CN118283589A - 一种通信方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种通信方法及装置。该方法中，云平台可以确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率，多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重。云平台再基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。因此，基于第一地理区域中多个网络的排序，有利于物联网运营商/服务商选择最优网络，保障物联设备的业务体验。

Description

一种通信方法及装置

技术领域

本申请涉及物联网领域，尤其涉及一种通信方法及装置。

背景技术

随着物联网技术的发展，同一地理区域内的物联设备的种类和数量越来越多；随着物联设备种类以及数量的***式增长，给各个运营商的蜂窝物联网络带来接入用户负荷业务压力增长。若物联网运营商/服务商在规划和部署新物联设备时，不了解目标部署区域(如第一区域)内不同网络(如网络a、网络b)的差异，盲目选择其使用的网络，则物联设备的业务体验得不到保障。

发明内容

本申请提供了一种通信方法及装置，该方法可以通过指定区域内多个网络的网络使用效率及其权重，确定多个网络的排序，从而有利于选择最优网络，保障物联设备的业务体验。

第一方面，本申请提供了一种通信方法。该方法可以由云平台所执行，例如，云平台是指具备信息采集和信息分析计算能力的云计算平台或大数据平台，或者是可以实现上述功能的芯片或模块。其中，云平台确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率，多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重。云平台基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。

该方法中，云平台可以确定第一地理区域中不同网络的网络使用效率和网络使用效率对应的第一权重，从而可以对第一地理区域中的不同网络进行排序，有利于物联设备在第一地理区域中选择最优网络，提升业务体验。例如，最优网络是指在同一地理区域包括的多个网络中，基于各个网络的网络使用效率，选择的最能够保障物联设备的业务体验的网络。例如，在第一地理区域中有网络a和网络b，网络a的网络使用效率比网络b的网络使用效率高，即网络b的剩余可用资源更多、网络负荷相对更轻，网络b更加能够保障物联设备的业务体验，则云平台确定最优网络为网络b。

一种可能的实现方式中，云平台获取第一地理区域中多个网络分别对应的多个接入设备数量，多个接入用户数量和多个接入流量。多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重；多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重；多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重。云平台将接入设备数量与对应的第二权重相乘得到第一加权值、接入用户数量与对应的第三权重相乘得到第二加权值、接入流量与对应的第四权重相乘得到第三加权值。云平台将第一加权值，第二加权值和第三加权值作为第一函数的输入参数，得到第一函数的输出参数为多个网络使用效率。

该实现方式中，云平台获取第一地理区域中不同网络的接入设备数量，接入用户数量和接入流量，利用第一函数(如加权非线性正相关归一化函数)得到不同网络的网络使用效率的归一化绝对值，有利于对比不同网络的网络使用效率。

一种可能的实现方式中，接入设备数量、接入用户数量和接入流量与网络使用效率正相关。

一种可能的实现方式中，当网络使用效率大于第一阈值时，网络使用效率不随接入设备数量、接入用户数量和接入流量变化。

上述实现方式中，接入设备数量、接入用户数量和接入流量与网络使用效率正相关，表示在一定的取值范围内，网络使用效率随着接入设备数量、接入用户数量和接入流量的增加而增加；但是，当网络使用效率大于第一阈值时(即超过一定的取值范围)，网络使用效率不再随着接入设备数量、接入用户数量和接入流量的增加而增加(例如保持不变)，体现了网络使用效率与接入设备数量、接入用户数量和接入流量之间的关联关系。

一种可能的实现方式中，云平台确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络信号指标。多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项。其中，多个网络覆盖信息中的任意一个网络覆盖信息对应一个第五权重；多个网络干扰信息中的任意一个网络干扰信息对应一个第六权重；多个资源拥塞信息中的任意一个资源拥塞信息对应一个第七权重。

该实现方式中，云平台还可以确定不同网络中除网络使用效率之外的其他网络信号指标(例如网络覆盖信息、网络干扰信息、资源拥塞信息等)，以及其他网络信号指标分别对应的权重，有利于云平台基于更丰富的网络信号指标对第一地理区域中的不同网络进行排序。

一种可能的实现方式中，云平台基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，以及多个网络信号指标和多个网络信号指标对应的多个权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。其中，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重、或多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重中的至少一项。一种可能的实现方式中，网络使用效率和对应的第一权重正相关；网络覆盖信息和对应的第五权重负相关；网络干扰信息和对应的第六权重正相关；资源拥塞信息和对应的第七权重正相关；第一地理区域中多个网络的排序和权重累计值负相关，权重累计值为多个网络分别对应的第一权重与多个网络信号指标对应的多个权重之和。

