CN113825194A - 基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法及装置，方法通过根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据求解切换决策模型得出的最优解将目标终端的当前接入点切换为目标接入点，通过根据接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据可以更加准确的确定出最优切换目标接入点，同时通过改进的粒子群原理，能够在多业务场景中进行无缝切换，保证网络传输率和稳定性，优化了资源利用率。

Description

基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法及装置。
背景技术
随着便携式终端以及无线物联工业设备的普及和移动互联网的发展，基于IEEE802.11标准的无线接入网因其低开销、易部署以及高带宽等特点，在智慧工厂、智能电网等互联网场景中得到广泛应用。IEEE 802.11ax(第六代WiFi技术，WiFi6)作为最新发布的无线接入协议，采用的将传输带宽划分为多个子信道的OFDMA(Orthogonal FrequencyDivision Multiple Access，正交频分多址)技术，以及上下行8*8MU-MIMO(Multi-UserMultiple-Input Multiple-Output，多用户多输入多输出)技术进一步提升了WLAN(Wireless local area network，无线局域网络)的高速无线多业务接入能力。特别是在5G高成本和穿透性弱的情况下，802.11ax更适用于高速低成本全覆盖的多业务终端无线接入通信。但802.11ax技术依然面临着WLAN固有的多业务场景下高效的AP(Access Point，接入点)切换问题。即在终端移动时超出当前连接AP的通信范围或由于工业场景特殊情况下的信道劣化，造成通信服务质量下降，无法满足终端承载的通信业务需求，需要有效地切换到另一接入点，实现业务服务质量保障基础上终端在不同AP间的切换接入。同时在切换过程中需要尽可能协调多AP间通信资源，优化无线信号重叠、信道干扰和终端竞争下的接入问题。
由于802.11协议中一个终端只连接到一个AP，传统切换方案下终端将根据RSSI(Received Signal Strength Indication，接受的信号强度指示)来选择下一个接入AP以保障通信需求。但是无线传输中影响业务通信质量的因素多种多样，只参考RSSI作为切换判决条件显然考虑不周，忽略了对WLAN中多业务差异性的考虑，切换后的QoS(QualityofService，服务质量)无法保障。
因此，如何基于802.11ax协议中多天线多信道机制考量多个影响因素以完成精准切换已经成为本领域亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法及装置，用以解决现有技术中多业务多目标的切换不精确且时间长的缺陷，实现准确快速的完成多业务多目标无缝切换。
本发明提供一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，包括：
根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，所述预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；
利用改进粒子群原理，根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点。
根据本发明提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，所述根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策，确定最优切换目标接入点，包括：
基于第一预设关系，确定各个接入点的负载均衡数据；
确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据；
基于第二预设关系，确定待切换终端的终端切换花销时间数据；
根据所述负载均衡数据、所述终端传输速率之和数据和所述终端切换花销时间数据，确定最优切换目标接入点。
根据本发明提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，所述确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据，包括：
确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率；
根据不同的资源单元、所述资源单元对应的终端组、所述资源单元承载的业务类型，确定资源单元分配模型；
根据所述总体传输速率和所述资源单元分配模型，确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据。
根据本发明提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，所述确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率，包括：
采集目标终端在整个频段子载波上的接收信号；
根据所述接收信号和噪声功率，确定信道响应，根据所述信道响应得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵，得到波束成型矩阵，根据所述波束成型矩阵，得到波束成型权重向量；
根据所述波束成型权重向量，确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率。
根据本发明提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，所述根据所述负载均衡数据、所述终端传输速率之和数据和所述终端切换花销时间数据，确定最优切换目标接入点，包括：
基于负载均衡数据和终端传输稳定，调节终端切换花销时间的权重。
