CN110248401A - WiFi的扫描控制方法、装置、存储介质及移动终端 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种WiFi的扫描控制方法、装置、存储介质及移动终端，其中，本申请实施例获取移动终端的运动状态数据；根据预设场景识别机制和运动状态数据，判断移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，WiFi环境为移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；若WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。实现了根据WiFi环境调整对WiFi信号的扫描周期，降低WiFi扫描产生的功耗。

Description

WiFi的扫描控制方法、装置、存储介质及移动终端

技术领域

本申请涉及移动终端技术领域，具体涉及一种WiFi的扫描控制方法、装置、存储介质及移动终端。

背景技术

随着手机等移动终端的广泛应用，人们在日常生活中对移动终端的使用越来越频繁。通过移动终端可以进行视频、语音、听音乐、影视播放、打游戏等。这些活动一般都需要移动终端连接网络，例如连接WiFi网络。但是移动终端始终是按照固定的扫描周期扫描WiFi信号，导致过多的功耗浪费。

发明内容

本申请实施例提供了一种WiFi的扫描控制方法、装置、存储介质及移动终端，能够根据WiFi环境调整WiFi信号的扫描周期，减少WiFi扫描产生的功耗。

第一方面，本申请实施例了提供了的一种WiFi的扫描控制方法，包括：

获取移动终端的运动状态数据；

根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；

若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

第二方面，本申请实施例了提供了的一种WiFi的扫描控制装置，包括：

数据获取模块，用于获取移动终端的运动状态数据；

状态检测模块，用于根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；

扫描设置模块，用于若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

第三方面，本申请实施例提供的存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如本申请任一实施例提供的WiFi的扫描控制方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种移动终端，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如本申请任一实施例提供的WiFi的扫描控制方法。

本申请实施例提供的技术方案，获取移动终端的运动状态数据。根据预设场景识别机制和运动状态数据，判断移动终端当前环境中的WiFi环境是否为稳定状态，WiFi环境为移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况。若WiFi环境为稳定状态，则说明移动终端周侧的说明移动终端周侧的WiFi网络接入点在短时间内不会发生变化。这种情况下，原先无可用的WiFi接入点，短期内依然无可用的WiFi接入点。故可以增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号，通过这种基于环境的自适应扫描周期调节方法，可以减少WiFi信号扫描操作产生的功耗。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的逻辑框架示意图。

图2为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的第一种流程示意图。

图3为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的应用场景示意图。

图4为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的第二种流程示意图。

图5为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的第三种流程示意图。

图6为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制装置的结构示意图。

图7为本申请实施例提供的移动终端的第一种结构示意图。

图8为本申请实施例提供的移动终端的第二种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请的保护范围。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例提供一种WiFi的扫描控制方法，该WiFi的扫描控制方法的执行主体可以是本申请实施例提供的WiFi的扫描控制装置，或者集成了该WiFi的扫描控制装置的移动终端，其中该WiFi的扫描控制装置可以采用硬件或者软件的方式实现。其中，移动终端可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑等设备。

请参照图1，图1为本申请实施例提供的扫描控制方法的逻辑框架示意图。移动终端包括***框架层、数据处理层以及信息采集层。本申请实施例中，从***框架层面，对移动终端的WiFi扫描进行控制。以安卓***为例，信息采集层采集移动终端的运动状态数据，例如获取运动传感器的采集数据、计步器的上报数据等，接下来，在数据处理层，通过运动状态数据计算移动终端的移动距离，以及采用场景识别机制识别移动终端所在的场景，由安卓框架(android framework)层通过对场景和移动距离的综合判断，判断移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，并根据判断结果设置扫描参数，扫描参数包括扫描周期，例如，当判定WiFi环境为稳定状态时，增大WiFi信号的扫描参数，由WiFi扫描控制模块按照增大后的扫描周期进行WiFi信号的扫描。

请参照图2，图2为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的第一种流程示意图。本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的具体流程可以如下：

101、获取移动终端的运动状态数据。

102、根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况。

本申请实施例，从移动终端的操作***层面对WiFi扫描进行控制。例如，对于安卓***来说，移动终端处于亮屏且未连接WiFi时，其安卓框架(android framework)层按照该方案控制WiFi扫描。而对于前台运行的应用程序来说，可以按照自定义的扫描周期进行WiFi扫描，即前台的应用程序与***框架层可以进行并行扫描控制，互不影响。

本申请实施例中，通过对移动终端所处的WiFi环境是否为稳定状态进行判断，其中，WiFi环境是指移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况，WiFi环境为稳定状态是指：移动终端周侧的WiFi接入点数量和各WiFi接入点(AccessPoint)的可连接情况在短时间内不会发生较大变化，原先没有可用的WiFi接入点，短期内依然没有可用的WiFi接入点。

