CN112514527A - 智能Wi-Fi连接管理方法及装置 - Google Patents

Abstract

提供了一种用于管理连接的电子设备的方法。该方法包括：与接入点(AP)建立通信链路；接收基于电子设备测量的链路信息的触发指示；基于接收到的触发指示，确定电子设备与AP之间的通信链路的质量；基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在电子设备中使用的上下文来确定的；基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进指数(QAI)值；基于所述QAI值生成断连命令，所述断连命令为电子设备与AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

Description

智能Wi-Fi连接管理方法及装置

技术领域

本发明大体上涉及一种以用户为中心的Wi-Fi连接管理方案，其通过从用户的行为中学习来跟踪对Wi-Fi断连的用户偏好。

背景技术

通信***包括下行链路(DL)和上行链路(UL)，所述下行链路(DL)将来自诸如接入点(AP)、基站(BS)或eNode B的传输点的信号传送到用户设备(UE)或站点(STA)，所述上行链路(UL)将来自STA的信号传送到诸如AP的接收点。STA(通常也称为终端或移动台)可以是固定的或移动的，并且可以是蜂窝电话、个人计算机设备等。通常作为固定站的AP也可以被称为接入点或其它等效术语。

发明内容

解决方法

本公开的实施例提供了以用户为中心的Wi-Fi连接管理方案的方法和装置，其通过从用户的行为中学习来跟踪对Wi-Fi断连的用户偏好。

在一个实施例中，提供了一种用于管理电子设备的连接的装置。该装置包括配置为与接入点(AP)建立通信链路的收发器。该装置还包括可操作地连接到收发器的处理器，该处理器配置为：接收基于由所述电子设备测量的链路信息的触发指示；基于接收到的触发指示，确定所述电子设备与所述AP之间的通信链路的质量；基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在所述电子设备中使用的上下文来确定的；基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进指数QAI值；以及基于所述QAI值生成断连命令，所述断连命令是所述电子设备与所述AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

在另一个实施例中，提供了一种用于管理连接的电子设备的方法。该方法包括：与接入点AP建立通信链路；接收基于由所述电子设备测量的链路信息的触发指示；基于接收到的触发指示，确定所述电子设备与所述AP之间的通信链路的质量；基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在所述电子设备中使用的上下文来确定的；基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进指数QAI值；以及基于所述QAI值生成断连命令，所述断连命令是所述电子设备与所述AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

在又一实施例中，提供一种包括程序代码的非暂时性计算机可读介质，该程序代码在由至少一个处理器执行时使电子设备执行以下步骤：与接入点(AP)建立通信链路；接收基于由所述电子设备测量的链路信息的触发指示；基于接收到的触发指示，确定所述电子设备与所述AP之间的通信链路的质量；基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在所述电子设备中使用的上下文来确定的；基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进指数QAI值；以及基于所述QAI值生成断连命令，所述断连命令是所述电子设备与所述AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

根据以下附图、说明和权利要求，其他技术特征对于本领域技术人员来说可为显而易见的。

在进行以下详细描述之前，阐述贯穿本专利文件使用的某些词和短语的定义可能是有利的。术语“联接”及其派生词是指两个或多个元件之间的任何直接或间接通信，无论这些元件是否彼此物理接触。术语“发送”、“接收”和“通信”以及其派生词包括直接和间接通信。术语“包括(include)”和“包含(comprise)”以及其派生词意指非限制性地包含。术语“或”是包括性的，意味着和/或。短语“相关联”以及其派生词意味着包括、包括在……内、与……互连、包含、被包含在内、连接到或与……连接、联接到或与……联接、可与……通信、与……协作、交织、并列、接近、绑定到或与……绑定、具有、具有……的特性、具有与……的关系等等。术语“控制器”是指控制至少一个操作的任何设备、***或其部分。这种控制器可以用硬件或硬件和软件和/或固件的组合来实现。与任何特定控制器相关联的功能可以是集中式的或分布式的，而不论是本地的还是远程的。短语“至少一个”，当与项目列表一起使用时，意味着可以使用所列项目中的一个或多个的不同组合，并且可以仅需要列表中的一个项目。例如，“A、B和C中的至少一个”包括以下组合中的任一个：A、B、C；A和B；A和C；B和C；以及A和B和C。

此外，下面描述的各种功能可以由一个或多个计算机程序来实现或支持，每个计算机程序由计算机可读程序代码形成，并包含在计算机可读介质中。术语“应用程序”和“程序”是指一个或多个计算机程序、软件组件、指令集、过程、函数、对象、类、实例、相关数据、或其适于在适当的计算机可读程序代码中实现的部分。短语“计算机可读程序代码”包括任何类型的计算机代码，包括源代码、目标代码和可执行代码。短语“计算机可读介质”包括能够由计算机访问的任何类型的介质，诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、硬盘驱动器、光盘(CD)、数字视频光盘(DVD)或任何其它类型的存储器。“非暂时性”计算机可读介质排除了有线、无线、光或其它通信链路，这些链路传输暂时性电或其它信号。非暂时性计算机可读介质包括可以永久存储数据的介质，以及可以存储数据并随后重写数据的介质，诸如可重写光盘或可擦除存储设备。

在整个本专利文件中提供了对其它某些单词和短语的定义。所属领域的技术人员应了解，在许多(如果不是大多数)实例中，此类定义适用于此类经定义的词和短语的先前以及未来使用。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优点，现在结合附图参考以下描述，其中相同的附图标记表示相同的部件：

图1示出了根据本公开实施例的示例性无线网络；

图2示出了根据本公开实施例的示例性AP；

图3示出了根据本公开实施例的示例性UE；

图4示出了根据本公开实施例的具有中继BS(EUTRAN)的示例性无线网络；

图5示出了根据本公开实施例的示例性智能Wi-Fi连接电路；

图6示出了根据本公开实施例的示例性WCM框图；

图7示出了根据本公开实施例的示例性学习过程；

图8示出了根据本公开实施例的示例性操作过程；

图9示出了根据本公开实施例的用于操作过程的方法的流程图；

图10示出了根据本公开实施例的示例性稳态检查；

图11示出了根据本公开实施例的示例性算法流程；

图12示出了根据本公开实施例的优化信道扫描流的流程图；

图13示出了根据本公开实施例的示例性Wi-Fi漫游过程；

图14示出了根据本公开实施例的示例性漫游决策过程；

图15示出了根据本公开实施例的示例性***设计；

图16示出了根据本公开实施例的示例性弹出图；

图17示出了根据本公开实施例的用于算法决策的方法的流程图；

图18示出了根据本公开实施例的用于用户决策的方法的流程图；

图19示出了根据本公开实施例的用于用户手动切换的方法的流程图；

图20示出了根据本公开实施例的用于自动解除关联的方法的流程图；

图21示出了根据本公开实施例的用于算法决策的方法的流程图；

图22示出了根据本公开实施例的用于用户决策的方法的流程图；

图23示出了根据本公开实施例的用于用户手动切换的方法的流程图；

图24示出了根据本公开实施例的示例性方向引擎流水线；

图25示出了根据本公开实施例的示例性方向引擎流水线；以及

图26示出了根据本公开实施例的用于管理连接的方法的流程图。

具体实施方式

下面讨论的图1至图26以及用于描述本专利文件中的本公开的原理的各种实施例仅仅是示例性的，而不应以任何方式解释为限制本公开的范围。所属领域的技术人员将了解，本发明的原理可实施于任何适当布置的***或装置中。

本公开的方面、特征和优点通过下面的详细描述，仅通过说明多个特定实施例和实现(包括预期用于实施本公开的最佳模式)，而将变得显而易见。本公开还能够具有其它和不同的实施例，并且可以在各种明显的方面修改其几个细节，所有这些都不脱离本公开的精神和范围。因此，附图和描述在本质上被认为是说明性的，而不是限制性的。在附图的附图中以示例的方式而不是以限制的方式示出了本公开。

在下文中，为了简洁起见，FDD和TDD都被认为是用于DL和UL信令的双工方法。

根据网络类型，术语“基站”或“BS”可以指配置为提供对网络的无线接入的任何组件(或组件的集合)，诸如发送点(TP)、发送-接收点(TRP)、增强型基站(eNodeB或eNB或gNB)、宏小区、毫微微小区、Wi-Fi接入点(AP)、或其他无线启用的设备。基站可以根据一个或多个无线通信协议提供无线接入，例如，5G 3GPP新无线接口/接入(NR)、长期演进(LTE)、LTE高级(LTE-A)、高速分组接入(HSPA)、Wi-Fi 802.11a/b/g/n/ac等。为了方便起见，术语“AP”和“BS”在本公开文件中可互换地使用，以指代向远程终端提供无线接入的网络基础设施组件。

此外，根据网络类型，术语“站”或“STA”或“用户设备”或“UE”可以指任何组件，例如“移动站”、“订户站”、“远程终端”、“无线终端”、“接收点”或“用户设备”。为了方便起见，在本公开中使用术语“站”或“STA”来指无线接入AP的远程无线设备，而不论STA是移动设备(诸如移动电话或智能电话)还是通常所认为的固定设备(诸如台式计算机或自动售货机)。术语“分布节点”或“DN”是指提供到无线网络的回程链路的一类AP。术语“客户端节点”或“CN”在一类AP中被指代，这些AP通过无线链路与DN交互，以进一步向UE或STA提供无线服务。术语“短距离设备”或“SRD”是指采用无线技术在具有相对较短物理距离的无线链路上执行数据传输的设备。

下面的图1至图3描述了在无线通信***中实现并使用正交频分复用(OFDM)或正交频分多址(OFDMA)通信技术的各种实施例。图1至图3的描述并不意味着暗示对可以实现不同实施例的方式的物理或体系结构的限制。本公开的不同实施例可以在任何适当布置的通信***中实现。

图1示出了根据本公开实施例的示例性无线网络。图1所示的无线网络的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用无线网络100的其它实施例。

如图1所示，无线网络包括AP 101、AP 102和AP 103。AP 101与AP 102和AP 103通信。AP 101还与至少一个网络130通信，诸如因特网、专有因特网协议(IP)网络或其它数据网络。