根据本发明提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，所述利用改进粒子群原理，根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，将目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点，包括：
根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，生成预设数量的粒子；
基于粒子优化函数值，更新每个所述粒子的自身最优位置的坐标向量和粒子群全局最优位置的坐标向量；
基于预设迭代次数，进行所述自身最优位置的坐标向量和所述粒子群全局最优位置的坐标向量的迭代，当达到所述预设迭代次数后，输出全局最优位置的坐标向量，实现目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点。
本发明还提供一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置，包括：
确定模块，用于根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，所述预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；
切换模块，用于利用改进粒子群原理
，根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的步骤。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的步骤。
本发明提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法及装置，方法通过根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，所述预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；利用改进粒子群原理，根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点，通过根据接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据可以更加准确的确定出最优切换目标接入点，同时通过改进的粒子群原理，能够在多业务场景中进行无缝切换，保证网络传输率和稳定性，优化了资源利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是本发明实施例提供的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1-图3描述本发明的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法及装置。
图1是本发明实施例提供的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的流程示意图。
如图1所示，本发明实施例提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，包括以下步骤：
101、根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据。
当终端触发切换后，当前连接AP根据切换所需的先导条件信息，以负载均衡、速率优化、切换花销最小化为目标，执行区分业务属性的多目标优化切换决策，选出最优切换目标AP完成切换。具体包括：基于第一预设关系，确定各个接入点的负载均衡数据；确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据；基于第二预设关系，确定待切换终端的终端切换花销时间数据；根据负载均衡数据、终端传输速率之和数据和终端切换花销时间数据，确定最优切换目标接入点。
设SS和SAP分别为终端和AP的集合，SS＝{sm|1≤m≤Ns}，SAP＝{APn|1≤n≤NAP}。令dm表示sm连接的AP序号sm表示终端，dm＝n，表示sm连接到APn上。则Ns个终端连接到NAP个AP的最优接入向量
Figure BDA0003262453950000061
因此需要在切换触发后，找到最优切换向量。
其中，基于第一预设关系如下：
Figure BDA0003262453950000071
设Ln为APn的带宽占用率，LG表示负载均衡情况。当LG趋近于1时，AP间负载趋于平衡。当LG趋近于0时，则负载失衡。
802.11ax中采用OFDMA技术能够将整个带宽分成多个RU(Resource Unit，资源单元)，每个RU由不同数量的大小固定子载波组成。AP可以将不同大小的RU分配给不同终端。同时802.11ax采用的MU-MIMO技术能够与OFDMA技术并行，在同一RU上能够借助多天线技术同时承载多个终端的传输。因此计算终端传输速率时，需考虑不同终端业务对AP中相应RU分配的影响，考虑业务间关系计算区分业务属性的终端传输速率，得出多个终端传输速率之和。因此，确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据，具体包括：确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率；根据不同的资源单元、资源单元对应的终端组、资源单元承载的业务类型，确定资源单元分配模型；根据总体传输速率和资源单元分配模型，确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据。
其中，确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率，包括：采集目标终端在整个频段子载波上的接收信号；根据接收信号和噪声功率，确定信道响应，根据信道响应得到信道响应矩阵；根据信道响应矩阵，得到波束成型矩阵，根据波束成型矩阵，得到波束成型权重向量；根据波束成型权重向量，确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率。