移动终端在进行WiFi扫描时，需要发射信号，因此会产生一定的功耗。以手机为例，若按照15s的固定扫描周期，每次扫描时间为1-3s。根据手机天线和发射功率的不同，在一次扫描期间(扫描周期+扫描时间)内，WiFi扫描操作的功耗为40-60mA(V₀)，其中，V₀为工作电压，下文中为了便于说明，均以电流来表示功耗的大小。而移动终端的WiFi环境为稳定状态时，即使频繁地进行WiFi扫描，也不会在短时间内扫描到可用的WiFi信号，因此，这种情况下，WiFi扫描操作会浪费过多的功耗。

为了尽可能地减少WiFi扫描产生的功耗，本申请实施例中，根据移动终端所处的WiFi环境动态地调整***框架层对WiFi信号的扫描周期。例如，对于一些特定的场景，其WiFi信号的数量、可连接WiFi的数量在较长时间内可能不会发生变化，比如移动终端处于公交车、高铁、地铁、汽车、飞机等交通工具内，或者一些不具有可用WiFi的室外场景、室内场景等，当移动终端处于这些场景时，可以判定其所在环境中的WiFi环境为稳定状态。参照图3所示，图3为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的应用场景示意图。

此外，在进行场景识别的同时，或者在场景识别的基础上，还可以结合移动终端的运动状态数据对WiFi环境进行综合判断。例如，通过移动终端的运动状态数据判断其移动状态，如移动距离等。当移动状态满足一定的条件，则判定移动终端所处的WiFi环境为稳定状态，比如，当移动距离小于第一预设阈值，判定移动终端所处的WiFi环境为稳定状态。其中，运动状态数据可以是运动传感器数据、计步器的上报数据等能够反映移动终端运动状态的数据。

其中，在一些实施例中，移动终端可以定时、实时或者每间隔预设时间间隔获取运动状态数据，并将获取的运动状态数据与预设场景识别机制结合，WiFi环境是否为稳定状态进行判断。预设时间间隔的取值可以是固定值，例如，每间隔5s；也可以是在某个范围内变化的动态值，例如，时间间隔可以在1-10s的范围内动态取值，比如第一次获取数据的时间间隔为5s，第二次获取数据的时间间隔为6s，第三次获取数据的时间间隔为7s，其中取值范围可以根据实际情况设置。

103、若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

当根据上述机制判断移动终端当前的WiFi环境为稳定状态时，可以将当前的扫描周期增大，按照较大的扫描周期进行WiFi信号的扫描。其中，增大扫描周期的方式可以是，随着扫描次数的增加，逐渐增大扫描周期；或者，随着扫描次数的增加，逐渐增大扫描周期至第二预设周期。例如，在增大扫描周期之前，移动终端按照固定的扫描周期进行WiFi信号的扫描，例如按照第一扫描周期。则可以随着扫描次数的增加，逐渐将扫描周期由第一扫描周期增大至第二扫描周期。

例如，在一些实施例中，按照预设公差d，每扫描一次，移动终端将扫描周期增加d。比如d＝10s，第一预设周期为10s，则在WiFi环境为稳定状态时，第一次扫描的扫描周期为10s，第二次扫描的扫描周期为20s，即在第一次扫描后间隔20s进行第二次扫描，第三次扫描的扫描周期为30s，即在第二次扫描后间隔30s进行第三次扫描，以此类推，逐渐增大扫描周期，直至检测到WiFi环境退出稳定状态，或者，直至扫描周期增加至预先设置的最大扫描周期。例如，最大扫描周期为200s，则当扫描周期增大至200s时，则持续按照该周期进行WiFi扫描。

具体实施时，本申请不受所描述的各个步骤的执行顺序的限制，在不产生冲突的情况下，某些步骤还可以采用其它顺序进行或者同时进行。

由上可知，本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法，获取移动终端的运动状态数据。根据预设场景识别机制和运动状态数据，判断移动终端当前环境中的WiFi环境是否为稳定状态，WiFi环境为移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况。若WiFi环境为稳定状态，则说明移动终端周侧的说明移动终端周侧的WiFi网络接入点在短时间内不会发生变化。这种情况下，原先无可用的WiFi接入点，短期内依然无可用的WiFi接入点。故可以增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号，通过这种基于环境的自适应扫描周期调节方法，可以减少WiFi信号扫描操作产生的功耗。

在一些实施例中，可以在移动终端处于亮屏且未连接WiFi的情况下，按照上述方案对WiFi扫描进行控制。例如，在获取移动终端的运动状态数据之前，该方法还包括：检测所述移动终端是否为亮屏状态且未连接WiFi；若是，则获取移动终端的运动状态数据。