上述实现方式中，云平台通过结合网络使用效率和其他网络信号指标，以及网络使用效率和其他网络信号指标分别对应的权重，对第一地理区域中的不同网络进行排序，有利于提高网络排序的准确性。

第二方面，本申请提供了一种通信装置，该装置包括通信单元和处理单元：

处理单元，用于确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率；多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重；

处理单元，还用于基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。

一种可能的实现方式中，通信单元用于获取第一地理区域中多个网络分别对应的多个接入设备数量，多个接入用户数量和多个接入流量。多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重；多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重；多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重。处理单元还用于将接入设备数量与对应的第二权重相乘得到第一加权值，将接入用户数量与对应的第三权重相乘得到第二加权值，将接入流量与对应的第四权重相乘得到第三加权值。处理单元还用于将第一加权值，第二加权值和第三加权值作为第一函数的输入参数，得到第一函数的输出参数为多个网络使用效率。

一种可能的实现方式中，接入设备数量、接入用户数量和接入流量与网络使用效率正相关。

一种可能的实现方式中，当网络使用效率大于第一阈值时，网络使用效率不随接入设备数量、接入用户数量和接入流量变化。

一种可能的实现方式中，处理单元还用于确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络信号指标。多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项。其中，多个网络覆盖信息中的任意一个网络覆盖信息对应一个第五权重；多个网络干扰信息中的任意一个网络干扰信息对应一个第六权重；多个资源拥塞信息中的任意一个资源拥塞信息对应一个第七权重。

一种可能的实现方式中，处理单元还用于基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，以及多个网络信号指标和多个网络信号指标对应的多个权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。其中，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重、或多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重中的至少一项。

一种可能的实现方式中，网络使用效率和对应的第一权重正相关；网络覆盖信息和对应的第五权重负相关；网络干扰信息和对应的第六权重正相关；资源拥塞信息和对应的第七权重正相关；第一地理区域中多个网络的排序和权重累计值负相关，权重累计值为多个网络分别对应的第一权重与多个网络信号指标对应的多个权重之和。

第三方面，本申请提供了一种通信装置，该通信装置包括存储器和处理器，其中，存储器和处理器相互连接；存储器存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，处理器被配置用于调用程序指令，其中，处理器执行程序指令以实现上述第一方面的方法。

第四方面，本申请提供了一种芯片，芯片包括处理器与接口，处理器通过接口读取指令，以执行上述第一方面的方法。

第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令被处理器执行实现上述第一方面的方法。

第六方面，本申请提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括程序指令，程序指令被执行时用于实现上述第一方面的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。

图1是本申请提供的一种通信***的示意图；

图2是本申请提供的一种通信方法的流程示意图；

图3是本申请提供的一种第一函数图像的示意图；

图4是本申请提供的另一种通信方法的流程示意图；

图5是本申请提供的一种通信装置的示意图；

图6是本申请提供的另一种通信装置的示意图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。

图1是本申请提供的一种通信***的示意图，该通信***包括云平台11、第一地理区域12中的网络设备(如图1中的13a、13b、13c)和终端(如图1中的物联设备14a、14b、14c)。其中，在该通信***中，本申请不限定云平台，网络设备和终端的数量。如图1所示，第一地理区域12中包括多个网络(如图1中的15a、15b、15c)。网络15a可以具体包括网络设备13a和物联设备14a，网络15b可以具体包括网络设备13b和物联设备14b，网络15c可以具体包括网络设备13c和物联设备14c。图1只是一种示例，该通信***中网络设备和终端还可以是其它设备，如网络设备还可以是无线中继设备和无线回传设备等，终端还可以是物联设备和监控摄像头等，其中，物联设备可以是移动通信网络中的终端。

其中，本申请提供的网络包括但不限于第二代移动通信技术(2nd generation，2G)、第三代移动通信技术(3rd generation，3G)、***移动通信技术(4th generation，4G)、第五代移动通信技术(5th generation，5G)、窄带物联网通信技术(narrowbandinternet of things，NB-IoT)等。其中，图1所示的多个网络可以是相同的网络制式(如5G)，但是属于不同运营商管理的网络，例如，多个网络可以通过不同的公共陆地移动网络(public land mobile network，PLMN)来表示。云平台可以通过终端接入云平台，获取不同网络的各项数据信息(例如接入设备数量、接入用户数量、接入流量)和不同网络的网络信号指标(例如网络覆盖信息、网络干扰信息、资源拥塞信息)。