按照方向思维的方式进行说明则是，设SSC为整个频段的子载波集，SSC＝{Subce|1≤e≤Ne}，SAPe表示在子载波Subce上和AP通信的终端组。当sm∈SAPe，sm在Subce上收到的信号为：
Figure BDA0003262453950000072
其中hm，e，wm，e，Pm，e，zm，e分别为sm在Subce上的信道响应、波束成形权重向量、传输功率以及加性高斯白噪声。
噪声功率归一化为
Figure BDA0003262453950000081
波束成形矩阵We＝[wm，e，sm∈SAPe]由所有的wm，e组成，是由切换先导条件得到的信道响应矩阵
Figure BDA0003262453950000082
的伪逆矩阵。
Figure BDA0003262453950000083
设定AP在Subce上的总传输功率Pe在每一个子载波上恒定不变。功率Pm，e可由注水算法计算，也可设置为每个子载波上相同。
Figure BDA0003262453950000084
Figure BDA0003262453950000085
802.11ax针对SU-MIMO或MU-MIMO采用ZFBF(zero-forcingbeamforming，迫零波束成形)机制，RU的ZFBF速率为组成该RU的所有子载波的ZFBF速率之和。因此单个RU的总体传输速率RZFBF(RU)计算如下。
RZFBF(RU)＝∑e∈RURZFBF(e) (6)
其中RZFBF(e)为Subce上的总体传输速率。
Figure BDA0003262453950000086
基于RU分配的模型可表示为g＝{pj，uj，bj}。pj代表当前工作频段从低到高第j个RU，uj为pj的对应终端组。bj表示为pj承载的业务类型，可设不承载业务传输的RU的bj为0，其余业务用正整数表示。因此基于RU分配实例p的当前模型gn下的APn总速率为。
Figure BDA0003262453950000087
考虑到某些时刻RU不承载终端的业务传输，不计入终端传输速率。因此可设接入APn的终端传输速率之和可以表示为APn上的ZFBF速率总和
Figure BDA0003262453950000091
令
Figure BDA0003262453950000092
表示APn的承载业务传输的RU分配方案。
Figure BDA0003262453950000093
网络中终端的数据速率之和RTotal计算如下。
Figure BDA0003262453950000094
在切换决策中，通过最大化RTotal可提升网络整体吞吐量，实现面向多业务传输的切换优化决策。
而切换时间花销主要是待切换终端与切换决策选定的AP重新连接过程的时间花销，考虑切换花销最小化，即终端在与切换决策选定AP进行重认证、重关联的时间花销最小化。在终端Sm切换至选定的APn的过程中，其重认证重关联的时间花销
Figure BDA0003262453950000095
与APn的RU占用情况密切相关。本发明默认用于终端连接的RU的调制方式等参数固定，终端在连接过程中不影响原有传输的RU分配，并且一个终端连接过程中始终占用一个RU。当APn同时新接入多个终端且可用空闲RU数量少于终端数量时，出现RU争用情况。此时
Figure BDA0003262453950000096
将额外增加，最坏情况下
Figure BDA0003262453950000097
可为APn上的所有新终端接入的重认证重关联时间
Figure BDA0003262453950000098
不出现RU争用时，
Figure BDA0003262453950000099
为Tauth与Treass之和。APn新接入终端数量可由最优接入向量G得出，令
Figure BDA00032624539500000910
即第二预设关系如下：
Figure BDA00032624539500000911
可得：
Figure BDA00032624539500000912
于是，综上所述便可以得出多目标AP优化切换决策问题可归纳为：
Figure BDA0003262453950000101
RSSm，n≥RSSThreshold，sm associated with APn (14)
RZFBF(pj)≥Rm，sm associated with APn and sm∈uj (15)
RZFBF(gn)≤Rmax(n) (16)
其中变量α，β，γ作为权重因子，可以根据不同的多业务承载场景灵活变换。式(14)表示切换目标APn的信号强度需要大于信号阈值RSSThreshold以保障传输稳定性。式(15)表示切换决策中目标APn分配给sm的RU的传输速率大于sm的业务速率需求Rm。式(16)表示了切换决策中APn的总体传输速率RZFBF(gn)需要小于其本身的速率上限Rmax(n)。
其中，根据负载均衡数据、终端传输速率之和数据和终端切换花销时间数据，确定最优切换目标接入点，包括：基于负载均衡数据和终端传输稳定，调节终端切换花销时间的权重。考虑到不同场景下切换可能会出现负载不均衡情况，为均衡网络负载，提升网络吞吐量，可以在切换过程中调整各权重变量以鼓励面向负载均衡的AP切换，降低切换花销权重为可行的方式。若网络负载相对均衡，则考虑减少非信号强度引发的切换次数，保障传输稳定性，增加切换花销权重为可行的方式。
102、利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据优化切换决策模型求解得出的最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为目标接入点。
利用改进的粒子群原理实现包括负载均衡、传输速率、切换花销和业务属性的多目标切换优化决策。
在粒子群原理即粒子群算法中，每个粒子以一定的速度在空间内运动，并向着自身历史最佳位置和粒子群中全局历史最佳位置聚集，在多次迭代当中求得最优解。本发明针对全局最优接入向量G重新定义粒子群PSO算法公式：
Figure BDA0003262453950000111
Figure BDA0003262453950000112
粒子坐标
Figure BDA0003262453950000113