当移动终端处于亮屏但是未连接WiFi时，用户大概率是在使用蜂窝网络上网，此时，为了在有可用WiFi时，能够快速地连接到WiFi网络，节省流量，移动终端会按照一定的扫描周期扫描WiFi信号。

此外，可以理解的是，在判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态之后，所述方法还包括：若WiFi环境为不稳定状态，则按照第一扫描周期扫描WiFi信号。也就是说，在上述机制判断移动终端当前的WiFi环境为不稳定状态时，为了在有可用WiFi时，能够快速地连接到WiFi网络，此时，移动终端按照较小的扫描周期进行WiFi信号的扫描，即相邻两次扫描操作的时间间隔较小。在一些实施例中，第一预设周期的取值范围可以为5-15s。

由于移动终端是在不断地对WiFi环境是否为稳定状态进行检测，随着WiFi环境的变化，移动终端周侧的WiFi覆盖情况不断发生变化，WiFi环境在稳定状态与不稳定状态之间不断变化，若WiFi环境为不稳定状态，则说明移动终端周侧的WiFi覆盖情况发生变化的可能性较大，则可以按照较小的第一扫描周期进行WiFi扫描。若WiFi环境为稳定状态，则说明移动终端周侧的WiFi覆盖情况处于一个较为稳定的状态，短时间内发生变化的可能性较小，可以将WiFi的扫描周期由第一扫描周期增大至第二扫描周期。通过这种方式，实现根据环境自适应地动态调整***框架层对WiFi的扫描周期，减少WiFi扫描产生的功耗。

在一些实施例中，运动状态数据可以为运动传感器数据，“根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态”包括：

获取预设场景识别机制的上报结果；

若获取到上报结果，则根据所述上报结果判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态，若否，则判定所述WiFi环境为不稳定状态；

若获取不到上报结果，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，移动距离小于预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态，移动距离不小于预设阈值则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

其中，移动终端并行地采用以下两种机制来WiFi环境是否为稳定状态进行判断：第一为预设场景识别机制，采用预设场景识别机制判断移动终端当前所处的场景是否为预设场景；第二，获取运动传感器数据，根据运动传感器数据计算移动终端的移动状态，根据移动终端的移动状态来判断WiFi环境是否为稳定状态。其中，第二种机制的原理是，当移动终端是在小范围内活动时，那么当前没有可用WiFi，短时间内检测到可用WiFi的概率会比较小，此时，可以判定移动终端所处的WiFi环境为稳定状态，反之，当移动终端移动距离较大时，说明移动终端所处的活动场景发生了较大变化，此时可以判定移动终端的WiFi环境退出了稳定状态。

此外，上述第一种机制的优先级大于第二种机制，当两种机制都有上报结果时，根据第一种机制的判断结果为准。当获取不到场景识别机制的上报结果时，则根据第二种机制获取移动终端的移动距离，当移动距离小于预设阈值时，判定WiFi环境为稳定状态；当移动距离不小于预设阈值时，判定WiFi环境为不稳定状态。

此外，在一些实施例中，“增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号”包括：根据二进制指数退避算法，将所述移动终端对WiFi信号的扫描周期由当前扫描周期增大至第二预设周期，其中，所述第二预设周期大于所述第一预设周期。当前扫描周期为上一次WiFi扫描操作的扫描周期。

其中，二进制指数退避算法的原理为，每扫描一次，将扫描周期二倍增大，即下一次扫描的时间间隔为上一次扫描的时间间隔的二倍。例如，假设第一预设周期为15s，第二预设周期为120s，二进制指数退避算法的最小周期为15s，最大周期为120s，则在检测到WiFi环境进入稳定状态后，第一次扫描的扫描周期为非稳定状态下设置的15s，第二次扫描的扫描周期增大至30s，第三次扫描的扫描周期增大至60s，第四次扫描的扫描周期增大至120s，至此，不再继续增加扫描周期，按照120s的扫描周期进行WiFi扫描，直至检测到WiFi环境退出稳定状态。

请参阅图4，图4为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的第二种流程示意图。在该实施例中，“根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态”包括：

1021、根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态。

1022、若否，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，移动距离小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态，移动距离不小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

本实施例中，先根据场景识别机制检测终端当前所述的场景是否为预设场景，当是在预设场景时，判定WiFi环境为稳定状态。当不是在预设场景时，进一步根据运动传感器数据来判断WiFi环境是否为稳定状态。具体地，根据运动传感器数据计算移动终端在预设时间间隔内的移动距离，其中，运动传感器为可以对移动终端的运动状态进行检测的传感器，包括但不限于以下几种：加速度传感器、角速度传感器、地磁传感器、陀螺仪等。