AP 102为AP 102的覆盖区域120内的第一多个用户设备(UE)提供对网络130的无线宽带接入。第一多个STA包括STA 111，其可以位于小企业(SB)中；STA 112，其可以位于企业(E)中；STA113，其可以位于Wi-Fi热点(HS)中；STA 114，其可以位于第一住宅(R)中；STA115，其可以位于第二住宅(R)中；以及STA 116，其可以是移动设备(M)，诸如蜂窝电话、无线膝上型计算机、无线PDA等。AP 103为AP 103的覆盖区域125内的第二多个UE提供对网络130的无线宽带接入。第二多个STA包括STA 115和STA 116。在一些实施例中，AP 101至103中的一个或多个可使用5G、LTE、LTE-A、WiMAX、Wi-Fi或其它无线通信技术彼此通信并与AP 111至116通信。

根据网络类型，术语“基站”或“BS”可以指配置为提供对网络的无线接入的任何组件(或组件的集合)，诸如发送点(TP)、发送-接收点(TRP)、增强型基站(eNodeB或eNB)、5G基站(gNB)、宏小区、毫微微小区、Wi-Fi接入点(AP)或其它无线启用的设备。基站可以根据一个或多个无线通信协议提供无线接入，例如，5G 3GPP新无线接口/接入(NR)、长期演进(LTE)、LTE高级(LTE-A)、高速分组接入(HSPA)、Wi-Fi 802.11a/b/g/n/ac等。为了方便起见，术语“BS”和“TRP”在本专利文件中可互换地使用，以指代向远程终端提供无线接入的网络基础设施组件。此外，根据网络类型，术语“用户设备”或“UE”可以指任何组件，例如“移动站”、“订户站”、“远程终端”、“无线终端”、“接收点”或“用户设备”。为了方便起见，在本专利文件中使用术语“用户设备”和“UE”来指无线接入BS的远程无线设备，而不论UE是移动设备(诸如移动电话或智能电话)还是通常所认为的固定设备(诸如台式计算机或自动售货机)。

虚线示出了覆盖区域120和125的近似范围，其仅出于说明和解释的目的被示出为近似圆形。应当清楚地理解，与AP相关联的覆盖区域，诸如覆盖区域120和125，可以具有其它形状，包括不规则形状，这取决于AP的配置和与自然和人造障碍物相关联的无线电环境中的变化。

如下面更详细描述的，STA111至116中的一个或多个包括用于高级无线通信***中的有效连接管理的电路、程序或其组合。在某些实施例中，且AP 101至103中的一个或多个包含用于在高级无线通信***中基于空间频率压缩的CSI获取的电路、程序或其组合。

尽管图1示出了无线网络的一个示例，但是可以对图1进行各种改变。例如，无线网络可以在任何适当的配置中包括任何数量的gNB(例如，接入点(AP))和任何数量的UE(例如，站(STA))。此外，接入点101可以直接与任何数量的站进行通信，并且向那些站(STA)提供对网络130的无线宽带接入。类似地，每个AP 102至103可以直接与网络130通信，并向STA提供对网络130的直接无线宽带接入。此外，AP 101、102和/或103可以提供对诸如外部电话网络或其它类型的数据网络的其它或附加外部网络的接入。

图2示出了根据本公开实施例的示例性接入点(AP)102。图2中所说明的AP 102的实施例仅用于说明，且图1的AP 101和103可具有相同或类似的配置。然而，AP具有多种配置，且图2不将本发明的范围限制于AP的任何特定实施方案。

如图2所示，AP 102包括多个天线205a-205n、多个RF收发器210a-210n、发射(TX)处理电路215和接收(RX)处理电路220。AP 102还包括控制器/处理器225、存储器230和回程或网络接口235。

RF收发器210a-210n从天线205a-205n接收输入的RF信号，诸如由网络100中的STA发送的信号。RF收发器210a-210n将输入的RF信号下变频以生成IF或基带信号。IF或基带信号被发送到RX处理电路220，RX处理电路220通过对基带或IF信号进行滤波、解码和/或数字化来生成经处理的基带信号。RX处理电路220将处理后的基带信号发送到控制器/处理器225进行进一步处理。

TX处理电路215从控制器/处理器225接收模拟或数字数据(诸如语音数据、web数据、电子邮件或交互式视频游戏数据)。TX处理电路215对输出基带数据进行编码，多路复用和/或数字化以生成经处理的基带或IF信号。RF收发器210a-210n接收来自TX处理电路215的输出的经处理的基带或IF信号，并将基带或IF信号上变频为经由天线205a-205n发送的RF信号。

控制器/处理器225可以包括控制AP 102的整体操作的一个或多个处理器或其它处理设备。例如，控制器/处理器225可以根据公知的原理控制RF收发器210a-210n、RX处理电路220和TX处理电路215对前向信道信号的接收和反向信道信号的发送。控制器/处理器225也可以支持附加功能，诸如更高级的无线通信功能。

例如，控制器/处理器225可以支持波束成形或定向路由操作，其中来自多个天线205a-205n的输出信号被不同地加权，以有效地在期望的方向上操纵输出信号。控制器/处理器225可以在AP 102中支持多种其它功能中的任一种。

控制器/处理器225还能够执行留存在存储器230中的程序和其它进程，诸如OS。控制器/处理器225可以根据执行过程的需要将数据移入或移出存储器230。

控制器/处理器225还联接到回程或网络接口235。回程或网络接口235允许AP 102通过回程连接或通过网络与其它设备或***通信。接口235可以支持通过任何适当的有线或无线连接的通信。例如，当AP 102被实现为蜂窝通信***(诸如支持5G、LTE或LTE-A的***)的一部分时，接口235可以允许AP 102通过有线或无线回程连接与其它AP通信。当AP102被实现为接入点时，接口235可以允许AP 102通过有线或无线局域网或通过有线或无线连接与较大网络(诸如因特网)通信。接口235包括支持有线或无线连接上的通信的任何合适的结构，诸如以太网或RF收发器。

存储器230联接到控制器/处理器225。存储器230的一部分可包括RAM，且存储器230的另一部分可包括闪存存储器或其它ROM。

尽管图2示出了AP 102的一个示例，但是可以对图2进行各种改变。例如，AP 102可以包括图2所示的任何数量的每个组件。作为特定示例，接入点可以包括多个接口235，并且控制器/处理器225可以支持在不同网络地址之间路由数据的路由功能。作为另一个特定示例，尽管示出为包括TX处理电路215的单个实例和RX处理电路220的单个实例，但是AP 102可以包括相应的多个实例(诸如，对于每个RF收发器具有一个实例)。此外，图2中的各种组件可以被组合，进一步细分或省略，并且可以根据特定需要添加附加组件。

图3示出了根据本公开实施例的示例性STA 116。图3所示的UE 116的实施例仅用于说明，图1的STA 111至115可以具有相同或相似的配置。然而，STA具有多种配置，并且图3不将本公开的范围限制于STA的任何特定实现。

如图3所示，STA116包括天线305、射频(RF)收发器310、TX处理电路315、麦克风320和接收(RX)处理电路325。STA 116还包括扬声器330、处理器340、输入/输出(I/O)接口(IF)345、触摸屏350、显示器355和存储器360。存储器360包括操作***(OS)361和一个或多个应用程序362。

RF收发器310从天线305接收由网络100的AP发送的输入RF信号。RF收发器310下变频输入的RF信号以生成中频(IF)或基带信号。IF或基带信号被发送到RX处理电路325，RX处理电路325通过对基带或IF信号进行滤波、解码和/或数字化来生成经处理的基带信号。RX处理电路325将经处理的基带信号传输到扬声器330(诸如用于语音数据)或处理器340以用于进一步处理(诸如用于web浏览数据)。

TX处理电路315从麦克风320接收模拟或数字语音数据或从处理器340接收其它输出基带数据(诸如web数据、电子邮件或交互式视频游戏数据)。TX处理电路315对输出基带数据进行编码、多路复用和/或数字化以生成经处理的基带或IF信号。RF收发器310从TX处理电路315接收输出的经处理的基带或IF信号，并将基带或IF信号上变频为经由天线305发送的RF信号。

处理器340可以包括一个或多个处理器或其他处理设备，并且执行存储在存储器360中的OS 361，以便控制UE 116的整体操作。例如，处理器340可以根据公知的原理来控制RF收发器310、RX处理电路325和TX处理电路315对前向信道信号的接收和对反向信道信号的发送。在一些实施例中，处理器340包括至少一个微处理器或微控制器。

处理器340还能够执行留存在存储器360中的其它进程和程序。处理器340可以根据执行过程的需要将数据移入或移出存储器360。在一些实施例中，处理器340配置为基于OS 361或响应于从AP或运营商接收的信号来执行应用程序362。处理器340还联接到I/O接口345、I/O接口345向STA 116提供连接到诸如膝上型计算机和手持计算机之类的其它设备的能力。I/O接口345是这些附件和处理器340之间的通信路径。

处理器340还联接到触摸屏350和显示器355。STA 116的操作者可以使用触摸屏350将数据输入到STA 116中。显示器355可以是液晶显示器、发光二极管显示器、或能够呈现诸如来自网站的文本和/或至少有限的图形的其它显示器。

存储器360联接到处理器340。存储器360的一部分可以包括随机存取存储器(RAM)，而存储器360的另一部分可以包括闪存或其它只读存储器(ROM)。

尽管图3示出了STA 116的一个示例，但是可以对图3进行各种改变。例如，图3中的各种组件可以被组合，进一步细分或省略，并且可以根据特定需要添加附加组件。作为特定实例，处理器340可被划分成多个处理器，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)和一个或多个图形处理单元(GPU)。此外，尽管图3示出了配置为移动电话或智能电话的STA 116，但是STA可以配置为作为其它类型的移动或固定设备来操作。

IEEE 802.11ay标准当前包括用于通过无线回程(或固定无线接入)向建筑物(住宅/商业/等)提供因特网服务的用例。此外，E-UTRAN通过在802.11ay的情况下使中继节点(RN)或中继基站(BS)或分配节点(DN)无线地连接到eNB或服务于RN的DN(称为施主eNB(DeNB)或施主BS或光纤DN(FDN))来支持中继。对于NG-RAN，预期无线回程链路或网络支持是新无线电(NR)标准的版本16的一部分。作为最近的IEEE 802.11ay网络中的使用情况，也支持无线回程链路。