其中，本申请提供的终端可以广泛应用于各种场景进行通信。例如：增强移动宽带(enhanced mobile broadband，eMBB)、超高可靠性超低时延通信(ultra-reliable low-latency communication，URLLC)、大规模机器类型通信(massive machine-typecommunications，mMTC)、蜂窝通信、设备到设备(device-to-device，D2D)通信、车物(vehicle to everything，V2X)、通信、机器到机器/机器类通信(machine-to-machine/machine-type communications，M2M/MTC)通信、物联网(internet of things，IoT)、虚拟现实(virtual reality，VR)、增强现实(augmented reality，AR)、工业控制(industrialcontrol)、无人驾驶(self driving)、远程医疗(remote medical)、智能电网(smartgrid)、智能家具、智能办公、智能穿戴、智能交通，智慧城市(smart city)、无人机、机器人等场景。例如，终端可以是MTC中的物联设备(如图1中的物联设备14a、14b、14c，也可以称为智能物联设备)，D2D中的通信设备，智能交通和智慧城市中的监控摄像头，或无人机上的通信设备等。终端可以称为用户终端、用户装置、用户单元、用户站、终端、接入终端、接入站、UE站、远方站、移动设备或无线通信设备等。本申请对终端所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。

其中，本申请提供的网络设备可以是接入网设备，如基站(base station)、节点B(Node B)、演进型节点B(evolved NodeB，eNodeB或eNB)、发送接收点(transmissionreception point，TRP)、第五代(5th generation，5G)移动通信***中的下一代节点B(next generation NodeB，gNB)、开放无线接入网(open radio access network，O-RAN或open RAN)中的接入网设备、第六代(6th generation，6G)移动通信***中的下一代基站、或者是未来移动通信***中的基站、或无线保真(wireless fidelity，WiFi)***中的接入节点等。或者，网络设备可以是完成基站部分功能的模块或单元，例如，可以是集中式单元(central unit，CU)、分布式单元(distributed unit，DU)、集中单元控制面(CU controlplane，CU-CP)模块、或集中单元用户面(CU user plane，CU-UP)模块等。

例如，图2是本申请提供的一种通信方法的流程示意图，该方法包括但不限于如下步骤：

S101，云平台确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率，多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重。

其中，第一地理区域是云平台根据地理栅格维度来进行划分的一个特定地理区域。其中，地理栅格维度是指地理信息***(geographic information system，GIS)中用于描述和表示地理空间数据的栅格数据的尺寸或维度。栅格数据是由行和列组成的二维网格，每个栅格代表地球表面上的一个特定地理区域，并且具有特定的空间分辨率。例如，云平台根据地理栅格维度将地球表面划分成多个栅格，每个栅格对应一个地理区域(如100米(m)×100米(m)的地理区域)；可选的，每个栅格面积的大小可以相同，也可以不相同。例如，第一地理区域的栅格面积为200m×200m，第二地理区域的栅格面积为500m×500m。

其中，多个网络是指一个或多个PLMN，从而云平台可以确定第一地理区域中不同网络的网络使用效率。例如，假设第一地理区域中包括网络a、网络b和网络c，从而云平台可以确定网络a、网络b和网络c分别对应的网络使用效率为A、B、C。

其中，一个网络对应的网络使用效率是指该网络的网络资源在特定地理区域(如第一地理区域)中被有效利用的程度和网络负荷情况。

一种可能的实现方式中，网络的网络使用效率是基于第一地理区域中该网络对应的接入设备数量，接入用户数量和接入流量确定的。其中，接入设备数量是指在第一地理区域中连接到该网络的设备的数量，例如，接入设备数量可以是指示第一地理区域中接入该网络的智能物联设备的数量。接入用户数量是指在第一地理区域中使用该网络的用户总数，例如，接入用户数量可以是指示第一地理区域中使用该网络的电话卡的数量。可选的，网络对应的接入设备数量和接入用户数量可能相同，也可能不相同，例如，若网络对应的接入设备均为智能物联设备，并且智能物联设备均为单卡智能物联设备，则该网络对应的接入设备数量和接入用户数量相同；或者，若网络对应的接入设备均为智能物联设备，并且智能物联设备可能有单卡智能物联设备，或者双卡智能物联设备，则该网络对应的接入设备数量和接入用户数量不相同；其中，单卡智能物联设备或双卡智能物联设备可以是指一个智能物联设备中有一个用户识别模块(subscriber identity module，SIM)卡或两个SIM卡。接入流量是指单位时间内在第一地理区域中通过该网络传输的数据量，例如，一天内在第一地理区域中通过网络a传输的数据量为10千兆字节(gigabyte，GB)。