其中，根据运动传感器数据计算移动终端在预设时间间隔内的移动距离，包括：获取预设时间间隔内的运动传感器数据，根据运动传感器数据计算移动终端在预设时间间隔内的各上报周期的位移，位移包括移动距离和移动方向；根据各上报周期内的位移，计算移动终端在预设时间间隔内的移动距离。

例如，假设第一预设阈值为10m，第一预设周期为15s，第二预设周期为120s。那么，在移动终端退出预设场景后，若检测到移动终端在预设时间间隔内，例如在5s内的移动距离不小于10m，则可以判定用户所在的场景在不停地变化，其WiFi环境为不稳定状态，可以将WiFi扫描周期设置为15s。反之，若检测到移动终端在预设时间间隔内，例如在5s内的移动距离小于10m，则可以判定用户所在的场景中WiFi环境为稳定状态，可以增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

在一些实施例中，所述若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号，包括：

若所述WiFi环境为稳定状态、所述移动距离小于第二预设阈值，则根据二进制指数退避算法，将移动终端对WiFi信号的扫描周期增大至第二预设周期，其中，所述第二预设周期大于所述第一预设周期；

若所述WiFi环境为稳定状态、所述移动距离不小于所述第二预设阈值但小于所述第一预设阈值，则根据所述二进制指数退避算法，将移动终端对WiFi信号的扫描周期增大至第三预设周期，其中，所述第三预设周期大于所述第一预设周期、且小于所述第一预设周期，所述第二预设阈值小于所述第一预设阈值。

例如，假设第一预设阈值为10m，第二预设阈值为2m，第一预设周期为15s，第二预设周期为120s，第三预设周期为60s。当移动终端在预设时间间隔内的移动距离小于10m，WiFi环境为稳定状态的情况下，分为两种模式，比如当移动距离<2m，可将该模式称之为悸动(Inciting)，当移动距离位于2m-10m，可将该模式称之为巡逻(patrol)。另外，当移动距离大于10m，可以称之为迁徙(Migration)。针对悸动模式，例如用户坐在某个固定位置看电视或者玩游戏，此时因环境并未发生改变，原先无可用的WiFi接入点，短期内依然无可用的WiFi接入点，所以扫描周期可以从15s逐渐2倍退避到最大120s。针对巡逻模式，例如用户在小范围内移动，此时WiFi环境基本不会发生太大的改变，但相比于悸动模式，最大扫描周期可适当下降，例如，扫描周期从15s逐渐2倍退避到最大60s。针对迁徙模式，用户的移动范围会较大，WiFi环境为不稳定状态，则直接将扫描周期恢复至15s。

经场景模拟实验可以得到，当扫描周期从15s增加到60s，扫描的功耗可从60mA减小至15mA；当扫描周期从15s增加到120s，功耗可从60mA减小至8mA。可以看出，这种根据WiFi环境动态调整WiFi扫描周期的方案极大程度地降低了WiFi信号扫描操作所产生的功耗。

在一些实施例中，“根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景”可以包括：根据语音组件采集环境声音；检测所述环境声音中是否包含有预设音频特征，其中，若是，则判定所述移动终端当前所处的场景为预设场景，若否，则判定所述移动终端当前所处场景不为所述预设场景。

以预设场景为交通工具为例，比如公交车、地铁等，这些交通工具在运行时会产生特殊的环境噪声，因此，可以采集这些环境噪声，通过音频特征提取算法获取其中的音频特征作为预设音频特征存储至数据库。在对移动终端所处的场景进行识别时，通过移动终端上的语音组件，例如麦克风，采集环境声音，通过将环境声音的音频特征与预设音频特征进行比对，若环境声音中包含有这些预设音频特征，则判定移动终端所处的场景为预设场景，反之，则不为预设场景。对于其他的预设场景，可以按照同样的方式采集该场景特有的声音特征作为预设音频特征。

在其他实施例中，“根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景”可以包括：

根据语音组件采集环境声音，并根据所述环境声音生成第一特征向量；获取运动传感器数据，并根据所述运动传感器数据生成第二特征向量；根据所述第一特征向量、所述第二特征向量和预设分类模型，判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景。

为了更加准确地检测移动终端当前所处的场景是否为预设场景，采集多个维度的数据提取特征向量，将特征向量作为预先训练好的分类模型的输入数据，以检测场景。其中，通过语音组件采集环境声音，根据音频特征提取算法将环境声音转换为频谱图，将该频谱图输入预先训练好的自编码卷积神经网络，获取该自编码卷积神经网络的中间隐藏层的输出向量作为第一特征向量，该第一特征向量能够表达环境声音中的特征。