用于无线回程链路或网络的工作频带可以是特高频(UHF)(300MHz-3GHz)、超高频(SHF)(3GHz-30GHz)或极高频(EHF)(30-300GHz)。无线回程链路或网络可以基于诸如IEEE802.11ac、802.11ax、802.11ad和802.11ay的无线电技术。

图4示出了根据本公开实施例的具有中继BS(EUTRAN)的示例性无线网络400。图4中所示的具有中继BS(EUTRAN)的无线网络400的实施例仅用于说明。图4不将本公开的范围限制于任何特定实现。

参考图4，RN 430经由Un接口413无线连接到服务于RN的eNB，称为施主eNB(DeNB)或施主BS 410，其也被称为RN的回程。RN支持eNB功能，即它终止E-UTRA无线电接口以及S1和X2接口的无线电协议。除了eNB功能之外，RN还支持UE功能的子集，例如物理层、层2、RRC和NAS功能，以便无线连接到DeNB。UE可以直接由诸如UE 420的DeNB服务，或者可以由诸如UE 440的RN服务。对于带内中继操作，用于RN的无线回程链路413和用于DeNB和RN的无线接入链路411、431共享相同的频带。

本公开提供了一种智能Wi-Fi连接(IWC)电路(例如，模块)，其使用机器学习方法来跟踪对于Wi-Fi链路断连的用户偏好(激进性；aggressiveness)并生成相应的Wi-Fi链路断连命令。这里，断连可以是真实Wi-Fi链路断开或虚拟断开。虚拟断开意味着终端在保持Wi-Fi连接的同时使用其它数据链路(例如，蜂窝数据)。因此，在虚拟断开连接的情况下，Wi-Fi链路连接仍然被保持，但是终端只是不使用它。

一种智能Wi-Fi连接电路(例如，模块)。

图5示出了根据本公开实施例的示例性智能Wi-Fi连接电路500。图5所示的智能Wi-Fi连接电路500的实施例仅用于说明。图5不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图5所示，IWC电路(例如，模块)以Wi-Fi链路(L1/L2/L3层)信息、奖励事件和上下文作为输入，并生成Wi-Fi断连命令作为输出。

IWC电路500包括两个子模块(例如，子电路)，Wi-Fi连接管理(WCM)和学习引擎。学习引擎是核心电路(例如，模块)，其负责学习和跟踪对于Wi-Fi断连的用户偏好。WCM主要将Wi-Fi链路信息映射到离散状态，并将QAI映射到综合Wi-Fi链路等级阈值以用于断连。通过WCM的转译，学习引擎可以在抽象模型上工作。

Wi-Fi连接管理子电路(例如，模块)。

图6示出了根据本公开实施例的示例性WCM框图600。图6中所示的WCM框图600的实施例仅用于说明。图6不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图6所示，WCM主要执行3个角色：1.提取链路信息以生成不良/良好链路触发；2.将QAI转换为综合链路参数阈值并生成Wi-Fi断连；以及3.根据Wi-Fi连接状态生成奖励事件。

不良/良好链路触发发生器(PGLTG)。

PGLTG使用Wi-Fi链路信息来决定当前链路是好还是坏。Wi-Fi链路信息包括(但不限于)CAP的BSSID、SSID、RSSI、坏TX分组的数量、信标丢失的数量、重传的数量等。一旦满足不良链路条件，则可以生成不良链路触发。然后，针对每个时间单位(即，1秒)检查上述条件。如果仍然满足不良链路条件，则将生成额外的不良链路触发。一旦不满足不良链路，则生成良好链路触发。良好链路触发仅在脱离不良链路条件之后生成一次。第二个良好链路触发需要等待直到下一次脱离不良链路条件。所有不良/良好链路触发生成条件都是以连接到相同AP为条件的。

在一个实施例中，如果在1秒内坏TX分组的数量多于N_b，则生成不良链路触发。在不良链路之后，如果仍然连接到相同的AP，则在坏TX分组的数量不大于N_b的第一秒，生成良好链路触发。

断连命令发生器(DCG)。

这里有一个重要的概念：量化的激进指数(QAI)。QAI将Wi-Fi断连时的用户激进性映射到几个量化级别(I_Q个级别)。为了便于描述，可以假设QAI＝1提供最积极的断开设置，并且QAI＝I_Q提供最不积极的QAI设置。可以通过不同数量的连续不良链路触发和/或Wi-Fi链路信息来定义不同的QAI级别。连续的不良链路触发的次数也相当于从第一个不良链路触发(或上一个良好链路触发之后的第一个不良链路触发)到检查时间的持续时间(T_p)。如果存在良好链路触发，则将T_p复位。

在一个实施例中，当有N_i个连续的不良链路触发时，定义为QAI＝i，i＝1，...，I_Q。如果，则一旦满足连续的不良链路触发，DCG模块将生成Wi-Fi断连命令。一个例子是I＝3，且N_i＝{2，15，+∞}。这里，+∞表示DCG模块永远不会生成断连命令。断连将由其它模块(例如，Wi-Fi驱动器)生成。这里，QAI＝1是最积极的设置，而QAI＝3是最不积极的设置。

在事件生成器的一个示例中，事件生成器采用不良/良好链路触发、断连命令和Wi-Fi链路信息作为输入来生成预定事件。这些事件将用于学习引擎。

事件。

事件用于训练学习引擎。定义4种类型的事件：较积极的事件(M事件)、较不积极的事件(L事件)、中性事件(N事件)和特殊事件(S事件)。另外，可以定义被称为“边缘”的概念。如果持续不良链路的时间(无论是否有良好链路触发)在T_e之内，则可以定义该STA在“边缘”区域中。可以定义指示虚拟断连是否发生的“切换标志”(“开启”对应于虚拟断连)。注意，在虚拟断连中，一旦满足某种条件(例如，Wi-Fi链路RSSI值高于预定阈值)，终端就可以回到使用原始Wi-Fi链路。在这种情况下，一旦切换标志返回Wi-Fi链路，则切换标志将被关闭。

M事件表示用户想要比当前设置更积极的断开设置。在学习引擎中，M事件将导致对更积极的QAI设置的积极奖励。L事件指示用户想要比当前设置更不积极的断开设置。在学习引擎中，L事件将导致对不积极的QAI设置的积极奖励。

N事件表示用户对于当前断开设置没有抱怨。在学习引擎中，N事件将导致对当前QAI设置的积极奖励。

S事件是一个特殊事件。对于这些事件，将使用预定义的QAI设置来代替学习引擎。例如，用户在电梯内且电梯门关闭的事件。该事件可以直接触发最积极的QAI设置。

对于实际Wi-Fi断连和虚拟Wi-Fi断连，事件可以是不同的。

用于实际Wi-Fi断连的事件。

在一个实施例中，对于实际Wi-Fi断连，M事件包括以下事件：用户在边缘区域断开Wi-Fi；用户在边缘区域从一个AP切换到另一个AP；用户在边缘区域关闭Wi-Fi；用户开启任何激进设置或关闭任何保守设置(例如，开启“智能网络切换”模式或激进“智能网络切换”模式等)；以及任何其他指示用户期望更积极的设置的事件。

在一个实施例中，对于实际Wi-Fi断连，L事件包括以下事件：用户在边缘处关闭蜂窝数据服务；Wi-Fi连接通过电话(IWC或其他模块)断开，但用户手动重新连接到同一AP；连接到AP后，通过电话在T_d时间内断开连接；用户关闭任何激进设置或开启任何保守设置(例如，关闭“智能网络切换”模式或激进“智能网络切换”模式等)；以及任何其他指示用户期望更不积极的设置的事件。

在一个实施例中，对于实际Wi-Fi断连，N事件包括以下事件：Wi-Fi连接通过电话断开(连接维持得长于T_d)；以及保持连接。

在一个实施例中，对于实际Wi-Fi断连，S事件包括以下事件：当电话处于飞行模式时，用户开启Wi-Fi；以及用户在非边缘区域关闭蜂窝数据。

用于虚拟Wi-Fi断连的事件。

在一个实施例中，对于虚拟Wi-Fi断连，M事件包括以下事件：用户在边缘区域断开Wi-Fi，或者当切换标志开启时断开Wi-Fi；用户在边缘区域从一个AP切换到另一个AP，但切换标志被关闭；用户在边缘区域关闭Wi-Fi，或者在切换标志开启时关闭Wi-Fi；用户开启任何激进设置或关闭任何保守设置(例如，关闭“智能网络切换”模式或激进“智能网络切换”模式等；以及任何其他指示用户想要更积极的设置的事件。

在一个实施例中，对于虚拟Wi-Fi断连，L事件包括以下事件：用户在边缘处关闭蜂窝数据服务，或者当切换标志关闭时关闭蜂窝数据服务；Wi-Fi连接通过电话(IWC或其他模块)断开，但用户手动重新连接到同一AP；用户在边缘区域从一个AP切换到另一个AP，且切换标志被开启；连接到AP后，通过电话在T_d时间内断开连接(真实或虚拟)；用户关闭任何激进设置或开启任何保守设置(例如，关闭“智能网络切换”模式或激进“智能网络切换”模式等)；以及任何其他指示用户期望更不积极的设置的事件。

在一个实施例中，对于虚拟Wi-Fi断连，N事件包括以下事件：Wi-Fi连接通过电话断开(真实或虚拟)(连接保持得长于T_d)；以及保持连接。

在一个实施例中，对于虚拟Wi-Fi断连，S事件包括以下事件：当电话处于飞行模式时，用户开启Wi-Fi；用户在非边缘区域关闭蜂窝数据；以及检测到用户在电梯内部并且电梯门被关闭。

上下文。

学习是基于上下文的。学习引擎跟踪每个上下文的用户偏好，并且对于每个上下文，维护一个单独的表以跟踪关于断开的激进性的用户偏好。

上下文是不同信息的组合。该信息可以包括CAP BSSID、方向信息(例如，远离AP、朝向AP、静止)、位置信息(CAP的覆盖范围内的区域的位置索引)、车内标志、电梯内标志等。上下文的不同组合最终映射到唯一的上下文索引c。

学习引擎。

学习引擎是学习和跟踪用户对Wi-Fi断连的激进性的偏好的核心。该引擎具有两个功能：操作和学习。操作和学习都基于上下文。操作和学习过程是异步的。这两个过程单独工作，并通过Q表相互连接。

