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基于深度学习的车载网络TSN参数动态配置方法及系统

发明专利未知
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10权利要求 · 4 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

发明人

沈越; 张梦鸽; 任旭; 孙朋召; 张金聪; 鲁赛; 王忠林

申请日

Jun 5, 2026

公开日

Oct 16, 2026

IPC 分类

H04L 41/084 (2022.01)H04L 41/0853 (2022.01)H04L 41/0896 (2022.01)H04L 47/125 (2022.01)H04L 47/6275 (2022.01)H04L 67/12 (2022.01)H04L 41/0894 (2022.01)G06N 3/092 (2023.01)

本发明属于车载网络通信与调度技术领域,尤其涉及基于深度学习的车载网络TSN参数动态配置方法及系统。包括捕获车载网络报文,提取车载网络报文的核心特征;预测得到未来时段的车载网络流量数据;将未来时段的车载网络流量数据划分为高优先级队列和普通优先级队列,并结合预设的带宽决策特征映射表,分别确定不同优先级队列的流量值和周期值;按照预设的带宽分配规则为高优先级队列和普通优先级队列分配带宽,并为高优先级队列计算TAS参数,为普通优先级队列计算CBS参数,完成对车载网络TSN参数的动态配置。本发明实现了基于深度学习的车载网络TSN参数动态配置,显著提升了车载网络在高负载和突发流量场景下的确定性和实时性。