此外，获取运动传感器数据，运动传感器按照自定义的频率不断地上报数据。移动终端获取预设时间区间内多个上报周期内获取到的运动传感器数据序列，对该数据序列进行统计，提取数据序列中的峰值、均值、均方根值、峭度指标、波形因子等时域特征，以及振幅、周期、相位等频域特征，将这些特征进行标准化处理，生成第二特征向量。将第一特征向量和第二特征向量合并为一个特征矩阵，将该特征矩阵输入预先训练好的分类模型。

其中，分类模型可以是能够实现多分类的模型，如贝叶斯网络分类模型、支持向量机分类模型、卷积神经网络模型等。其中，预设分类模型具有N+1个类别标签，包括N个预设场景的类别标签和一个无类别标签，将特征矩阵输入预设分类模型后，输出N+1个类别标签分别对应的概率值，概率值最大的标签对应的场景即为终端当前所在的场景，其中，在概率最大的标签为无类别标签时，判定移动终端所在的场景不属于预设场景，在概率最大的标签为预设场景的类别标签时，判定移动终端所在的场景属于预设场景。

请参阅图5，图5为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制方法的第三种流程示意图。在本实施例中，运动状态数据为计步器的上报数据；“根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态”包括：

1023、根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态。

1024、若否，则获取计步器的上报数据，根据所述上报数据判断所述移动终端是否处于持续移动状态，其中，若否，则判定所述WiFi环境为稳定状态，若是，则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

在该实施例中，移动终端上的计步器在工作时，会根据运动传感器采集的数据进行计算并上报计算结果，以确定移动终端移动的步数。因此，可以通过注册计步器的接口，获取计步器的上报数据，来判断移动终端是否在持续移动。例如，若计步器不间断地上报数据，则判定移动终端在持续移动，WiFi环境为不稳定状态，若检测到计步器停止上报数据，则判定移动终端停止移动，WiFi环境为稳定状态。

此外，在一些实施例中，该方法还包括：若所述移动终端当前所处的场景不为所述预设场景，则获取GPS信息；当根据所述GPS信息检测到所述移动终端搜索到的卫星数量的变化量大于预设数量、且扫描周期不等于所述第一扫描周期时，将所述扫描周期调节为第一扫描周期。

该实施例中，可以获取GPS(Global Positioning System，全球定位***)信息来辅助判断移动终端的移动状态。当移动终端位于室内场景时，能够搜索到的卫星数量非常少，甚至完全搜索不到卫星，而当移动终端位于室外时，能够搜索到较多的卫星，例如，可以搜索到十几颗卫星。移动终端从室内到室外，或者从室外进入室内时，搜索到的卫星数量在短时间内变化会非常大，会快速减少或者快速增加，如果检测到移动终端搜索到的卫星数量的变化量大于预设数量，例如由0颗变更为10颗，或者由13颗变更为2颗等，则判定移动终端所处环境发生较大变化，此时，若扫描周期不等于第一预设周期，则将扫描周期设置为第一预设周期。其中，预设数量可以为1或2。

在一些实施例中，增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号之前，还包括：检测移动终端当前的显示界面是否为WiFi设置界面；若否，则执行增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号；若是，则按照第一预设周期扫描WiFi信号。

当移动终端亮屏且未连接WiFi时，若显示界面为WiFi设置界面，则用户此时正在进行WiFi的设置，可以将扫描周期调节到最小周期，例如，设置为第一扫描周期。若显示界面不是WiFi设置界面，则执行增大WiFi信号扫描周期的操作。

在一些实施例中，根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态之后，还包括：

若所述WiFi环境为稳定状态，则获取历史扫描结果；

根据所述历史扫描结果减少WiFi扫描的扫描信道。

在检测到移动终端当前的WiFi环境为稳定状态之后，为了进一步降低WiFi扫描所产生的功耗，还可以根据历史扫描结果减少WiFi扫描的扫描信道。WiFi一般包括2.4G和5G两个无线频率，每个频率都支持多个信道(Channel)。不同的WiFi接入点对应的信道可能不同。因此，当移动终端处于一个特定的环境中时，有可能在一些信道上始终扫描不到WiFi接入点，此时，为了降低功耗，可以不扫描这些信道。例如，可以通过对历史WiFi扫描结果进行分析，比如获取过去3-5次扫描结果，根据这几次的扫描结果确定扫描到的WiFi接入点各自对应的信道，判断是否有信道始终没有扫描到WiFi接入点，如果有，则将该信道从扫描信道列表中删除，在下一次扫描时，就不会扫描该信道，从而降低WiFi扫描的功耗。