Q表用于跟踪用户偏好。学习过程用于更新Q表，使得学习过程可以反映用户对Wi-Fi断连的激进性的更新偏好。操作过程是使用Q表并将Q表中的Q值映射到实际操作。每个QAI级别映射Q表中的条目，称为状态。因此，在每个Q表中总共有I_Q个状态。每个状态在每个Q表中具有其自己的被称为Q值的值。

学习过程。

图7示出了根据本公开实施例的示例性学习过程700。图7所示的学习过程700的实施例仅用于说明。图7不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图7所示，学习过程由事件触发。一旦事件触发学习过程运行，则根据输入的上下文读取Q表。Q表更新模块将更新对应的Q值，然后将其写回Q表模块。

Q_c，n(s)用于表示上下文c的Q表中的状态s的Q值，其中s是状态的索引(对应于QAI级别)，c是上下文的索引并且n是事件序列。对于每个M事件或L事件，Q值如由等式(1)和(2)给出的那样被更新：

Q_c，n+1(s)＝α₁Q_c，n(s)+γR_e(s)，s＝1，2，...，I_Q.....(1)

在等式(1)和(2)中，α₁是M事件或L事件的时域中的学习速率(例如，α₁＝0.8)。γ是奖励折扣因素(例如，γ＝1)。β是奖励折扣因素(例如，β＝0.8)。R_e(s)是对于事件e的状态s处的奖励。R_e是事件e的奖励值，其是对于每个事件预先定义的值。s₀是当前状态或QAI值。值是注意，对于M事件和L事件，用于上下文c的Q表中的所有条目都被更新。

在一个实施方案中，定义为α₁＝0.8，γ＝1，β＝0.8，R_e＝1。例如，对于N事件，Q值如等式(3)所给出的那样被更新：

Q_c，n+1(s₀)＝α₂Q_c，n(s₀)+R_e.....(3)

在等式(3)中，α₂是N事件的时域中的学习速率。对于N事件，仅更新Q表(对应于上下文c)中的用于当前QAI设置的条目。

在一个实施例中，定义α₂＝0.98，R_e＝0.1。

操作过程。

图8示出了根据本公开实施例的示例性操作过程800。图8所示的操作过程800的实施例仅用于说明。图8不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图8所示，操作过程8000由不良/良好链路触发来触发。在触发之后，根据触发的类型，采取不同的操作。对于不良链路触发，读取当前上下文的Q表。QAI映射子模块(例如，电路)将从Q表中找到正确的QAI值。然后将QAI值写入WCM模块，并将QAI设置为“真”。对于良好链路触发，QAI被直接写入为“伪”。

图9示出了根据本公开实施例的用于操作过程的方法900的流程图。图9所示的方法900的实施例仅用于说明。图9不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图9所示，方法900在步骤905确定链路是不良链路或良好链路。如果在步骤905中确定良好链路，则方法900在步骤925中将QAI设置为“伪”。当在步骤905中确定链路为不良链路时，方法900在步骤910中通过上下文读取Q表。在步骤915中，方法900从对应的Q表中寻找QAI设置。步骤920中的方法将QAI值写入WCM并设置为“真”。

对于QAI映射子模块(例如，电路)，一个实施例是选择具有由等式(4)给出的最大O值的OAI：

QAI＝argmax_s(Q_c(s)).....(4)

在另一个实施例中，提供QAI映射以将滞后引入QAI值选择，如由等式(5)给出：

其中s_E是当前状态或有效QAI，并且H是预定常数。

在另一个实施例中，QAI映射也被设置为使用滞后。但是滞后仅被应用于如下给出的部分状态：

稳态检查(SSC)。

稳态检查(SSC)函数是可选的函数，其分析事件的历史并生成稳态触发事件，如图10所示。如果稳态为“伪”，则可禁用QAI设置模块(例如，电路)。如果稳态为“真”，则QAI设置模块(电路)正常工作。

图10示出了根据本公开实施例的示例性稳态检查1000。图10中所示的稳态检查1000的实施例仅用于说明。图10不将本公开的范围限制于任何特定实现。

切换状态的条件。

状态真值可以由事件的历史记录定义。有3种不同的情况。

在情况1的一个实施例中，对于连续的L事件或M事件(在L事件或M事件中没有其它事件)，L事件或M事件连续发生，而在L事件或M事件之中没有任何其它事件。提供X以表示连续事件的数量。如果X≥X₀，则稳态被设置为“真”，其中X₀是预定值，例如，X₀＝2。

在情况2的一个实施例中，对于连贯的L事件或M事件(在L事件或M事件中可能存在一些N事件)，与情况1不同，允许在L事件或M事件中发生N事件。例如，事件序列：L、N、N、L、N和L落入这种情况。X设置为表示连贯的L事件或M事件的数量，并且Y表示从第一个L事件或M事件开始的N事件的数量。例如，在事件序列N、L、N、N、L、N中，定义X＝2，且Y＝3。在这样的实施例中，如果X≥X₁或

则将稳态设置为“真”。在这里，X₁＜X₂。一个实施方案是X≥3或

在情况3的一个实施例中，对于其中L事件和M事件被混合在一起的混合的L事件和M事件，N事件也可以存在于那些L事件和M事件中。在这样的实施例中，缓冲器被设置为存储L事件和M事件。缓冲器大小为T。X_L设置为表示缓冲器内的L事件的数量，且X_M表示缓冲器内的M事件的数量。如果

则将稳态设置为“真”。在一个实例中，T＝5，且X₃＝0.25。

一旦满足上述情况中的一种，则稳态保持为真，直到稳态重新检查模块(例如，电路)关闭。

稳态重新检查。

在达到稳态之后，提供稳态重新检查模块以保持跟踪QAI设置。如果QAI设置变化太频繁，则稳态重新检查模块(例如，电路)将关闭稳态，这将重新开始稳态检查(SSC)。

在每个L事件或M事件之后，将更新Q表。新的QAI值被记录在先进先出(FIFO)型缓冲器中。缓冲区大小为N_q。在该缓冲器内，如果QAI＝IQ出现在任何两个QAI＝1之间，则它将把稳态设置为“伪”。或者如果在两个QAI＝IQ之间出现QAI＝1，则它也将把稳态设置为“伪”。当稳态为“伪”时，或者使用预定的QAI设置，或者使用最后真实稳态中的QAI设置。

配备有GPS的现代智能电话可以精确地预测设备的位置，精度高达4米。尽管其对于诸如导航、运动跟踪和在设备丢失时找到该设备的应用具有极大的成功率，但是由于信号阻塞，GPS不能为室内环境提供可靠的位置信息，并且GPS提供的分辨率对于许多室内场景来说是相当大的。

随着基于Wi-Fi的因特网解决方案已经变得非常流行，Wi-Fi路由器或接入点(AP)现在在家庭、公寓和公共区域普遍存在。来自这些AP的接收信号强度指示(RSSI)与距离成正比，并且可以用作度量，以从路由器测量设备的位置。从其它路由器获得更多的RSSI值，可以发现由一组AP基本服务集标识符(BSSID)和来自该AP的RSSI值定义的设备的相对位置。

在本公开中，该位置被用于找到关于智能电话的连接的AP(CAP)的不良连接的区域。该不良链路位置被用作上下文以有益于智能Wi-Fi连接(IWC)，但是这也可以被用于其他应用。位置是未知的，并且无监督学习被用于使用围绕CAP的其它AP(OAP)的BSSID和RSSI来发现位置。

图11示出了根据本公开实施例的示例性算法流1100。图11所示的算法流程1100的实施例仅用于说明。图11不将本公开的范围限制于任何特定实现。

所呈现的公开包括如图11所示的三个关键模块(例如，电路)。例如：优化的信道扫描(OCS)；初始子聚类；超级聚类。

优化的信道扫描。

基于OAP的RSSI值并参***来完成位置的聚类。通过执行Wi-Fi扫描来发现周围的OAP以及它们的BSSID和RSSI来发现这些设备。这种扫描通常花费很长的时间，因为它需要在所有信道上进行扫描，并且频繁的主动扫描也增加电池的负荷。除此之外，并非所有信道都填充有OAP，这意味着循环扫描这些空信道可能浪费宝贵的计算时间。为了克服常规信道扫描的这些缺点，这里已经提出了优化的信道扫描(OCS)。OCS的流程在图12中给出。

图12示出了根据本公开实施例的优化信道扫描流1200的流程图。图12所示的优化信道扫描流1200的实施例仅用于说明。图12不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图12所示，在步骤1205中，优化信道扫描流1200确定发生了不良链路。在步骤1210中，优化信道扫描流1200确定是否扫描了第一个不良链路以寻找CAP。在步骤1210中，如果在步骤1210中扫描第一不良链路，则在步骤1215中，优化信道扫描流1200执行完全扫描。在步骤1220中，优化信道扫描流1200确定是否存在多于2个信道。如果在步骤1220中存在多于两个信道，则在步骤1225中，优化信道扫描流1200对信道进行加权。在步骤1230中，优化信道扫描流1200识别好信道并更新信道列表。在步骤1220中，不存在多于2个信道，在步骤1235中，优化信道扫描流1200将信道扫描状态设置为“第一不良链路扫描”。在步骤1210中，不扫描第一不良链路以寻找CAP，在步骤1245中，优化信道扫描流1200对所选信道执行信道扫描。在步骤1250中，优化信道扫描流1200确定两个或多个信道为空。如果在步骤1250中两个或多个信道为空，则在步骤1215中，优化信道扫描流1200执行全扫描。如果在步骤1250中没有两个或多个空的信道，则在步骤1245中，优化信道扫描流1200对所选择的信道执行信道扫描。

基于由智能电话模块(例如，电路)提供的触发来启动OCS。在本公开中，触发由Wi-Fi链路信息提供，Wi-Fi链路信息评估Wi-Fi连接良好还是不良。Wi-Fi链路信息包括CAPBSSID、RSSI、许多坏传输分组、许多信标丢失和许多重传，但是也可以扩展到包含其它信息。基于Wi-Fi链路信息的组合，可以创建不良Wi-Fi链路触发。值得一提的是，本公开还可以由其它模块触发，以基于感兴趣的应用创建相对位置图。

