[發明專利]用于在信號指紋系統中對網絡模型進行分析和適配的方法

在審

• 申請號: 202010871124.2
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN112448943A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: C.胡斯;M.克奈博
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 杜荔南;劉春元

1.用于使網絡模型（200）適配的方法，所述方法包括：

在分析單元（62）中，接收（110）在網絡（1）上發送的信號的至少一個信號參數的信號參數值；

基于所述至少一個信號參數來創建（120）所述網絡（1）的電子架構的經適配的模型；

將所述經適配的模型與針對所述網絡被存儲在所述分析單元中的模型（200）進行比較（130）；

基于所述比較來判斷所述模型是否必須被更新；并且

如果所述模型必須被更新，則將經適配的模型發送（150）給在所述網絡（1）中的模型單元。

2.根據權利要求1所述的方法，其中對所述模型是否必須被更新的判斷（130）包括：

基于所存儲的模型（200）來預測所述至少一個信號參數的所預期的參數值；并且

將所預測的參數值與所接收到的信號參數值進行比較。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其中所接收到的信號參數的至少一部分特定于已在所述網絡中發送了所屬的信號的網絡成員。

4.根據權利要求3所述的方法，其中對所述模型是否必須被更新的判斷（130）包括：

檢查在所述網絡上發送的信號能被分配給特定的網絡成員（30、32、34）的概率。

5.根據上述權利要求之一所述的方法，其中至少一個所接收到的信號參數（100）包括如下參數中的至少一個：信號的時鐘偏移、信號抖動、上升或下降信號沿的沿陡度、信號電壓的波動、信號的頻率成分、信號的位長度。

6.根據上述權利要求之一所述的方法，其中所述模型（200）包括如下模型中的至少一個：機器學習算法、神經網絡、隨機模型、基于數據的模型。

7.根據上述權利要求之一所述的方法，所述方法還包括：

基于所接收到的信號參數值來使所存儲的模型（140）適配。

8.根據上述權利要求之一所述的方法，所述方法還包括：

對在至少兩個不同的網絡中的信號參數進行統計分析，其中所述網絡具有至少部分地相同的網絡特性。

9.根據權利要求8所述的方法，所述方法還包括：

基于所述網絡特性和對來自多個網絡的信號參數的統計分析來針對網絡中的信號形成所述模型（140）或者使所述模型（140）適配。

10.根據上述權利要求之一所述的方法，所述方法還包括：

確定（100）至少一個信號參數的當前的信號參數值，所述信號參數值描述了在網絡（1）上發送的信號；并且

將至少一個信號參數值發送給所述分析單元（62）。

11.根據上述權利要求之一所述的方法，其中所述網絡包括在車輛中的控制器域網絡總線（1），并且其中所述分析單元（62）包括遠離所述車輛的計算單元。

12.計算單元，所述計算單元被設立為執行根據上述權利要求之一所述的方法的所有方法步驟。

13.計算機程序，當所述計算機程序在計算單元上實施時，所述計算機程序促使所述計算單元執行根據權利要求1至11之一所述的方法的所有方法步驟。

14.機器可讀的存儲介質，其具有被存儲在其上的根據權利要求13所述的計算機程序。