在一实施例中还提供了一种WiFi的扫描控制装置。请参阅图6，图6为本申请实施例提供的WiFi的扫描控制装置200的结构示意图。其中该WiFi的扫描控制装置200应用于移动终端，该WiFi的扫描控制装置200包括数据获取模块201、状态检测模块202以及扫描设置模块203，如下：

数据获取模块201，用于获取移动终端的运动状态数据；

状态检测模块202，用于根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；

扫描设置模块203，用于若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

在一些实施例中，该WiFi的扫描控制装置200还包括网络检测模块，该网络检测模块用于：检测所述移动终端是否为亮屏状态且未连接WiFi；数据获取模块201还用于：当移动终端为亮屏状态且未连接WiFi时，获取移动终端的运动状态数据。

在一些实施例中，数据获取模块201还用于：若所述WiFi环境为稳定状态，则获取历史扫描结果；

扫描设置模块203还用于：根据所述历史扫描结果减少WiFi扫描的扫描信道。

在一些实施例中，扫描设置模块203还用于：根据所述历史扫描结果，确定连续预设次数未扫描到接入点的信道，并从扫描信道中删除所述信道。

在一些实施例中，所述运动状态数据为运动传感器数据；状态检测模块202还用于：

根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态；

若否，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，移动距离小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态，移动距离不小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

在一些实施例中，状态检测模块202还用于：

根据语音组件采集环境声音；

检测所述环境声音中是否包含有预设音频特征，其中，若是，则判定所述移动终端当前所处的场景为预设场景，若否，则判定所述移动终端当前所处场景不为所述预设场景。

在一些实施例中，状态检测模块202还用于：

根据语音组件采集环境声音，并根据所述环境声音生成第一特征向量；

获取运动传感器数据，并根据所述运动传感器数据生成第二特征向量；

根据所述第一特征向量、所述第二特征向量和预设分类模型，判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景。

在一些实施例中，所述运动状态数据为计步器的上报数据；状态检测模块202还用于：

根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态；

若否，则获取计步器的上报数据，根据所述上报数据判断所述移动终端是否处于持续移动状态，其中，若否，则判定所述WiFi环境为稳定状态，若是，则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

在一些实施例中，扫描设置模块203还用于：

若所述移动终端当前所处的场景不为所述预设场景，则获取GPS信息；

当根据所述GPS信息检测到所述移动终端搜索到的卫星数量的变化量大于预设数量、且扫描周期不等于所述第一扫描周期时，将所述扫描周期调节为第一扫描周期。

在一些实施例中，扫描设置模块203还用于：

根据二进制指数退避算法，将所述移动终端对WiFi信号的扫描周期由当前扫描周期增大至第二预设周期，其中，所述第二预设周期大于所述第一预设周期。

在一些实施例中，WiFi的扫描控制装置200还包括界面检测模块，该界面检测模块用于增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号之前，检测所述移动终端当前的显示界面是否为WiFi设置界面；若否，则扫描设置模块203增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号；若是，则扫描设置模块203按照第一预设周期扫描WiFi信号。

在一些实施例中，所述运动状态数据为运动传感器数据；状态检测模块202还用于：

获取预设场景识别机制的上报结果；

若获取到上报结果，则根据所述上报结果判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态，若否，则判定所述WiFi环境为不稳定状态；

若获取不到上报结果，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，移动距离小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态，移动距离不小于所述第一预设阈值则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。

应当说明的是，本申请实施例提供的WiFi的扫描控制装置与上文实施例中的WiFi的扫描控制方法属于同一构思，在WiFi的扫描控制装置上可以运行WiFi的扫描控制方法实施例中提供的任一方法，其具体实现过程详见WiFi的扫描控制方法实施例，此处不再赘述。

由上可知，本申请实施例提出的WiFi的扫描控制装置，数据获取模块201获取移动终端的运动状态数据。状态检测模块202根据预设场景识别机制和运动状态数据，判断移动终端当前环境中的WiFi环境是否为稳定状态，WiFi环境为移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况。若WiFi环境为稳定状态，则说明移动终端周侧的说明移动终端周侧的WiFi网络接入点在短时间内不会发生变化。这种情况下，原先无可用的WiFi接入点，短期内依然无可用的WiFi接入点。故扫描设置模块203可以增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号，通过这种基于环境的自适应扫描周期调节方法，可以减少WiFi信号扫描操作产生的功耗。

本申请实施例还提供一种移动终端。所述移动终端可以是智能手机、平板电脑等设备。如图7所示，图7为本申请实施例提供的移动终端的第一种结构示意图。移动终端300包括处理器301和存储器302。其中，处理器301与存储器302电性连接。