一旦被触发，OCS就检查是否已经创建了信道列表。信道列表仅仅是已经由OCS识别为最佳信道的信道号码的集合。智能电话所连接的每个CAP具有与每个CAP相关联的信道列表。当智能电话第一次连接到CAP时，信道列表为空并被初始化。可以在所有可用信道上执行全扫描(因为可访问的Wi-Fi信道的数量在全球范围内变化)。一旦已经扫描了所有信道，则可以基于以下两个标准来识别最佳信道：信道可以提供适当数量的OAP以证明扫描所需的时间是合理的；以及信道的平均RSSI值也可以很高，以确保OAP在信道被评估的区域中一致地出现。

对于这些，创建权重度量，其中两个标准都被归一化并且与附加到两个度量的相等权重相加。可以为信道扫描选择提供较高权重的信道。用于计算权重的等式提供如下：

和

其中，N_OAP，c是信道c中的OAP的数量，N_OAP，total是所有信道中的OAP的总数，且W_OAP，c是与OAP数量相关的权重。

在第二个等式中，μ_RSSI，c是信道c中所有OAP的平均RSSI，RSSI_min是用于归一化RSSI值(其本质上是0和1之间的负值)的伪最小值，并且W_RSSI，c是信道的基于RSSI的权重。用于评估信道的权重度量是上述两个权重之和。选择伪最小RSSI值的原因在于以下事实：RSSI值没有确定的最小值，但是设备只能测量直到有限的最小RSSI值。可以使用一个值来归一化0和1之间的权重。

基于以上计算的权重，按降序对信道进行排序，并且对于信道列表选择前5个信道。下一次当触发发生时，可以仅扫描所识别的信道。

当OAP随时间迁移到不同的信道时，如果使用信道列表扫描的空信道的数量大于1，则再次使用上述步骤计算信道列表。从OCS收集的数据包括一组OAP BSSID和相应的RSSI值。

初始子聚类。

使用无监督学习来发现CAP周围的区域。此处使用无监督学习是因为，OAP在各种不同环境之间会变化，例如、单户家庭、公寓、办公室等。无监督学习的目的是发现CAP周围的区域，并且如果遇到先前未知的区域，则更新这些区域。

在本公开中，提供近邻传播以聚集CAP周围的区域。为了实现能够在遇到新区域时更新这些区域的即时聚类算法，使用流式近邻传播(StrAP)，因为它能够处理流数据并且基于未见数据更新或创建新区域。

由于OCS数据集由BSSID和RSSI的不平衡集组成，所以使用相似性代替传统的距离度量来关联两个数据点之间的接近度。

在一个实施例中，所使用的相似性度量可以是余弦相似性，在这样的实施例中，使用以下公式对每个OAP的RSSI进行归一化：

其中，RSSI₊是根据每个OAP所记录的RSSI的归一化正值，并且RSSI_min是根据经验选择的最小值，以将数据归一化到0到1。在计算RSSI₊之后，计算两个数据点之间的余弦相似性。

由于这些组可能由于缺少OAP而不匹配，因此发现两个数据点的联合，并用0代替丢失的RSSI₊。然后，数据点之间的余弦相似性由下式计算：

其中，S_cos(i，j)是数据点i和j之间的余弦相似性，RSSI_OAP，i+是数据点i的归一化RSSI值，且RSSI_OAP，j+是数据点j的归一化RSSI值。

在一个实施例中，所使用的相似性度量可以是接近阈值相似性(PTS)。在这样的实施例中，硬阈值被用于找到多少OAP位于两个数据点的边界阈值内。为了计算相似性，首先如以下给出的那样计算公共OAP的交集BSSID_inter，BSSID_inter＝BSSID_i∩BSSID_j，其中，RSSID_i是数据点i的所有BSSID的集合，而BSSID_j是数据点j的所有BSSID的集合。

根据交集，可以使用如下给出的公式检查OAP是否在某个阈值内彼此接近，

其中，Δ是用户定义的阈值，并且RSSI_i和RSSI_j分别是数据点i和j的RSSI。

上面指出的相似性度量用于根据数据点彼此的接近度将数据点聚类到不同的区域中。为了对数据进行聚类，可以将近邻传播(APr)算法用于初始聚类和流式近邻传播(SApr)，以在新数据继续进入时进行增量聚类。聚类算法使用样本创建参考位置标识符，所述样本是与Wi-Fi扫描期间收集的数据点相似的参考点。所提及的相同相似性函数用于通过评估它们相对于样本的相似性，然后将数据点分配给具有最相似样本的簇，来识别将来的数据点。

可以以两种方式创建示例。在传统方式的一个实施例中(根据APr算法)，APr算法将现有数据点中的一个标识为示例。然后，该数据点表示遵循相似性的所有周围数据点，从而创建簇。

在集合平均(例如，全BSSID表示)的一个实施例中，收集所有的BSSID，并基于在簇中出现多少次BSSID来对它们的RSSI进行平均。这有助于用数据点中的所有BSSID来表示簇，并且还可以去除如果一个数据点被用作代表则可能流行的异常值的负值。

超级聚类。

在前一节中，无监督聚类非常快速地创建簇，并且可以创建独立的小区域，这在某种程度上类似于现有区域中的一个。为了克服这种障碍，提供了一种超级聚类技术，其将簇和簇之间的平均相似性进行比较，并将它们组合在一起，以经受经验阈值。在超级聚类中，比较簇之间的平均相似性，然后将簇分组为受经验阈值约束的簇。

基于由下式给出的公式计算簇相似性：

其中，M_pq是簇间相似性，N_cp是簇p内数据点的数量，且S(i，j)是来自簇Cp的数据点i与来自簇Cq的数据点j之间的相似性。这里使用的相似性是执行初始子聚类的相似性，即余弦或PTS。

可以基于观察簇间相似性M_pq和簇内相似性M_pp来创建超级簇。可以使用以下两种技术来创建超级聚类。在一个实施例中，可以使用APr算法在簇间和簇内相似度上对子簇进行聚类，以创建超级簇。在一个实施例中，对簇间和簇内相似性之间的经验阈值进行聚类。如果两个簇之差落在阈值之下，则两个簇被聚类以创建超级簇。

出于回顾，每当生成不良链路触发时，基于OCS的输出生成子簇，并且包含生成的子簇的超级簇是基于Wi-Fi的室内定位模块的最终上下文输出。

当用户从一个区域移动到下一个区域时，对基于802.11的网络基础设施内的移动用户的支持需要用于AP/LTE之间的无缝切换/漫游/转换的有效技术。当前一代802.11网络中的切换/漫游/转换算法本质上主要是反应性的，因为802.11网络等待直到链路质量显著降低以触发切换。

此外，设备从一个AP切换/转换到另一个AP需要大约4～12秒。大部分时间可能花费在检测上，即检测何时从当前AP断开、扫描，即搜索要连接到哪个AP、以及通信复位，即建立应用层通信。在本公开中，Wi-Fi漫游、Wi-Fi转换和Wi-Fi切换彼此可互换。典型的Wi-Fi漫游过程在图13中示出。

图13示出了根据本公开实施例的示例性Wi-Fi漫游过程1300。图13所示的Wi-Fi漫游过程1300的实施例仅用于说明。图13不将本公开的范围限制于任何特定实现。

第一阶段是决定阶段：设备需要决定何时触发漫游过程和决定何时从当前AP断开连接。当用户在CAP的覆盖边界处移动时，吞吐量和RSSI都可能下降。在这种情况下，用户可能体验到差的服务质量。如果设备继续远离CAP移动并且不进行漫游，则设备可能丢失信标并且完全丢失连接。如果设备选择切换到另一个AP或者在完全丢失信标之后断开AP(从AP断开可能导致连接到蜂窝数据链路)，则这可能会太晚，并且用户可能在建立新连接之前经历长时间等待。

第二阶段是握手阶段。在用户触发切换决策之后，可以进行认证、关联和再次认证，以建立安全通信隧道。最后阶段是新AP可以为设备建立通信链路的连接阶段。

图14示出了根据本公开实施例的示例性漫游决策过程1400。图14所示的漫游决策过程1400的实施例仅用于说明。图14不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图14所示，Wi-Fi漫游决策包括两个过程。首先，需要找到良好的断开或切换点(触发)。然后，网络选择模块(例如，电路)决定切换到何处(为了切换到蜂窝数据，其为Wi-Fi断连)。本公开集中于找到良好的断开/交换点以改善漫游性能。

对于第二模块(例如，电路)，可以假定存在一些现有的模块(例如，电路)将对此进行处理。本公开的主要思想是使用机器学习(强化学习算法)来学习对特定用户和AP的偏好，使得在训练之后，设备可以在正确的时间点为用户自动断开AP或启动切换。建立PoC演示以表明使用我们开发的算法，可以显着地减少切换延迟。

当前算法考虑与切换相关的四个主要参数：AP_BSSID、LQCM、RSSI和用户应用。基于不同的UE应用，用户可以具有不同的断连/切换延迟要求。例如，当用户正在观看在线视频或玩在线游戏时，他/她可能具有严格的切换延迟要求。另一方面，如果用户正在下载一些文件或者用户没有与手机交互，则用户可以容忍切换延迟。这是为什么UE应用被认为是学习参数之一的动机。用户应用程序可以是尽力型应用程序或前台应用程序。

在下文中，用户应用被称为模式。

该算法的主要思想是跟踪断连/切换历史，并从记录的数据中学习。传统上，切换是基于某个固定阈值的，这可能无法捕获用户特定的偏好和动态Wi-Fi环境。相反，在我们设计的算法中，切换阈值是针对用户应用、连接的AP、预期可达到的吞吐量和接收信号强度而定的。

框架。

图15示出了根据本公开实施例的示例性***设计1500。图15所示的***设计1500的实施例仅用于说明。图15不将本公开的范围限制于任何特定实现。

在一个实施例中，提供了一种用于找到适当的断连/切换时间的方案。整个***图如图15所示。这里，“代理”指的是我们的算法模块，而“环境”指的是其他任何东西。

在代理中，可以有三个模块(例如，电路)：Q表，探索策略模块和值函数模块。该方案是开发几个表(称为Q表)来记录和学习用户行为。实现该目标的一个例子是建立两个所谓动作表Qcs和无动作表Qn，以便从用户反馈或历史数据中学习最佳的切换参数。