其中k为迭代次数，Ns为域内终端数量，
Figure BDA0003262453950000114
为sm连接AP的编号值。一个粒子坐标向量Xk代表一种连接方案。Xpb和Xgb分别为粒子自身最优位置的坐标向量和粒子群全局最优位置的坐标向量。速度向量
Figure BDA0003262453950000115
表示连接方案的一种修改方向，
Figure BDA0003262453950000116
取值为0或1，0表示sm无需更改当前连接，1则表示需要考虑切换。
符号
Figure BDA0003262453950000117
限据常数δ、∈、ε确定Vk+1为Vk、XpbΘXk或XgbΘXk的可能性，δ、∈、ε取值范围均为0～1，δ+∈+ε＝1。δ用于调整第k次迭代速度的影响概率，∈用于调整自身最优位置的影响概率，ε用于调整全局最优位置的影响概率。符号Θ表示两个坐标向量间的异或操作，如果两个坐标向量对应位置存在不同，则生成向量中的对应位置取值为1，否则为0。符号
Figure BDA0003262453950000118
表示基于速度向量对粒子坐标向量进行变换，速度向量对应位置取值为1时，粒子坐标向量对应位置的终端重新选择目标AP，否则不变。
具体为，按照公式(14)(15)(16)中有关信号强度、终端业务速率、AP最大传输速率的限制随机生成预设数量的粒子；基于粒子优化函数值，更新每个粒子的自身最优位置的坐标向量Xpb和粒子群全局最优位置的坐标向量Xgb；基于预设迭代次数，进行自身最优位置的坐标向量和粒子群全局最优位置的坐标向量的迭代，而后通过设定好的迭代次数完成坐标向量以及速度向量的迭代，并且不断地更新每个粒子的Xpb以及粒子群的Xgb，当达到预设迭代次数后，输出全局最优位置的坐标向量Xgb，实现目标终端的当前接入点切换为目标接入点。如果有粒子不满足公式(14)(15)(16)，则重新随机生成直至满足条件。其中，粒子优化函数值为通过公式(13)计算所得到的。
本发明实施例提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，通过根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，将目标终端的当前接入点切换为目标接入点，通过根据接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据可以更加准确的确定出最优切换目标接入点，同时通过改进的粒子群原理，能够在多业务场景中进行无缝切换，保证网络传输率和稳定性，优化了资源利用率。
基于同一总的发明构思，本申请还保护一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置，下面对本发明提供的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置进行描述，下文描述的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置与上文描述的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法可相互对应参照。
图2是本发明实施例提供的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置的结构示意图。
如图2所示，本发明实施例提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置，包括：
确定模块21，用于根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；
切换模块22，用于利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为目标接入点。
本发明实施例提供的一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置，通过根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为目标接入点，通过根据接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据可以更加准确的确定出最优切换目标接入点，同时通过改进的粒子群原理，能够在多业务场景中进行无缝切换，保证网络传输率和稳定性，优化了资源利用率。
进一步的，本实施例中的确定模块21，具体用于：
基于第一预设关系，确定各个接入点的负载均衡数据；
确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据；
基于第二预设关系，确定待切换终端的终端切换花销时间数据；
根据负载均衡数据、终端传输速率之和数据和终端切换花销时间数据，确定最优切换目标接入点。
进一步的，本实施例中的确定模块21，具体还用于：
确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率；
根据不同的资源单元、资源单元对应的终端组、资源单元承载的业务类型，确定资源单元分配模型；
根据总体传输速率和资源单元分配模型，确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据。
进一步的，本实施例中的确定模块21，具体还用于：
采集目标终端在整个频段子载波上的接收信号；
根据接收信号和噪声功率，确定信道响应，根据信道响应得到信道响应矩阵；
根据信道响应矩阵，得到波束成型矩阵，根据波束成型矩阵，得到波束成型权重向量；
根据波束成型权重向量，确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率。
进一步的，本实施例中的确定模块21，具体还用于：
基于负载均衡数据和终端传输稳定，调节终端切换花销时间的权重。
进一步的，本实施例中的切换模块22，具体还用于：
根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，生成预设数量的粒子；
基于粒子优化函数值，更新每个粒子的自身最优位置的坐标向量和粒子群全局最优位置的坐标向量；
