[发明专利]一种自适应网络切换方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种自适应网络切换方法、系统及存储介质，本发明基于RBF神经网络判断设备业务类型和设备网络制式，从而确定切换所使用的深度Q网络，将当前异构网络或网络接入点的环境状态作为深度Q网络输入，获得最优网络及接入点，避免了因传统切换算法切换指标单一而引发的误切换，减少设备切换次数，切换更加合理。

技术领域

本发明涉及一种自适应网络切换方法、系统及存储介质，属于无线网络技术领域。

背景技术

随着未来各种应用场景中多种无线网络的部署，多网融合发展和无缝漫游的异构无线网络将成为必然趋势。作为异构无线网络移动性管理技术的核心，网络切换技术是在设备跨异构网络移动时确保会话连续性的关键技术之一，具有重要的研究意义。

目前传统的切换方法包括基于接受信号强度(Received Signal Strength，RSS)算法和基于多准则决策(Multi-criteria Decision Making，MCDM)算法；其中，RSS算法会导致设备的频繁切换，影响用户服务质量，MCDM算法由于多种决策标准相互依赖和交互影响切换判决准则的相对权重，最终导致切换不合理。

发明内容

本发明提供了一种自适应网络切换方法、系统及存储介质，解决了传统方法导致设备切换频繁和切换判据不合理的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种自适应网络切换方法，包括：

将网络环境下设备的状态信息输入预先训练的RBF神经网络，获得设备业务类型和设备网络制式；

若设备网络制式为支持多网络制式，将网络环境状态参数作为输入，采用预先训练的第一深度Q网络和第二深度Q网络，获得选择连接的网络和选择连接网络的接入点，根据选择连接的网络和选择连接网络的接入点，进行网络切换；

若设备网络制式为单网络制式且设备业务类型为非固定类业务，将网络环境状态参数作为输入，采用预先训练的第二深度Q网络，获得选择连接的网络接入点，根据选择连接的网络接入点，进行网络切换。

设备的状态信息包括设备接收功率变化值、设备接收时延变化值和设备固有参数。

若设备网络制式为支持多网络制式，采用预先训练的第一深度Q网络和第二深度Q网络，获得选择连接的网络和选择连接网络的接入点，根据选择连接的网络和选择连接网络的接入点，进行网络切换，包括：

若设备网络制式为支持多网络制式，采用预先训练的第一深度Q网络，获得选择连接的网络，采用预先训练的第二深度Q网络，获得选择连接网络的接入点，根据选择连接的网络和选择连接网络的接入点，进行网络切换。

第一深度Q网络的输入为网络环境状态参数，包括：

环境中各无线网络的带宽、时延、误码率和抖动；

设备对网络带宽、时延、误码率和抖动的需求矩阵。

第一深度Q网络中网络切换奖励为：

其中，r₁为第一深度Q网络中网络切换奖励，为网络切换时带宽的网络选择权重，为网络切换时时延的网络选择权重，为网络切换时误码率的网络选择权重，为网络切换时抖动的网络选择权重，f_1B(S₁,n)为网络切换时带宽的网络选择收益函数，f_1τ(S₁,n)为网络切换时时延的网络选择收益函数，f_1e(S₁,n)为网络切换时误码率的网络选择收益函数，f_1J(S₁,n)为网络切换时抖动的网络选择收益函数，S₁为输入第一深度Q网络的网络环境状态参数集。