当前，动作表Qcs和无动作表Qn都是四维矩阵。第一维度IDt表示连接的AP(CAP)在时间步长t的BSSID；第二维度Mt表示当前应用，即模式；第三维Pt表示RSSI值；第四维Lt表示LQCM。因此，可以将时间t处的动作表值Qcs表示为Q_cs(ID_t，M_t，P_t，L_t)，并且可以将时间t处的无动作表Qn表示为Q_na(ID_t，M_t，P_t，L_t)。对于每个条目，使用Q值来表示是否需要断连/切换的用户偏好。

探索策略模块(例如，电路)负责根据Q表生成动作。对于每个时间周期t0，探索策略模块可读取包括ID_t，M_t，P_t，L_t的输入状态，且接着读取相应的Q表以决定是否采取行动。如果Q_cs(ID_t，M_t，P_t，L_t)＞Q_na(ID_t，M_t，P_t，L_t)，则考虑断连/切换。

一种选择是在检测到这种条件之后可以触发信道扫描，然后基于信道扫描结果，可以做出切换的决定。另一个选择是STA直接从当前AP断开，然后基于附加的连接模块来决定下一步是什么。如果无动作表中的Q值较大，则理想情况下，算法可能不采取任何动作。

然而，为了在训练部分中进一步探索，提供探索阈值TQe。如果Q_na(ID_t，M_t，P_t，I_t)＞Q_cs(ID_t，M_t，P_t，L_t)＞Q_na(ID_t，M_t，P_t，L_t)-TQ_e，则该算法可以以ε(t)的概率随机触发断连/切换，其中该概率随时间变化。在动作表的Q值大于无动作表的情况下，这意味着当前的设备连接到一个很好的AP，则该算法可以停留在当前状态，而可以不采取动作。ε(t)表示强化学习中的探索和利用权衡。

在训练开始时，使用该算法进行探索。在这种情况下，设置高ε值。然而，随着算法收敛，探索概率逐渐减小直到最小阈值，使得算法可以保持在最佳动作。此外，为了减少来回时间，即，引入冷却定时器，使得在切换之后，算法可以在冷却时间期间不执行另一个切换。

值函数模块是利用来自环境的奖励和来自探索策略模块的行动决策来更新Q表的值。它是由事件或来自探索策略模块的决策触发的。为更新动作Q表，其基于来自环境的奖励。该更新遵循等式(6)所给出的：

Q_cs(ID_t，M_t，P_t，L_t)＝αQ_cs(ID_t，M_t，P_t，L_t)+βR_t.....(6)

在等式(6)中，其中α和β是固定常数，并且R_t是奖励值，其取决于奖励事件。奖励事件包括两种类型的事件：一种类型表示用户希望在这种状态下断连/切换，例如：用户手动断连或切换；用户关闭Wi-Fi；并且用户接受来自我们的算法的建议(假设存在弹出窗)。

这些事件导致对Q_cs中相应条目的积极奖励。另一种类型表示用户想要保持当前的Wi-Fi连接，例如：用户删除来自我们的算法的建议(假设存在弹出窗)；并且我们的算法决定断连/切换，并且用户在时间Ts内连接回原始AP。

这些事件导致对Q_cs中相应条目的消极奖励。为了更新无动作表Q_na，使用探索策略模块输出。如果在(ID_t，M_t，P_t，L_t)状态下没有动作，则如等式(7)所给出的那样更新相应的条目：

其中K是预定常数。

在另一个例子中，其它操作参数，例如吞吐量、和/或信标丢失的数量、和/或接收的NAK的数量、和/或BLER、和/或MCS值等，可以作为表中的附加状态被添加，或者代替上述四个参数中的任何一个。

在本实施例的又一个方案中，找到最佳切换时间是预测未来Wi-Fi链路性能。如果未来的链路性能低于预定阈值，则可以预先触发切换。该方案的一个示例是使用机器学习，例如LSTM或神经网络来预测CAP的RSSI，如果将来的RSSI将小于阈值，则可以触发切换。

在另一个例子中，该方案被用于使用递归神经网络预测LQCM和/或吞吐量、和/或信标丢失的数量、和/或接收的NAK的数量、和/或BLER、和/或MCS值等。

T秒后，将此预测的将来奖励与预定阈值进行比较。如果未来的性能良好，则没有Wi-Fi切换，否则，算法可以触发切换。

弹出窗的设计。

本公开的另一个实施例是关于弹出窗的设计。为了捕获用户偏好，使用两种方式。一种是用户本质动作，诸如用户手动断连或重新连接。另一种是交互机制，诸如当交互机制具有采取动作的意图时生成弹出窗的算法。在图16中示出了弹出窗的示例。

图16示出了根据本公开实施例的示例性弹出窗1600。图16中所示的弹出窗1600的实施例仅用于说明。图16不将本公开的范围限制于任何特定实现。

此用户弹出窗包括建议上下文和四个选项按钮。这四个按钮允许用户向***提供以下输入。在“是”按钮的一个示例中，接受来自算法的建议。在“否”按钮的另一个例子中，从删除来自算法的建议并保持当前Wi-Fi连接。在“去往LTE”按钮的又一个示例中，选择切换到LTE而不是算法建议的AP；并且在“其他AP”的又一示例中，选择切换到算法未建议的其它AP。

用户可以选择禁用该弹出机制，并且让算法只通过用户特性动作来跟踪用户行为。

加快收敛时间。

本公开的另一个实施例是关于加速学习算法的收敛时间的方案。由于算法可以被部署在实际产品中，因此收敛时间可能影响用户体验。减少收敛项是本公开的一个重要特征。收敛时间是影响App设计的主要性能度量之一。为了加速算法的收敛性，在本公开的算法中开发了一种快速收敛技术。这种技术是为了探索这样的主要思想，即如果在当前状态中，用户希望断连/切换，则在连接条件较差的其它状态中，用户也可能更喜欢切换。

具体地说，如果发现在状态(ID_t0，M_t0，P_t0，L_t0)下发生手动断连/切换，则可以以积极奖励奖励Q_cs(ID_t0，M_t0，P_t＜P_t0，L_t≤L_t0)。相反，如果用户在(ID_t0，M_t0，P_t0，L_t0)取消切换，则可以消极奖励奖励Q_cs(ID_t0，M_t0，P_t≥P_t0，L_t≥L_t0)。在更新无动作表Q_na时，使用相同的思想。表1示出了算法的细节。

【表1】

表1中所示的算法还可以被分成以下过程：算法决策过程、用户决策过程、用户手动切换过程以及设备自动断开过程。操作过程。

在操作过程的一个实施例中，算法基于Q表做出采取动作(触发断连/切换)的决定。如果算法发现基于当前测量，即状态(IDT0、MT0、Pt0、Lt0)，动作表的值大于无动作表的值，则可以生成动作触发。如果Q值属于探索范围，即，动作表值小于无动作表值但大于无动作值减去阈值，则可触发探索过程。这一探索阶段试图探索一个更好的选择，以进一步降低模糊性。如果信道扫描动作值太小，则可以奖励无动作表。该过程的细节可以在图17中找到。

图17示出了根据本公开实施例的用于算法决策的方法1700的流程图。图17所示的方法1700的实施例仅用于说明。图17不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图17所示，在步骤1705中，方法1700针对每个时间步骤t0初始化：无动作Q表Qna、动作信道扫描Q表Qcs。在步骤1710，方法1700获得当前链路状态(IDT0、MT0、Pt0、Lt0)。在步骤1715中，方法1700确定是否Qcs(.)>Qna(.)。如果在步骤1715中满足条件，则方法1700在步骤1720中触发动作。在步骤1725中，方法1700确定是否Qna(.)>Qcs(.)>Qna(.)-Tqe。在步骤1725中，不满足条件，方法1700确定Rand>方法1700在步骤1735中积极奖励无动作表Qna(IDt0,MT0,Pt>＝Pt0,Lt>＝Lt0)。如果在步骤1725中满足条件，则方法1700执行步骤1735。

用户决策过程。

图18说明根据本发明实施例的用于用户决策的方法1800的流程图。图18所示的方法1800的实施例仅用于说明。图18不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图18所示，方法1800在步骤1805中处理用户和设备动作。在步骤1810中，方法1800确定用户接受该建议。如果用户在步骤1810接受该建议，则方法1800以积极奖励奖励动作表Qcs(IDt0,MT0,Pt<＝Pt0,Lt<＝Lt0)。在步骤1810中，如果方法1800确定没有用户接受提议，则方法1800在步骤1815中以消极奖励奖励动作表Qcs(IDT0,MT0,Pt>＝Pt0,Lt>＝Lt0)。

下一个过程是用户决策过程。该过程处理基于算法建议的用户决策。在算法提供供切换的候选AP(通过图14中的网络选择模块)之后，根据不同的用户偏好，用户可以接受该推荐或者拒绝该推荐。如果用户接受该建议/推荐(选择切换到LTE或其它AP也被视为“接受”)，则可以将积极奖励添加到当前动作表中。否则，可以向信道扫描表和AP选择表添加消极奖励。

用户手动切换过程。

图19示出了根据本公开实施例的用于用户手动开关的方法1900的流程图。图19所示的方法1900的实施例仅用于说明。图19不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图19所示，方法1900在步骤1905中执行用户手动切换处理(例如，用户手动切换到k)。在步骤1910中，方法1900在步骤1910中以积极奖励奖励信道扫描表Qcs(IDt0,MT0,Pt<＝Pt0,Lt<＝Lt0)。

在用户决策过程之后，算法可以转到用户手动切换过程。如果用户手动切换到OAP/LTE，则将奖励动作Q表。

设备自动解除关联过程。

图20示出了根据本公开实施例的用于自动解除关联的方法2000的流程图。图20中所示的方法2000的实施例仅用于说明。图20不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图20所示，方法2000在步骤2005中执行设备自动与当前AP解除关联。在步骤2010中，方法2000以消极奖励奖励无动作表QnA(IDt0,MT0,Pt<＝Pt0,Lt<＝Lt0)。在步骤2015中，该方法以积极奖励奖励动作表Qcs(IDt0,MT0,Pt<＝Pt0,Lt<＝Lt0)。在步骤2020中，方法2000回到下一时间步骤t0＝t0+1。

如果检测到自动解除关联，则可能需要惩罚无动作Q表并奖励动作表，以便下一次可以预先采取动作以避免设备解除关联。因此，每当检测到自动解除关联时，无动作Q表和动作Q表被惩罚，即，消极奖励。