处理器301是移动终端300的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或调用存储在存储器302内的计算机程序，以及调用存储在存储器302内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。

存储器302可用于存储计算机程序和数据。存储器302存储的计算机程序中包含有可在处理器中执行的指令。计算机程序可以组成各种功能模块。处理器301通过调用存储在存储器302的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。

在本实施例中，移动终端300中的处理器301会按照如下的步骤，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器302中，并由处理器301来运行存储在存储器302中的计算机程序，从而实现各种功能：

获取移动终端的运动状态数据；

根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；

若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

在一些实施例中，如图8所示，图8为本申请实施例提供的移动终端的第二种结构示意图。移动终端300还包括：射频电路303、显示屏304、控制电路305、输入单元306、音频电路307、传感器308以及电源309。其中，处理器301分别与射频电路303、显示屏304、控制电路305、输入单元306、音频电路307、传感器308以及电源309电性连接。

射频电路303用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他移动终端进行通信。

显示屏304可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及移动终端的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图像、文本、图标、视频和其任意组合来构成。

控制电路305与显示屏304电性连接，用于控制显示屏304显示信息。

输入单元306可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(例如指纹)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。其中，输入单元306可以包括指纹识别模组。

音频电路307可通过扬声器、传声器提供用户与移动终端之间的音频接口。其中，音频电路307包括麦克风。所述麦克风与所述处理器301电性连接。所述麦克风用于接收用户输入的语音信息。

传感器308用于采集外部环境信息。传感器308可以包括环境亮度传感器、加速度传感器、陀螺仪等传感器中的一种或多种。

电源309用于给移动终端300的各个部件供电。在一些实施例中，电源309可以通过电源管理***与处理器301逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图8中未示出，移动终端300还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本实施例中，移动终端300中的处理器301会按照如下流程，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器302中，并由处理器301来运行存储在存储器302中的计算机程序，从而实现各种功能：

获取移动终端的运动状态数据；

根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；

若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

在一些实施例中，处理器301还执行：

检测所述移动终端是否为亮屏状态且未连接WiFi；

若是，则获取移动终端的运动状态数据。

在一些实施例中，根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态之后，处理器301还执行：

若所述WiFi环境为稳定状态，则获取历史扫描结果；

根据所述历史扫描结果减少WiFi扫描的扫描信道。

在一些实施例中，处理器301还执行：

根据所述历史扫描结果，确定连续预设次数未扫描到接入点的信道，并从扫描信道中删除所述信道。

在一些实施例中，所述运动状态数据为运动传感器数据；根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态时，处理器301执行：

根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态；

若否，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，移动距离小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态，移动距离不小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

在一些实施例中，根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景时，处理器301执行：

根据语音组件采集环境声音；

检测所述环境声音中是否包含有预设音频特征，其中，若是，则判定所述移动终端当前所处的场景为预设场景，若否，则判定所述移动终端当前所处场景不为所述预设场景。

在一些实施例中，根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景时，处理器301执行：

根据语音组件采集环境声音，并根据所述环境声音生成第一特征向量；

获取运动传感器数据，并根据所述运动传感器数据生成第二特征向量；

根据所述第一特征向量、所述第二特征向量和预设分类模型，判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景。

在一些实施例中，所述运动状态数据为计步器的上报数据；根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态时，处理器301执行：

根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态；

若否，则获取计步器的上报数据，根据所述上报数据判断所述移动终端是否处于持续移动状态，其中，若否，则判定所述WiFi环境为稳定状态，若是，则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

在一些实施例中，处理器301还执行：

若所述移动终端当前所处的场景不为所述预设场景，则获取GPS信息；

当根据所述GPS信息检测到所述移动终端搜索到的卫星数量的变化量大于预设数量、且扫描周期不等于第一扫描周期时，将所述扫描周期调节为第一扫描周期。

在一些实施例中，增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号时，处理器301执行：

根据二进制指数退避算法，将所述移动终端对WiFi信号的扫描周期由当前扫描周期增大至第二预设周期，其中，所述第二预设周期大于所述第一预设周期。

在一些实施例中，增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号之前，处理器301执行：

检测所述移动终端当前的显示界面是否为WiFi设置界面；

若否，则执行增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号；

若是，则按照第一预设周期扫描WiFi信号。

在一些实施例中，所述运动状态数据为运动传感器数据；根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态时，处理器301执行：

获取预设场景识别机制的上报结果；

若获取到上报结果，则根据所述上报结果判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态，若否，则判定所述WiFi环境为不稳定状态；