基于预设迭代次数，进行自身最优位置的坐标向量和粒子群全局最优位置的坐标向量的迭代，当达到预设迭代次数后，输出全局最优位置的坐标向量，实现目标终端的当前接入点切换为目标接入点。
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图。
如图3所示，本实施例提供的一种电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，该方法包括：根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为目标接入点。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，该方法包括：根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为目标接入点。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，该方法包括：根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；利用改进粒子群原理，根据负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为目标接入点。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，其特征在于，包括：
根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，所述预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；
利用改进粒子群原理，根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点。
2.根据权利要求1所述的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，其特征在于，所述根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，包括：
基于第一预设关系，确定各个接入点的负载均衡数据；
确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据；
基于第二预设关系，确定待切换终端的终端切换花销时间数据；
根据所述负载均衡数据、所述终端传输速率之和数据和所述终端切换花销时间数据，确定最优切换目标接入点。
3.根据权利要求2所述的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，其特征在于，所述确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据，包括：
确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率；
根据不同的资源单元、所述资源单元对应的终端组、所述资源单元承载的业务类型，确定资源单元分配模型；
根据所述总体传输速率和所述资源单元分配模型，确定网络中各个终端的终端传输速率之和数据。
4.根据权利要求3所述的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，其特征在于，所述确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率，包括：
采集目标终端在整个频段子载波上的接收信号；
根据所述接收信号和噪声功率，确定信道响应，根据所述信道响应得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵，得到波束成型矩阵，根据所述波束成型矩阵，得到波束成型权重向量；
根据所述波束成型权重向量，确定不同的终端在整个频段子载波上的总体传输速率。
5.根据权利要求2所述的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，其特征在于，所述根据所述负载均衡数据、所述终端传输速率之和数据和所述终端切换花销时间数据，确定最优切换目标接入点，包括：
基于负载均衡数据和终端传输稳定，调节终端切换花销时间的权重。
6.根据权利要求1所述的基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法，其特征在于，所述利用改进粒子群原理，根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点，包括：
根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，生成预设数量的粒子；
基于粒子优化函数值，更新每个所述粒子的自身最优位置的坐标向量和粒子群全局最优位置的坐标向量；
基于预设迭代次数，进行所述自身最优位置的坐标向量和所述粒子群全局最优位置的坐标向量的迭代，当达到所述预设迭代次数后，输出全局最优位置的坐标向量，实现目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点。
7.一种基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据全局终端的预设参数，通过区分业务属性的多目标优化切换决策模型，确定最优切换目标接入点，所述预设参数包括接入点负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据；
切换模块，用于利用改进粒子群原理，根据所述负载均衡数据、终端传输速率数据和终端切换时间花销数据，依据所述优化切换决策模型求解得出的所述最优切换目标接入点将目标终端的当前接入点切换为所述目标接入点。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于WiFi6的多业务多目标无缝切换决策方法的步骤。
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