查找切换信道(部分扫描)。

在一个实施例中，提供最佳信道查找以进行扫描，从而可以减少切换时间。Wi-Fi漫游期间的主要延迟之一是由于长的信道扫描时间。如文献以及我们的实验测量所证实的，在每个信道上的信道扫描时间大约为40ms。覆盖所有信道的全信道扫描可能需要3～4秒。因此，为了进一步减小切换延迟，需要部分信道扫描算法。

在一个实施例中，每次设备进行切换时，可以记录切换AP的信道。对于每个连接的AP(CAP)，该算法可以维护部分信道表，使得每当触发信道扫描时，该算法可以扫描为该CAP记录的信道。在这种情况下，可以减少信道扫描时间。

在另一个实施例中，提供了神经网络，例如CNN或RNN、LSTM，以决定下一个(多个)扫描的信道是哪个或哪些。神经网络在线或离线、超量或非超量训练。神经网络的输入可以是LQCM和/或吞吐量、和/或信标丢失的数量、和/或接收的NAK的数量、和/或BLER、和/或MCS值等。

查找要切换到的最佳AP。

在一个实施例中，找到最佳AP以切换到该AP。Wi-Fi漫游的一个重要特征是在算法触发信道扫描之后寻找要切换到的最佳候选AP/LTE。切换的AP可以具有更好的信道条件、平滑的用户应用体验质量和更好的用户偏好。该实施例的方法之一是，该算法可以为每个CAP维护候选AP/LTE、QAP的Q表。该方法的一个例子是Q表是二维矩阵，其中第一维表示RSSI值Pt，第二维表示AP ID(BSSID)。在信道扫描之后，每个AP的RSSI值被用于寻找相应的Q值。可以选择Q值最大的AP作为新连接的AP。如果所选择的AP是当前CAP，则不会发生切换。

如果用户手动切换到具有RSSIPt的AP IDT，则可以增加相应项目的Q表值，以便在下一次满足类似条件时，用户可以记住该动作。然而，该算法的学习不能仅对用户手动切换行为进行计数。用户可能会通过手动切换AP而感到烦恼。为了解决这个问题，当算法检测到更好的AP时，算法可以向用户显示候选AP(即，弹出)。

如果用户接受该建议，即用户切换到所建议的候选AP，则可以增加相应项目的Q表值；否则，可以减少相应的项目。如果所提供的机制不被允许并且直接执行算法结果，则Q表可以如下更新。在算法结果执行(切换)时间T之后，用户手动地将CAP切换到另一AP。在这种情况下，用户在原始CAP Q表中选择的AP的Q值可以是奖励。如果用户在多于时间T的时间内不采取任何动作(保持算法切换结果)，则可以增加所选择的AP的Q值。该算法在训练阶段通过每个切换动作来训练以学习用户偏好和移动环境。

在又一示例中，建立LQCM和/或吞吐量、和/或信标丢失的数量、和/或接收的NAK的数量、和/或BLER、和/或MCS值等的表。表2示出了详细算法。

【表2】

表2中所示的算法可以进一步被分成以下过程：算法决策过程、用户决策过程、用户手动切换过程、设备自动断开过程。操作过程。

在该过程中，该算法根据Q表做出信道扫描和切换哪个OAP/LTE的决定。如果算法发现基于当前测量，即状态(IDT0、MT0、Pt0、Lt0)，信道扫描的值大于无动作的值，则可以触发部分信道扫描。在信道扫描之后，可以从现有的Q表中选择最佳AP。如果两个AP的Q值相同，则可以选择具有较高RSSI值的AP。

如果AP和LTE的Q值相同，则可以选择AP。如果Q值属于探索范围，即，信道扫描值小于无动作值但大于无动作值减去阈值，则可以触发探索过程。这一探索阶段试图探索一个更好的选择，以进一步降低模糊性。如果信道扫描动作值太小，则可以奖励无动作表。该过程的细节可以在图21中找到。

图21示出了根据本公开实施例的用于算法决策的方法2100的流程图。图21所示的方法2100的实施例仅用于说明。图21不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图21所示，方法2100在步骤2105中为每个时间步骤t0初始化：候选信道集Cj、切换候选OAP表QOAP表、无动作Q表Qna和动作信道扫描Q表Qcs。在步骤2110中，方法2100获得当前链路状态(IDT0、MT0、Pt0、Lt0)。在步骤2115，方法2100确定Wi-Fi漫游决策是否被触发。在步骤2115中，Wi-Fi漫游决策被触发，方法2100在步骤2125中扫描Cj中的信道，根据QOAP(Pt0,.)中的最高值选择最佳AP,k。在一个实施例中，如果两个AP具有相同的值，则方法2100选择具有较高RSSI的AP。在另一实施例中，如果AP和LTE具有相同的值，则方法2100选择AP。在步骤2125中，该方法进一步进行用户决策过程。在步骤2115中，如果没有触发，则方法2100进行到用户决策过程。

用户决策过程。

下一个过程是用户决策过程。该过程基于算法建议处理用户决策。在算法提供候选AP以切换到该AP之后，根据不同的用户偏好，用户可以接受该推荐或者拒绝该推荐。如果用户接受该建议/推荐，则可以向当前频道扫描表和OAP选择表添加积极奖励。否则，可以向信道扫描表和AP选择表添加消极奖励。

图22说明根据本发明实施例的用于用户决策的方法2200的流程图。图22所示的方法2200的实施例仅用于说明。图22不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图22所示，方法2200在步骤2205中处理用户和设备动作。在步骤2210，方法2200确定用户是否接受建议。在步骤2210中，用户接受该建议，在步骤2215中，该方法以积极奖励奖励信道扫描表Qcs(IDT0,MT0,Pt<＝Pt0,Lt<＝Lt0)，并以积极奖励奖励候选OAP表QOAP(Pt>＝Pt0,k)。在步骤2215中，方法2200进一步进行处理用户手动切换处理。在步骤2210中，用户不接受该建议，在步骤2220中，该方法以消极奖励奖励信道扫描表Qcs(IDT0,MT0,Pt>＝Pt0,Lt>＝Lt0)，并以消极奖励奖励候选OAP表QOAP(Pt<Pt0,k)。在步骤2220中，该方法进一步进行到处理用户手动切换过程。

用户手动切换过程。

在用户决策过程之后，算法可以转到用户手动切换过程。如果用户手动切换到OAP/LTE，则除了奖励信道扫描和OAP选择表之外。该算法还可以将切换的OAP添加到OAP列表，并且将OAP的信道添加到候选部分信道扫描列表。因此，下一次算法将根据Q表选择该OAP进行切换。

图23示出了根据本公开实施例的用于用户手动切换的方法2300的流程图。图23所示的方法2300的实施例仅用于说明。图23不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图23所示，方法2300在步骤2305中执行用户手动切换过程(例如，用户手动切换到k)。在步骤2310中，方法2300确定k属于Aj。在步骤2310中，如果属于Aj，则在步骤2330中，该方法向候选OAP表QOAP(Pt>＝Pt0,k)奖励积极奖励。在步骤2310中，如果不属于Aj，则在2315中的方法将k添加到Aj。在步骤2320中，方法2300确定k是LTE。如果在步骤2320中k是LTE，则方法2300执行步骤2330。如果在步骤2320中k不是LTE，则该方法将k的信道添加到Cj。然后，该方法执行步骤2330。

基于场景的Wi-Fi漫游。

本公开的另一个实施例是基于场景的Wi-Fi漫游。在这样的实施例中，设备可以首先学习或识别场景，然后开始特定于场景的Wi-Fi漫游方法。该实施例的一个示例是，该设备可以使用神经网络来识别该设备的场景，如果该场景是“家”，则该设备可以使用家特定Wi-Fi漫游方法。

在家特定方案的一个示例中，设备可以加载在针对家学习的先前实施例中的表。在这种情况下，可以减少训练时间，因为设备仅仅加载现有的表。为了识别设备的场景，LQCM和/或吞吐量、和/或信标损耗的数量、和/或接收的NAK的数量、和/或BLER、和/或MCS值、和/或GPS、和/或步幅计可以是神经网络的输入。

图24示出了根据本公开实施例的示例性方向引擎流水线2400。图24中所示的方向引擎流水线2400的实施例仅用于说明。图24不将本公开的范围限制于任何特定实现。

在主方向引擎体系结构的一个实施例中，该体系的结构可以是由如图24所示的四个主要组件组成的流水线。如图24所示，在步骤1中，预处理器可以是RSSI数字滤波器以平滑噪声RSSI序列。在步骤2中，第二分量可以是特征增强器以改善RSSI序列的可见性。在一个示例中，特征增强器可以被设计为去除平均值。在步骤3中，第三分量可以是另一个数字滤波器，用于对计步器测量值进行去噪声。在步骤4中，最后的部件可以是作为DE的主要部件的推断单元。

图25示出了根据本公开实施例的示例性方向引擎流水线2500。图25所示的方向引擎流水线2500的实施例仅用于说明。图25不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图25所示，替代体系结构包括主体系结构所具有的所有四个组件，除了作为逻辑单元的一个附加组件之外，并且替代体系结构具有如图24所示的不同的数据流设计。

如图25所示，不像在主体系结构中那样进入推断单元(步骤4中的第四组件)，而是此处将来自经过补偿的滤波器(步骤3中的第三组件)的数据流引导到逻辑单元(步骤5中的第五组件)。推理单元的输出还到达逻辑单元。

图26示出了根据本公开实施例的用于管理连接的方法2600的流程图，其可以由电子设备执行。图26所示的方法2600的实施例仅用于说明。图26不将本公开的范围限制于任何特定实现。

如图26所示，方法2600开始于步骤2602。在步骤2602，电子设备建立与接入点(AP)的通信链路。

在步骤2604，电子设备接收基于由电子设备测量的链路信息的触发指示。

在步骤2606中，电子设备基于接收到的触发指示来确定电子设备和AP之间的通信链路的质量。

在步骤2608中，电子设备基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在电子设备中使用的上下文来确定的；