若获取不到上报结果，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，移动距离小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态，移动距离不小于所述第一预设阈值则判定所述WiFi环境为不稳定状态。

由上可知，本申请实施例提供了一种移动终端，获取移动终端的运动状态数据。根据预设场景识别机制和运动状态数据，判断移动终端当前环境中的WiFi环境是否为稳定状态，WiFi环境为移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况。若WiFi环境为稳定状态，则说明移动终端周侧的说明移动终端周侧的WiFi网络接入点在短时间内不会发生变化。这种情况下，原先无可用的WiFi接入点，短期内依然无可用的WiFi接入点。故可以增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号，通过这种基于环境的自适应扫描周期调节方法，可以减少WiFi信号扫描操作产生的功耗。

本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机执行上述任一实施例所述的WiFi的扫描控制方法。

需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述存储介质可以包括但不限于：只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

此外，本申请中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是某些实施例还包括没有列出的步骤或模块，或某些实施例还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

以上对本申请实施例所提供的WiFi的扫描控制方法、装置、存储介质及移动终端进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (15)

1.一种WiFi的扫描控制方法，其特征在于，包括：

获取移动终端的运动状态数据；

根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；

若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

2.如权利要求1所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述获取移动终端的运动状态数据之前，还包括：

检测所述移动终端是否为亮屏状态且未连接WiFi；

若是，则获取移动终端的运动状态数据。

3.如权利要求1所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态之后，还包括：

若所述WiFi环境为稳定状态，则获取历史扫描结果；

根据所述历史扫描结果减少WiFi扫描的扫描信道。

4.如权利要求3所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述根据所述历史扫描结果减少WiFi扫描的扫描信道，包括：

根据所述历史扫描结果，确定连续预设次数未扫描到接入点的信道，并从扫描信道中删除所述信道。

5.如权利要求1所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述运动状态数据为运动传感器数据；所述根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，包括：

根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态；

若否，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述移动距离小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态。

6.如权利要求5所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，包括：

根据语音组件采集环境声音；

检测所述环境声音中是否包含有预设音频特征，其中，若是，则判定所述移动终端当前所处的场景为预设场景。

7.如权利要求5所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，包括：

根据语音组件采集环境声音，并根据所述环境声音生成第一特征向量；

获取运动传感器数据，并根据所述运动传感器数据生成第二特征向量；

根据所述第一特征向量、所述第二特征向量和预设分类模型，判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景。

8.如权利要求1所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述运动状态数据为计步器的上报数据；所述根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，包括：

根据预设场景识别机制，检测所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态；

若否，则获取计步器的上报数据，根据所述上报数据判断所述移动终端是否处于持续移动状态，其中，若否，则判定所述WiFi环境为稳定状态。

9.如权利要求5至8任一项所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，还包括：

若所述移动终端当前所处的场景不为所述预设场景，则获取GPS信息；

当根据所述GPS信息检测到所述移动终端搜索到的卫星数量的变化量大于预设数量、且扫描周期不等于第一扫描周期时，将所述扫描周期调节为第一扫描周期。

10.如权利要求1至8任一项所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述增大扫描周期，包括：

根据二进制指数退避算法，将所述移动终端对WiFi信号的扫描周期由当前扫描周期增大至第二预设周期，其中，所述第二预设周期大于第一预设周期。

11.如权利要求1至8任一项所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号之前，还包括：

检测所述移动终端当前的显示界面是否为WiFi设置界面；

若否，则执行增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号；

若是，则按照第一预设周期扫描WiFi信号。

12.如权利要求1至4任一项所述的WiFi的扫描控制方法，其特征在于，所述运动状态数据为运动传感器数据；所述根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，包括：

获取预设场景识别机制的上报结果；

若获取到上报结果，则根据所述上报结果判断所述移动终端当前所处的场景是否为预设场景，其中，若是，则判定所述WiFi环境为稳定状态；

若获取不到上报结果，则根据运动传感器数据计算所述移动终端在预设时间间隔内的移动距离，并根据所述移动距离判断所述WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述移动距离小于第一预设阈值则判定所述WiFi环境为稳定状态。

13.一种WiFi的扫描控制装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取移动终端的运动状态数据；

状态检测模块，用于根据预设场景识别机制和所述运动状态数据，判断所述移动终端当前的WiFi环境是否为稳定状态，其中，所述WiFi环境为所述移动终端周侧的WiFi网络覆盖情况；

扫描设置模块，用于若所述WiFi环境为稳定状态，则增大扫描周期，并按照增大后的扫描周期扫描WiFi信号。

14.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至12任一项所述的WiFi的扫描控制方法。

15.一种移动终端，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如权利要求1至12任一项所述的WiFi的扫描控制方法。