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龙图腾网获悉北京文研顺科技有限公司申请的专利一种基于射频无线传输技术的电动车违章行为监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120048124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510191118.5，技术领域涉及：G08G1/017；该发明授权一种基于射频无线传输技术的电动车违章行为监测方法是由董文博设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于射频无线传输技术的电动车违章行为监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于射频无线传输技术的电动车违章行为监测方法，涉及电动车违章行为监测技术领域，包括以下步骤：首先，电动车车载射频传感器以预设功率发射无线信号，确保每辆电动车信号在监控区域内稳定、可靠地传播。本发明通过结合射频无线传输技术和机器学习模型，本方法有效解决了交通密集区域电动车信号干扰和碰撞问题。实时获取车载射频传感器信号，并通过智能评估调整发射功率，能够减少干扰，提升数据传输准确性和监控精度。该方案确保在高密度交通环境下准确识别电动车违章行为，优化交通管理系统的智能化水平，增强对动态交通状况的响应能力，从而提高交通安全和流量管理效率。

本发明授权一种基于射频无线传输技术的电动车违章行为监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于射频无线传输技术的电动车违章行为监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先，电动车车载射频传感器以预设功率发射无线信号，确保每辆电动车信号在监控区域内稳定、可靠地传播； 射频接收器实时获取经过监控区域的车载射频传感器发出的信号数据，通过捕捉到的无线信号，接收器获取到每辆车的实时动态信息； 将获取的无线信号数据构建成数据集合并进行预处理，为后续的数据分析奠定基础，并从预处理后的信号数据中提取出反映信号冲突的关键特征，并将提取的关键特征在检测窗口下进行深入分析，评估当前的信号状态； 将经过分析后的关键特征输入到预先训练好的机器学习模型中，通过机器学习模型对无线信号状态进行智能化评估； 基于机器学习模型的评估结果，将无线信号划分为射频信号碰撞和射频信号无干扰传播两类； 针对射频信号无干扰传播，电动车车载射频传感器继续以预设的功率发出无线信号，确保稳定、可靠的信号覆盖； 针对信号碰撞的情况，基于机器学习模型评估结果，动态调整不同电动车车载射频传感器的信号发射功率； 从预处理后的信号数据中提取出反映信号冲突的关键特征，提取的特征包括数据传输过程中符号的错误率和同一信号在不同时间点之间的一致性，在检测窗口下，对数据传输过程中符号的错误率和同一信号在不同时间点之间的一致性进行分析，分别生成符号误码率因子和信号自相关系数因子，通过符号误码率因子量化在信号传输过程中，接收到的符号与原始符号之间的不匹配程度，通过信号自相关系数因子量化同一信号在不同时间点之间的一致性，即该信号随时间推移的稳定性； 将经过分析后的符号误码率因子和信号自相关系数因子输入至预先学习好的机器学习模型中，通过机器学习模型生成信号冲突系数，通过信号冲突系数对当前检测区域无线信号传播过程中无线信号冲突状态进行智能化评估； 若信号冲突系数大于预先设定的信号冲突系数参考阈值，则将当前检测区域射频无线信号划分为射频信号碰撞； 若信号冲突系数小于等于预先设定的信号冲突系数参考阈值，则将当前检测区域射频无线信号划分为射频信号无干扰传播； 针对射频信号碰撞的情况，基于机器学习模型评估结果，动态调整不同电动车车载射频传感器信号发射功率的具体步骤如下： 在确认当前区域存在射频信号碰撞后，基于机器学习模型评估的结果，动态调整各电动车车载射频传感器的信号发射功率，基于预设的信号发射功率和机器学习模型评估结果，调整每辆车的发射功率，具体的调整公式如下： ，式中，是调整后的信号发射功率，是预设的信号发射功率，是功率调整因子，是信号冲突系数，是信号冲突系数参考阈值，是调整参数，用于控制冲突程度与功率调整之间的非线性关系； 在调整完电动车车载射频传感器的信号发射功率后，通过不断优化传输功率，降低由信号碰撞引起的干扰，减少数据丢失和传输错误，保证通信链路的可靠性，为精确控制信号的传输质量，采用如下优化策略： ，式中，是优化后的信号传输质量，是信号优化的比例系数，表示功率调整对信号质量的影响程度，是由当前环境干扰程度计算出的干扰因子，是用于控制功率调整对信号质量影响的指数调整参数。

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