在步骤2608中，Q表由下式确定：

Q_c，n+1(s)＝α₁Q_c，n(s)+γR_e(s)，s＝1，2，...，I_Q

其中，Q_c，n(s)用于表示用于上下文c的Q表中的状态s的Q值，s是对应于QAI级别的状态的索引，c是上下文的索引，n是事件序列，α₁是用于M事件或L事件的时域中的学习速率，γ是奖励折扣因子，β是奖励折扣因子，R_e(s)是用于事件e的状态s处的奖励，且R_e是事件e的奖励值，其为对于每个事件的预定值，并且s₀是当前状态或QAI值，并且其中，对于M事件和L事件，更新用于上下文c的Q表中的所有条目。

在步骤2610中，电子设备基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进性索引(QAI)值。

在步骤2612，电子设备基于QAI值生成断连命令，其中断连命令是电子设备和AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

在步骤2612中，物理断连命令包括M事件，该M事件包括：在边缘区域断开Wi-Fi连接；在边缘区域将Wi-Fi连接从接入点AP切换到另一AP；在边缘区域关闭Wi-Fi连接；开启激进设置或关闭保守设置；以及设置指示比开启的激进设置更积极的激进设置的事件。

在步骤2612中，物理断连命令还包括L事件，该L事件包括：在边缘区域处关闭蜂窝数据服务；断开Wi-Fi连接，并将Wi-Fi连接手动重新连接到作为先前连接的同一AP的AP；在特定时间内断开Wi-Fi连接；关闭激进设置或开启保守设置；以及设置指示比关闭的激进设置更不积极的激进设置的事件。

在步骤2612中，物理断连命令还包括N事件，包括：在保持特定时间之后断开Wi-Fi连接；维持Wi-Fi连接。

在步骤2612，物理断连命令还包括S事件，包括：当电子设备处于飞行模式时，开启Wi-Fi连接；在非边缘区域关闭蜂窝数据业务。

在步骤2612中，虚拟断连命令包括M事件，该M事件包括：在边缘区域断开Wi-Fi连接，或者当切换标志开启时断开Wi-Fi连接；在边缘区域，在切换标志关闭的情况下，将Wi-Fi连接从接入点AP切换到另一AP；在边缘区域关闭Wi-Fi连接或当切换标志开启时关闭Wi-Fi连接；开启激进设置或关闭保守设置；以及设置指示比开启的激进设置更积极的激进设置的事件。

在步骤2612中，虚拟断连命令包括L事件，该L事件包括：在边缘区域处关闭蜂窝数据服务，或者当切换标志关闭时关闭蜂窝数据服务；断开所述Wi-Fi连接，并将所述Wi-Fi连接手动重新连接到作为先前连接的同一AP的AP；在特定时间内断开Wi-Fi连接；关闭激进设置或开启保守设置；以及设置指示比关闭的激进设置更不积极的激进设置的事件。

在步骤2612中，虚拟断连命令包括N事件，包括：在维持特定时间之后断开Wi-Fi连接；维持Wi-Fi连接。

在步骤2612，虚拟断连命令包括S事件，包括：当电子设备处于飞行模式时，开启Wi-Fi连接；在非边缘区域关闭蜂窝数据业务；当电子设备在电梯中且电梯的门关闭时，关闭Wi-Fi连接。

在一个实施例中，方法2600中的电子设备还对一秒内坏传输(Tx)分组的数量进行计数以识别触发指示，其中坏Tx分组中的每一个包括比阈值低的信噪比(SINR)。

在另一个实施例中，方法2600中的电子设备还将坏Tx分组的数量与预定阈值(Nb)进行比较。

在又一实施例中，方法2600中的电子设备还基于比较的结果将触发指示确定为好链路或坏链路。

在又一实施例中，方法2600中的电子设备进一步基于量化连续生成的多个触发指示来生成QAI值。

在又一个实施例中，电子设备基于上下文处理Q表；基于所述Q表来标识所设置的QAI值；将设置的QAI值写入存储器，用于管理进行Wi-Fi连接的连接；并将设置的QAI值配置为真值。

在又一个实施例中，电子设备基于包括M事件、L事件、N事件和S事件的事件的历史来执行稳态检查(SSC)函数；基于所执行的SSC函数生成SSC触发事件；基于生成的SSC触发事件更新Q表。

尽管已经用示例性实施例描述了本公开，但是本领域技术人员可以建议各种改变和修改。本公开旨在包括落入所附权利要求的范围内的这种改变和修改。

本申请中的任何描述都不应被理解为暗示任何特定的元件，步骤或功能都是必须包括在权利要求范围内的必要元件。专利权主题的范围仅由权利要求限定。此外，权利要求中的任何一个都不打算启用35U.S.C.§112(f)，除非确切的词语“用于……的装置”后面跟有分词。

Claims (12)

1.一种用于管理电子设备的连接的装置，所述装置包括：

收发器，配置为与接入点(AP)建立通信链路；以及

处理器，可操作地连接到所述收发器，所述处理器配置为：

接收基于由所述电子设备测量的链路信息的触发指示；

基于接收到的触发指示，确定所述电子设备与所述AP之间的通信链路的质量；

基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在所述电子设备中使用的上下文来确定的；

基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进指数(QAI)值；以及

基于所述QAI值生成断连命令，所述断连命令是所述电子设备与所述AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器进一步配置为：

对一秒内坏发送(Tx)分组的数量进行计数以识别所述触发指示，其中，每个坏Tx分组包括比阈值低的信噪比(SINR)；

将坏Tx分组的数量与预定阈值(Nb)进行比较；以及

根据比较结果将所述触发指示确定为好链路或坏链路。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器进一步配置为：基于量化连续生成的触发指示的数量来生成所述QAI值。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述物理断连命令包括：

M事件，包括：

在边缘区域断开Wi-Fi连接，

在所述边缘区域将所述Wi-Fi连接从接入点(AP)切换到另一AP，

在所述边缘区域关闭所述Wi-Fi连接，

开启激进设置或关闭保守设置，以及

设置指示比开启的激进设置更积极的激进设置的事件；

L事件，包括：

在所述边缘区域关闭蜂窝数据服务，

断开所述Wi-Fi连接并手动地将所述Wi-Fi连接重新连接到作为先前连接的同一AP的所述AP，

在特定时间内断开所述Wi-Fi连接，

关闭所述激进设置或开启所述保守设置，以及

设置指示比关闭的激进设置更不积极的激进设置的事件；

N事件，包括：

在维持所述特定时间后断开所述Wi-Fi连接，以及

维持所述Wi-Fi连接；以及

S事件，包括：

当所述电子设备处于飞行模式时，开启Wi-Fi连接；以及

在非边缘区域关闭所述蜂窝数据服务。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述虚拟断连命令包括：

M事件，包括：

在边缘区域断开Wi-Fi连接，或者在切换标志开启时断开所述Wi-Fi连接，

在所述边缘区域，当所述切换标志关闭时，将所述Wi-Fi连接从接入点(AP)切换到另一AP，

在所述边缘区域关闭所述Wi-Fi连接，或者当所述切换标志开启时关闭Wi-Fi连接，

开启激进设置或关闭保守设置，以及

设置指示比开启的激进设置更积极的激进设置的事件；

L事件，包括：

在所述边缘区域关闭蜂窝数据服务，或者当所述切换标志关闭时关闭蜂窝数据服务，

断开所述Wi-Fi连接并手动地将所述Wi-Fi连接重新连接到作为先前连接的同一AP的所述AP，

在特定时间内断开所述Wi-Fi连接，

关闭所述激进设置或开启所述保守设置；

设置表示比关闭的激进设置更不积极的激进设置的事件；

N事件，包括：

在维持所述特定时间后断开所述Wi-Fi连接，

维持所述Wi-Fi连接；以及

S事件，包括：

当所述电子设备处于飞行模式时，开启所述Wi-Fi连接，

在非边缘区域关闭所述蜂窝数据服务，以及

当所述电子设备在电梯中且所述电梯的门关闭时，关闭所述Wi-Fi连接。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述Q表由下式确定：

Q_c,n+i(s)＝α_iQ_c，n(s)+yR_e(s)，s＝1,2,...,I_Q

其中，Q_c，n(s)用于表示上下文c的Q表中的状态s的Q值，s是对应于QAI级别的状态的索引，c是上下文的索引，n是事件序列，α₁是用于M事件或L事件的时域中的学习速率，γ是奖励折扣因子，β是奖励折扣因子，R_e(s)是用于事件e的状态s的奖励，R_e是事件e的奖励值，并且是对于每个事件的预定值，并且s₀是当前状态或QAI值，以及

其中，对于M事件和L事件，更新上下文c的Q表中的所有条目。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器进一步配置为：

基于所述上下文处理所述Q表；

基于所述Q表识别所设置的QAI值；

将所设置的QAI值写入存储器，以用于管理进行Wi-Fi连接的连接；以及

将所设置的QAI值配置为真值。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器进一步配置为：

基于包括M事件、L事件、N事件和S事件的事件历史来执行稳态检查(SSC)函数；

基于所执行的SSC函数生成SSC触发事件；以及

基于所生成的SSC触发事件更新所述Q表。

9.一种用于管理连接的电子设备的方法，所述方法包括：

与接入点(AP)建立通信链路；

接收基于由所述电子设备测量的链路信息的触发指示；

基于接收到的触发指示，确定所述电子设备与所述AP之间的通信链路的质量；

基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在电子设备中使用的上下文来确定的；

基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进指数(QAI)值；以及

基于所述QAI值生成断连命令，所述断连命令是所述电子设备与所述AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述电子设备执行根据权利要求2至8中任一项所述的用于管理连接的方法中的步骤。

11.一种包括程序代码的非暂时性计算机可读介质，所述程序代码在由至少一个处理器执行时使电子设备执行以下步骤：

与接入点(AP)建立通信链路；

接收基于由所述电子设备测量的链路信息的触发指示；

基于接收到的触发指示，确定所述电子设备与所述AP之间的通信链路的质量；

基于所确定的通信链路的质量，比较从Q表中提取的至少两个Q值，所述Q表是根据在所述电子设备中使用的上下文来确定的；

基于所比较的至少两个Q值来设置量化的激进指数(QAI)值；以及

基于所述QAI值生成断连命令，所述断连命令是所述电子设备与所述AP之间的通信链路的物理断连命令或虚拟断连命令。

12.根据权利要求11所述的计算机可读介质，其中，所述程序代码在由所述至少一个处理器执行时使所述电子设备执行根据权利要求2至8中任一项所述的用于管理连接的方法中的步骤。

Images