其中，第一权重与云平台上的每个网络的网络使用效率相关联，第一权重用于对比评估每个网络的网络使用效率和网络负荷。其中，网络使用效率和对应的第一权重正相关。例如，假设在第一地理区域内存在网络a和网络b，网络a的网络使用效率为80％，网络b的网络使用效率为60％，从而云平台可以基于上述网络使用效率确定网络a和网络b分别对应的第一权重(例如分别为90％和70％，也即是，网络使用效率越高，该网络的第一权重越大)，进一步的，云平台可以通过第一权重对比评估网络a和网络b的网络负荷。

一种可能的实现方式中，云平台获取第一地理区域中多个网络分别对应的多个接入设备数量，多个接入用户数量和多个接入流量。多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重；多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重；多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重。云平台将接入设备数量与对应的第二权重相乘得到第一加权值，将接入用户数量与对应的第三权重相乘得到第二加权值，将接入流量与对应的第四权重相乘得到第三加权值。进一步的，云平台将第一加权值，第二加权值和第三加权值作为第一函数的输入参数，得到第一函数的输出参数为多个网络使用效率。

其中，多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重。第二权重与云平台上的每个网络的接入设备数量相关联，即云平台将获取到的接入设备数量转化为对应的权重，第二权重用于评估每个网络的设备密度或覆盖范围。多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重。类似于第二权重的定义，第三权重与云平台上的每个网络的接入用户数量相关联，即云平台将获取到的接入用户数量转化为对应的权重，第三权重用于衡量网络的用户规模。多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重。第四权重与云平台上的每个网络的接入流量相关联，即云平台将获取到的接入流量转化为对应的权重，第四权重用于评估网络的数据传输负载。例如，假设在第一地理区域中存在网络a，则云平台可以在获取网络a在指定时间段内(例如每天的上午10点至下午4点)的接入设备数量、接入用户数量，接入流量，并确定上述三个参数分别对应的第二权重、第三权重和第四权重，如表1所示：

表1接入设备数量、接入用户数量和接入流量与权重的对应关系

接入设备数量	第二权重	接入用户数量	第三权重	接入流量	第四权重
						X1	30％	Y1	40％	Z1	50％
X2	60％	Y2	20％	Z2	70％
						…	…	…	…	…	…

假设第一地理区域存在网络a，云平台确定了网络a在指定时间段内的接入设备数量、接入用户数量，接入流量，并且确定了上述信息分别对应的权重，如表1所示。其中，网络a的接入设备数量、接入用户数量，接入流量分别为X₁，Y₁，Z₁，对应的第二权重、第三权重和第四权重分别为30％，40％，50％。可选的，网络a在另一个指定时间段的接入设备数量、接入用户数量，接入流量可以为X₂，Y₂，Z₂，对应的第二权重、第三权重和第四权重分别为60％，20％，70％。需要说明的是，表1中网络的各项数据参数对应的权重只是一种的示例，即不同的数据参数对应不同的权重，权重的具体取值需要根据网络的实际情况确定。

其中，加权值为一个参数与该参数对应的权重之积。其中，第一加权值为接入设备数量与对应的第二权重之积；第二加权值为接入用户数量与对应的第三权重之积；第三加权值为接入流量与对应的第四权重之积。例如，假设网络a中接入设备数量为x，该接入设备数量对应的第二权重为30％；接入用户数量为y，该接入用户数量对应的第三权重为40％；接入流量为z，该接入流量对应的第四权重为50％；从而云平台可以确定第一加权值为30％x，第二加权值为40％y，第三加权值为50％z。

其中，第一函数为加权非线性正相关归一化函数，是云平台用于确定网络使用效率的计算方式。例如，将上述加权值(30％x，40％y，50％z)作为第一函数的输入参数，得到第一函数的输出参数为网络使用效率(网络a的网络使用效率)。例如，第一函数满足公式(1):

y＝f(x₁,x₂,x₃)(1)

