[发明专利]基于FTTR的家庭用户热点区域识别方法、系统、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于FTTR的家庭用户热点区域识别方法、系统、设备及介质，属于无线通信领域，方法包括：将用户的家庭移动区域划分为多个网格；每隔预设时间间隔，根据多个接入点接收到的接收信号强度指示确定用户当前所处的第一网格，每两个预设时间间隔之间，预测预设时间间隔之后用户所处的第二网格；当第一网格、第二网格分别对应不同的最优接入点时，将第一网格对应最优接入点中的识别模型传递给第二网格对应最优接入点，使得第二网格对应最优接入点训练识别模型；预设时间间隔之后，若用户接入第二网格对应最优接入点，第二网格对应最优接入点利用其训练后的识别模型识别用户的热点区域。提高识别效率以及网络服务性能。

技术领域

本发明属于无线通信领域，更具体地，涉及一种基于FTTR的家庭用户热点区域识别方法、系统、设备及介质。

背景技术

全光组网（Fiber To The Room，FTTR）技术是指以光纤作为传输介质，通过主网关、分光器、边缘网关等光通信设备，将互联网接入每个房间的家庭组网方案。随着Wi-Fi通信成为大部分家庭上网方式的首要选择，用户通常连接Wi-Fi网络上网。然而，在Wi-Fi通信中，信号强度会因为穿墙而变得衰弱，导致信号连接不稳定；并且，用户在家庭中会随意走动，导致信号连接不稳定；此外，不同家庭用户之间同时使用FTTR系统，将存在系统资源分配和协调的问题。

在家庭网络中进行热点区域识别有助于较快地分配调度系统资源，从而提升FTTR系统的服务质量，改善用户体验。由于个人隐私问题，用户往往不希望家庭的私有信息被泄露，为了保障数据安全，需要在家庭范围内的FTTR系统上进行数据处理。然而，单个边缘接入点（Access Point，AP）的覆盖范围有限，效率低下，对于所覆盖范围边缘区域识别效率不高，对于移动用户的位置识别准确度有限。多个边缘AP可以提高位置识别准确度，但是如何选择性的采用智能学习的方法，来根据用户的状态预测其行为习惯，从而为家庭用户提供更好的网络服务，是本领域技术人员关心的问题。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种基于FTTR的家庭用户热点区域识别方法、系统、设备及介质，其目的在于根据用户的移动趋势预测用户的最优接入点，以提前将识别模型传输给该最优接入点中继续训练，从而提高识别效率以及网络服务性能。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于FTTR的家庭用户热点区域识别方法，包括：S1，根据FTTR系统中各接入点的位置确定用户的家庭移动区域，并将所述家庭移动区域划分为多个网格，每个网格对应一最优接入点；S2，每隔预设时间间隔，根据多个接入点接收到的来自用户的接收信号强度指示确定用户当前所处的第一网格，并在每两个预设时间间隔之间，基于所述第一网格预测预设时间间隔之后用户所处的第二网格；S3，当所述第一网格、第二网格分别对应不同的最优接入点时，将所述第一网格对应最优接入点中的识别模型传递给所述第二网格对应最优接入点，使得所述第二网格对应最优接入点训练所述识别模型；S4，预设时间间隔之后，若用户接入所述第二网格对应最优接入点，所述第二网格对应最优接入点利用其训练后的识别模型识别用户的热点区域。

更进一步地，所述基于所述第一网格预测预设时间间隔之后用户所处的第二网格包括：若所述第一网格位于门口，计算历史时段用户进入其余各房间的概率，根据所述概率预测得到所述第二网格；若所述第一网格不位于门口，利用曼哈顿移动模型预测得到所述第二网格；其中，若所述第一网格位于墙体处，所述曼哈顿移动模型中用户沿各方向移动的概率不同且与墙体相关，否则，所述曼哈顿移动模型中用户沿各方向移动的概率相同。

更进一步地，历史时段用户进入其余各房间的概率为：

其中，为历史时段用户进入房间的概率，为历史时段内用户在房间的位置的数目，为历史时段内房间的位置总数。

更进一步地，所述S2之前还包括：初始时间段内，根据FTTR系统中多个接入点接收到的来自用户的接收信号强度指示确定用户所处网格，将用户未出现过的网格区域设置为墙体。