1.一种用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：构建双层CAN网络的传输模型，计算报文各传输逻辑的权重比，通过二进制序列模型得到单个报文传输时间均值，最后估算出传输模型中报文传输时间；具体包括以下步骤：S1：根据网络拓扑结构和节点传输特征、网络传输报文、信号量，分析网络特征，构建双层CAN网络报文传输模型，通过此模型，计算Pi种报文传输逻辑权重比；

S2：构建二进制序列模型，计算报文的填充位数分布均值，得到单个报文传输时间，根据单个报文传输时间和报文各传输逻辑的权重比，估算网络报文传输时间。

2.根据权利要求1所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S1中，所述双层CAN网络报文传输模型包括：按网络拓扑结构，划分为Pi种网络层传输逻辑，i取1～5，P1指网段内部传输、P2指单层网络对单层网络传输、P3指单层网络对双层网络传输、P4指双层网络对单层网络传输、P5指双层网络对双层网络传输；按节点传输特征，划分为Cj类传输类型，其中j取1～4，C1指单节点对单节点传输、C2指单节点对多节点传输、C3指多节点对单节点传输、C4指多节点对多节点传输。

3.根据权利要求2所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：所述Pi种报文传输逻辑权重比的取值采用分层分析法，所述分层分析法为：按照Cj类报文重要等级，构建判断矩阵A，计算Cj类报文在网络中的权重比；按照Pi种报文对Cj类报文的重要等级，构建判断矩阵Bj，对C1，C2，C3，C4，依次构建判断矩阵B1，B2，B3，B4，计算Pi种报文相对于Cj类的权重比；由判断矩阵的特征向量近似解求得Pi种传输逻辑的权重比。

4.根据权利要求1所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中，发送节点在发送的比特流中检测到5个相同极性的位流时，插入一个极性相反的位作为填充，即为位填充；

所述填充位数分布均值是指数据域字节长度Lg取值不同时，报文填充个数的分布均值在CAN网络标准帧中，参与填充的位包括帧起始、仲裁域、控制域、数据域及CRC域，长度为34+8Lg位；报文位数d＝34+8Lg+10，加入填充位数之后，报文的总位数

5.根据权利要求4所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中，报文传输时间的均值 指报文的总位数d'传输时间均值， 其中，τbit表示网络的波特率。

6.根据权利要求5所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中所述网络能够提前设置报文传输逻辑的权重比，报文传输时间均值能按照报文的总位数计算得到。

7.根据权利要求6所述的用于汽车CAN网络的报文传输时间预估方法，其特征在于：步骤S2中，所述估算报文传输时间具体计算包括以下步骤；

S21：构建二进制序列模型为F(Sf,d)，由M个d位的二进制序列Sf(f∈[1,M])组成，M为大于4000的随机个数；其中二进制序列由一系列数据报文组成，包含报文的帧起始、仲裁域、控制域、数据域、CRC域、应答场、帧结束；

S22：确定二进制序列模型数据报文的值，其中，帧起始位(Start Of Frame，SOF)、远程传输请求位(Remote Transmission Request，RTR)、标识符扩展位(Identifier Extension flag，IDE)和保留位r0均为显性位，取值0；

S23：生成二进制序列；

S24：统计填充位数N的概率λN，λN服从正态分布；参与填充的共有34+8Lg位，填充位数数据域的字节长度Lg中g取0～8，表示报文的数据域长度为0～8字节；分别统计数据域字节长度Lg在0～8个字节时，报文填充位数的概率λN；

S25：计算填充位数分布均值 根据填充位数概率分布，求得填充位数均值 每个二进制序列数据报文位数d＝34+8Lg+10，加入填充位数均值后，报文的总位数是 则报文传输时间均值 τbit表示网络的波特率；

S26：计算Pi种报文传输逻辑的权重比；采用分层分析法，选取Pi种传输逻辑最优的权重比；

S27：估算网络控制过程报文的传输时间。