其中，y为网络使用效率的归一化绝对值，其范围是[0,1]。x₁为第一加权值，x₂为第二加权值，x₃为第三加权值。例如，基于上述假设信息，将网络a的三个加权值作为第一函数的输入参数，从而云平台可以基于公式(1)计算得到网络a的网络使用效率(如80％)。

可选的，接入设备数量和接入用户数量可以视为一个整体参数(即接入端数量)，一个接入端数量对应一个权重，将该参数的加权值作为第一函数的一个输入参数。例如，图3是本申请提供的一种第一函数图像的示意图。其中，接入端数量为接入设备数量与接入用户数量之和。例如，假设在第一地理区域中存在网络a，网络a在指定时间段内的接入设备数量为x、接入用户数量为y，接入流量为z，该接入流量对应的第四权重为50％(第三加权值为50％z)。云平台将接入设备数量x和接入用户数量y视为一个整体参数，即接入端数量为x+y，并假设该接入端数量对应的权重为60％，从而云平台可以确定该参数的加权值为接入端数量与对应的权重之积(即60％x+60％y)。云平台将60％x+60％y和50％z作为第一函数的输入参数，从而确定网络a的网络使用效率(如70％)。

可选的，云平台获取到一个网络在指定时间段内的接入设备数量、接入用户数量和接入流量，以及上述三个参数分别对应的权重后，可以通过预定义的映射关系确定该网络的网络使用效率，如表2所示：

表2参数和权重与网络使用效率的映射关系

假设第一地理区域存在网络a，云平台确定了网络a在指定时间段内的接入设备数量、接入用户数量，接入流量，并且确定了上述信息分别对应的权重。云平台通过如表2所示的预定义的映射关系，并基于网络a在指定时间段内的接入设备数量、接入用户数量，接入流量，以及分别对应的权重，可以查表确定网络a的网络使用效率。例如，网络a的接入设备数量、接入用户数量，接入流量分别对应的第二权重、第三权重和第四权重为30％，40％，50％时，网络a的网络使用效率为70％；网络a的接入设备数量、接入用户数量，接入流量分别对应的第二权重、第三权重和第四权重为60％，20％，70％时，网络a的网络使用效率为80％。需要说明的是，表2中网络的参数和权重与网络使用效率的映射关系只是某一种的示例，网络使用效率的取值可以是其他数值。

其中，接入设备数量、接入用户数量和接入流量与网络使用效率正相关。其中，正相关是指在相同地理区域内(如第一地理区域)，相同时间段内(如一天)，增加接入设备数量、接入用户数量或接入流量，网络使用效率会相应提高。例如，假设在第一地理区域中存在网络a，网络a的接入设备数量在一周的时间段内，从500台增加至1000台，从而提高了网络a的网络使用效率。又例如，在第一地理区域中，在一天的时间段内，网络a的接入用户数量从800台增加至1200台，网络a的接入流量从10GB增加至15GB，从而提高了网络a的网络使用效率。

可选的，接入端数量和接入流量与网络使用效率正相关。其中，正相关是指在相同地理区域内(如第一地理区域)，相同时间段内(如两周)，增加接入端数量或接入流量，网络使用效率会相应提高。例如，假设在第一地理区域中存在网络b，网络b的接入端数量在两周的时间段内，从1000台增加至2000台，网络b的接入流量从20GB增加至30GB，从而提高了网络b的网络使用效率。

其中，当网络使用效率大于第一阈值时，网络使用效率不随接入设备数量、接入用户数量和接入流量变化。其中，第一阈值是指在第一地理区域内一个网络的网络使用效率的界限。如图3所示，在第一地理区域中，当一个网络的网络使用效率大于第一阈值(如接近于1)时，即图3中的Q点，网络使用效率不再受接入设备数量、接入用户数量和接入流量的影响，表示在第一地理区域内该网络的***容量已经达到最大值。例如，假设在第一地理区域内已经有1000个接入用户连接到网络a，网络a的网络使用效率已经达到第一阈值(如接近于1)，导致网络a的***容量已经达到最大值，则再次增加接入设备数量、接入用户数量或接入流量，网络使用效率不变化。

