终端的控制系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种便携式救援通信终端的控制系统包括：
3、环境影响分析模块收集救援场景中的环境参数，以及多路径效应和信号衰减的干扰因素，对参数进行动态分析，并计算参数对信号传输的影响，将计算结果合成为环境影响指数，得到救援数据分析结果；
4、通信延迟预测模块利用历史环境数据设定初始参数，初始化延迟微分方程模型，加入所述救援数据分析结果的实时信息进行参数的动态调整，预测未来的通信延迟，生成实时延迟预测结果；
5、故障诊断与响应模块监控整个通信网络的运行状态和流量情况，参照所述实时延迟预测结果和当前通信网络活动量，分析数据流中的异常模式与延迟的突然变化，通过马尔可夫决策过程计算通信网络节点的未来故障概率，得到通信网络故障分析结果；
6、动态路由管理模块根据所述通信网络故障分析结果，实时计算并调整通信网络路径，优化数据包的传输路线，匹配故障状态和变化的流量需求，得到优化后的路由配置。
7、作为本发明的进一步方案，所述计算参数对信号传输的影响的获取步骤具体为：
8、收集救援场景中的环境参数，采用公式：
9、
10、计算参数的加权平均值；
11、其中，是第次测量的环境参数值，是对应于的多路径效应的权重，通过历史数据分析和当前救援场景的特性定量确定，是第次测量的信号衰减干扰参数值，是对应于的信号衰减权重，根据救援环境中的电磁干扰强度调整，是总测量次数；
12、根据所述参数的加权平均值，采用公式：
13、
14、计算多路径效应和信号衰减参数对信号传输的总体影响；
15、其中，是基准环境参数值，根据救援通信终端的预设环境标准确定，是调节系数，用于调整环境参数对信号传输影响的敏感度，根据过往救援操作的经验和实验数据调整得到，是调整参数，基于最小化误差设定，是自然对数函数，用来转换与比值的线性关系到非线性。
16、作为本发明的进一步方案，所述救援数据分析结果的获取步骤具体为：
17、根据所述信号传输的总体影响，采用公式：
18、
19、计算环境影响指数；
20、其中，是预设的最小影响阈值，根据救援场景中出现的最小干扰设置，是预设的最大影响阈值，根据救援场景中出现的最大干扰设置；
21、根据所述环境影响指数，采用公式：
22、
23、计算环境对救援操作影响的百分比强度，得到救援数据分析结果。
24、作为本发明的进一步方案，所述初始化延迟微分方程模型的获取步骤具体为：
25、从历史环境数据中提取关键信息，采用公式：
26、
27、计算基于历史数据的加权平均值，生成初始参数；
28、其中，是第个数据点的权重，通过历史表现和相关性分析得到，是第个数据点的环境参数测量值，是历史数据点的总数；
29、根据所述初始参数，采用公式：
30、
31、计算在时间的预测通信延迟；
32、其中，是衰减系数，根据历史数据变化趋势和救援场景动态调整获得，是时间变量，是常数，用于实现延迟随时间的指数型衰减特性，是指数函数，描述延迟随时间的衰减行为，表示指数的负值。
33、作为本发明的进一步方案，所述实时延迟预测结果的获取步骤具体为：
34、利用所述环境对救援操作影响的百分比强度，采用公式：
35、
36、调整时间的预测通信延迟，得到调整后的预测通信延迟；
37、其中，是调整系数，用于量化对的影响程度，基于过往救援任务的数据分析和模拟得出；
38、根据所述调整后的预测通信延迟，采用公式：
39、
40、计算目标时刻的通信延迟，得到实时延迟预测结果；
41、其中，是环境变化的衰减系数，根据实时环境监测数据动态调整，通过历史数据和环境敏感性分析得到，是指数衰减函数，用于模拟环境变化对延迟的影响，表示负指数。
42、作为本发明的进一步方案，所述分析数据流中的异常模式与延迟的突然变化的获取步骤具体为：
43、根据所述目标时刻的通信延迟和当前时间的实时通信网络活动量，采用公式：
44、
45、评估延迟对通信网络活动的实时影响，得到调整后的通信网络活动状态；
46、其中，是调整系数，反映延迟对通信网络状态的影响程度，通过对历史延迟数据的分析以及通信网络敏感性测试获得；
47、根据所述调整后的通信网络活动状态，采用公式：
48、
49、量化通信网络状态的异常行为，计算得到通信网络的异常检测指标；
50、其中，是表示的时间导数，即通信网络状态随时间的变化速度，是异常检测的权重系数，用于调整异常行为的敏感度，基于通信网络性能历史数据和预先定义的阈值调整，是监控得到的通信网络状态平均值，用于标准化的当前读数。
51、作为本发明的进一步方案，所述通信网络故障分析结果的获取步骤具体为：
52、根据所述通信网络的异常检测指标，采用公式：
53、
54、计算通信网络节点从状态到状态的转移概率；
55、其中，是衰减系数，调整转移概率的敏感度，基于历史数据和节点特性调整，是马尔可夫模型中的状态索引，是指数衰减函数，用于计算状态转移概率，是马尔可夫模型中状态的总数，包括通信网络处于的全部条件；
56、根据所述通信网络节点从状态到状态的转移概率，采用公式：
57、
58、计算通信网络节点未来状态下的故障概率；
59、其中，是节点在状态的未来故障概率，是表示状态不直接转移到状态的概率，是计算至少发生一次故障状态转移的总概率。
60、作为本发明的进一步方案，所述优化后的路由配置的获取步骤具体为：
61、根据所述通信网络节点未来状态下的故障概率，采用公式：
62、
63、计算通信网络节点的路由调整需求指数；
64、其中，是转换因子，用于将故障概率转换为路由调整需求，基于网络的平均响应时间和服务级别协议参数设定，是指数函数，用于平滑故障概率的影响；
65、根据所述通信网络节点的路由调整需求指数，采用公式：
66、
67、评估当前节点到节点的优化传输路径；
68、其中，是当前节点到节点的原始网络流量，是调节因子，用于根据路由需求指数调整流量权重，根据网络的性能指标和流量分布调整；
69、根据所述当前节点到节点的优化传输路径，采用公式：
70、
71、汇总全部路径权重，得到优化后的路由配置。
72、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
73、本发明中，通过动态分析救援场景中的环境参数及其对信号传输的影响，能有效增强救援通信的可靠性和稳定性。结合历史环境数据，使得通信延迟预测更为精确，从而减少因延迟导致的通信失败风险。同时，监控整个通信网络的运行状态，结合实时信息分析数据流中的异常模式，有助于提前识别和响应潜在的故障，保障救援行动的连续性和有效性。通过实时计算并调整通信网络路径，优化数据包的传输路线，能够根据实际需求灵活调整，适应救援场景中可能出现的多变情况，从而提高了救援效率。
1.一种便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述计算参数对信号传输的影响的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述救援数据分析结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述初始化延迟微分方程模型的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述实时延迟预测结果的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述分析数据流中的异常模式与延迟的突然变化的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述通信网络故障分析结果的获取步骤具体为：
8.根据权利要求7所述的便携式救援通信终端的控制系统，其特征在于，所述优化后的路由配置的获取步骤具体为：