S102，云平台基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。

其中，多个网络的排序是指不同网络在相同地理区域中的优先级顺序，用于指示被优先使用或分配资源的网络。例如，假设在第一地理区域中存在网络a、网络b和网络c，并云平台可以获取各个网络在指定时间段内分别的接入设备数量、接入用户数量，接入流量等信息，从而确定网络a的网络使用效率和网络使用效率对应的第一权重分别为60％和70％，网络b的网络使用效率和网络使用效率对应的第一权重分别为40％和50％，网络c的网络使用效率和网络使用效率对应的第一权重分别为80％和90％。云平台通过分析网络a的第一权重、网络b的第一权重和网络c的第一权重，并设置网络的排序与第一权重负相关，因此云平台通过对比评估上述三个网络分别对应的网络使用效率和对应的第一权重，确定第一地理区域中网络的排序为：网络b第一，网络a第二，网络c第三。

可选的，云平台在确定第一地理区域中多个网络的排序之后，将多个网络的排序提供给物联网运营商/服务商，从而物联网运营商/服务商可以基于云平台确定的第一地理区域中多个网络的排序，选择其物联设备在第一地理区域中使用的最优网络。例如，假设云平台确定的第一地理区域中网络的排序为网络b，网络a，网络c，云平台将上述排序提供给物联网运营商/服务商，则物联网运营商/服务商在第一地理区域中部署和规划物联设备时，选择使用的最优网络为网络b。

该实施例中，云平台可以确定第一地理区域中不同网络的网络使用效率和网络使用效率对应的第一权重，从而可以对第一地理区域中的不同网络进行排序，有利于物联设备在第一地理区域中选择最优网络，提升业务体验。

例如，图4是本申请提供的另一种通信方法的流程示意图，该方法包括但不限于如下步骤：

S201，云平台确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率，多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重。

其中，S201的具体实施方式可以参见前述实施例中S101的相关描述，此处不再赘述。

S202，云平台确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络信号指标，以及多个网络信号指标对应的多个权重。

其中，多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项。例如，假设在第一地理区域中存在网络a和网络b，云平台可以确定网络a和网络b分别对应的网络覆盖信息(如网络覆盖程度分别是m，n)、网络干扰信息(如同频干扰程度分别是d，e)和资源拥塞信息(如资源拥塞概率分别是p，q)。

其中，多个网络覆盖信息中的任意一个网络覆盖信息对应一个第五权重。一个网络对应的网络覆盖信息是指该网络在第一地理区域中网络覆盖的程度。例如，网络覆盖率可以划分为多个等级，如第一网络覆盖等级、第二网络覆盖等级和第三网络覆盖等级，并且第一网络覆盖等级、第二网络覆盖等级和第三网络覆盖等级之间的关系为：第一网络覆盖等级大于第二网络覆盖等级，第二网络覆盖等级大于第三网络覆盖等级。例如，第一网络覆盖等级可以称为网络覆盖强，第二网络覆盖等级可以称为网络覆盖中，第三网络覆盖等级可以称为网络覆盖弱。第五权重与云平台上的每个网络的网络覆盖信息相关联，用于对比评估每个网络的网络覆盖效果。

其中，网络覆盖信息和对应的第五权重负相关。例如，假设在第一地理区域中存在网络a和网络b，网络a的覆盖率等级为第二网络覆盖等级，网络b的覆盖率等级为第一网络覆盖等级，从而云平台可以基于上述网络覆盖信息确定网络a和网络b分别对应的第五权重(例如分别为80％和50％，也即是网络覆盖程度越弱，对应的权重越高)，进一步的，云平台可以通过第五权重对比评估网络a和网络b的网络覆盖效果(网络a覆盖效果较差)。

其中，多个网络干扰信息中的任意一个网络干扰信息对应一个第六权重。一个网络对应的网络干扰信息是指该网络在第一地理区域中同频干扰的程度。例如，网络干扰率可以划分为多个等级，如第一网络干扰等级、第二网络干扰等级和第三网络干扰等级，并且第一网络干扰等级、第二网络干扰等级和第三网络干扰等级之间的关系为：第一网络干扰等级大于第二网络干扰等级，第二网络干扰等级大于第三网络干扰等级。例如，第一网络干扰等级可以称为强干扰，第二网络干扰等级可以称为弱干扰，第三网络干扰等级可以称为无干扰。类似于第五权重的定义，第六权重与云平台上的每个网络的网络干扰信息相关联，用于对比评估每个网络的网络信号质量。

其中，网络干扰信息和对应的第六权重正相关。例如，基于上述假设信息，并假设网络a的干扰率等级为第一网络干扰等级，网络b的干扰率等级为第二网络干扰等级，从而云平台可以基于上述网络干扰信息确定网络a和网络b分别对应的第六权重(例如分别为70％和40％，也即是同频干扰越强，对应的权重越高)，进一步的，云平台可以通过第六权重对比评估网络a和网络b的同频干扰程度(网络a同频干扰较强)。

其中，多个资源拥塞信息中的任意一个资源拥塞信息对应一个第七权重。一个网络对应的资源拥塞信息是指该网络在第一地理区域中网络的资源拥塞概率。例如，资源拥塞概率可以划分为多个等级，如第一资源拥塞等级和第二资源拥塞等级，并且第一资源拥塞等级和第二资源拥塞等级之间的关系为：第一资源拥塞等级大于第二资源拥塞等级。例如，第一资源拥塞等级可以称为资源拥塞概率高，第二资源拥塞等级可以称为资源拥塞概率低。第七权重与云平台上的每个网络的资源拥塞信息相关联，用于对比评估每个网络的网络资源利用情况。

其中，资源拥塞信息和对应的第七权重正相关。例如，基于上述假设信息，并假设网络a的资源拥塞概率等级为第一资源拥塞等级，网络b的资源拥塞概率等级为第二资源拥塞等级，从而云平台可以基于上述资源拥塞信息确定网络a和网络b分别对应的第七权重(例如分别为60％和20％，也即是资源拥塞概率越高，对应的权重越高)，进一步的，云平台可以通过第七权重对比评估网络a和网络b的网络资源利用情况(网络a资源拥塞概率较高)。

S203，云平台基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，以及多个网络信号指标和多个网络信号指标对应的多个权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。

其中，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重、或多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重中的至少一项。例如，假设云平台确定了第一地理区域中网络a和网络b分别对应的网络覆盖率等级信息(如覆盖率等级为第二网络覆盖等级，第一网络覆盖等级)、网络干扰率等级信息(如干扰率等级为第一网络干扰等级，第二网络干扰等级)和资源拥塞概率等级信息(如资源拥塞概率为第一资源拥塞等级，第二资源拥塞等级)，从而云平台可以确定上述两个网络的网络覆盖信息分别对应的第五权重(如80％，50％)，网络干扰信息分别对应的第六权重(如70％，30％)和资源拥塞信息分别对应的第七权重(如60％，20％)。

可选的，多个网络信号指标对应的多个权重可以包括以下几种情况：

例如，当多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息时，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重。

例如，当多个网络信号指标包括多个网络干扰信息时，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重。

例如，当多个网络信号指标包括多个资源拥塞信息时，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重。

例如，当多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息和多个网络干扰信息时，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重和多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重。

例如，当多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息和多个资源拥塞信息时，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重和多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重。

例如，当多个网络信号指标包括多个网络干扰信息和多个资源拥塞信息时，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重和多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重。

例如，当多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息和多个资源拥塞信息时，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重和多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重。

需要说明的是，上述情况可以参考上述实施方式中对于多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重和多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重的举例，可以进行相关网络信号指标对应权重的替换。

其中，第一地理区域中多个网络的排序和权重累计值负相关。其中，权重累计值为多个网络分别对应的第一权重与多个网络信号指标对应的多个权重之和。例如，假设第一地理区域中存在网络a、网络b和网络c，云平台确定了上述网络分别对应的第一权重，第五权重，第六权重和第七权重，如表3所示：

表3权重与网络排序的关系

假设第一地理区域存在网络a，网络b和网络c，云平台确定了上述网络分别对应的网络覆盖信息，网络干扰信息，资源拥塞信息和网络使用效率，并且确定了上述信息分别对应的权重，如表3所示。其中，网络a分别对应的第一权重，第五权重，第六权重和第七权重为90％，60％，80％，30％，因此网络a的权重累计值为90％+60％+80％+30％＝2.6。类似于网络a，网络b分别对应的第一权重，第五权重，第六权重和第七权重为70％，30％，60％，40％，则网络b的权重累计值为70％+30％+60％+40％＝2；网络c分别对应的第一权重，第五权重，第六权重和第七权重为50％，20％，40％，10％，则网络c的权重累计值为50％+20％+40％+10％＝1.2。由于网络的排序和权重累计值负相关，因此云平台确定第一地理区域中多个网络的排序为网络c，网络b，网络a。需要说明的是，表3中不同网络的各项网络信号指标对应的权重只是某一种的示例，权重的具体取值需要根据网络的实际情况确定。

可选的，多个网络分别对应的第一权重与多个网络信号指标对应的多个权重可以分别转换为对应的分数。例如，假设网络a的覆盖率等级为第三网络覆盖等级，则云平台确定网络a的网络覆盖弱，网络覆盖信息对应的第五权重的分数为+2；假设网络a的覆盖率等级为第二网络覆盖等级，则云平台确定网络a的网络覆盖中，网络覆盖信息对应的第五权重的分数为+1；假设网络a的覆盖率等级为第三网络覆盖等级，则云平台确定网络a的网络覆盖强，网络覆盖信息对应的第五权重的分数为+0。又例如，假设网络a的网络使用效率为0％到40％之间，则云平台确定网络a的网络使用效率低，网络使用效率对应的第一权重的分数为+0；假设网络a的网络使用效率为40％到70％之间，则云平台确定网络a的网络使用效率中，网络使用效率对应的第一权重的分数为+1；假设网络a的网络使用效率为70％到100％之间，则云平台确定网络a的网络使用效率高，网络使用效率对应的第一权重的分数为+2。

可选的，权重累计值可以为多个网络分别对应的第一权重的分数与多个网络信号指标对应的多个权重的分数之和。例如，假设云平台确定了第一地理区域中网络a、网络b和网络c分别对应的网络使用效率、网络覆盖信息，网络干扰信息和资源拥塞信息，从而云平台可以确定上述信息分别对应的第一权重的分数，第五权重的分数，第六权重的分数和第七权重的分数，如表4所示：

表4权重的分数与网络排序的关系

假设云平台确定了第一地理区域中网络a，网络b和网络c分别对应的网络使用效率、网络覆盖信息，网络干扰信息和资源拥塞信息，并且确定了上述信息分别对应的权重，如表3所示。基于表3中的信息，云平台确定了上述信息分别对应的权重的分数，如表4所示。其中，网络a分别对应的第一权重的分数，第五权重的分数，第六权重的分数和第七权重的分数为+2，+1，+2，+1，因此网络a的权重累计值为2+1+2+1＝6。类似于网络a，网络b分别对应的第一权重的分数，第五权重的分数，第六权重的分数和第七权重的分数为+1，+1，+1，+1，则网络b的权重累计值为1+1+1+1＝4；网络c分别对应的第一权重的分数，第五权重的分数，第六权重的分数和第七权重的分数为+0，+0，+1，+0，则网络c的权重累计值为0+0+1+0＝1。由于网络的排序和权重累计值负相关，因此云平台确定第一地理区域中多个网络的排序为网络c，网络b，网络a。需要说明的是，表4中不同网络的各项网络信号指标对应权重的分数只是某一种的示例，权重的分数可以是其他数值。

可选的，云平台在确定第一地理区域中多个网络的排序之后，将多个网络的排序提供给物联网运营商/服务商，从而物联网运营商/服务商可以基于云平台确定的第一地理区域中多个网络的排序，选择其物联设备在第一地理区域中使用的最优网络。其中，具体的实现方式可以参考图2实施例中S102的相关描述，此处不再赘述。

该实施例中，云平台还可以确定不同网络中除网络使用效率之外的其他网络信号指标(例如网络覆盖信息、网络干扰信息、资源拥塞信息等)，以及上述网络信号指标分别对应的权重，有利于云平台基于更丰富的网络信号指标对第一地理区域中的不同网络进行排序，提高网络排序的准确性。

可选的，云平台可以基于网络信号指标(网络覆盖信息、网络干扰信息、资源拥塞信息)确定网络排序，并且进行网络选择。例如，云平台确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项，并且确定网络信号指标对应的权重，从而可以基于上述信息确定多个网络的排序。其中，上述实施例的具体实现方式可以参考图4实施例中S202和S203的相关描述，此处不再赘述。

例如，图5是本申请提供的一种通信装置的示意图。该装置可以包括执行如图2和图4所示的任一实施例中所描述的方法/操作/步骤/动作所一一对应的模块，该模块可以是硬件电路，也可以是软件，也可以是硬件电路结合软件实现。图5所示的通信装置可以包括通信单元501和处理单元502。其中：

处理单元502，用于确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率；多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重；

处理单元502，还用于基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。

可选的，所述处理单元502，具体用于：

通信单元501，用于获取第一地理区域中多个网络分别对应的多个接入设备数量，多个接入用户数量和多个接入流量；多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重；多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重；多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重；

将接入设备数量与对应的第二权重相乘得到第一加权值；

将接入用户数量与对应的第三权重相乘得到第二加权值；

将接入流量与对应的第四权重相乘得到第三加权值；

将第一加权值，第二加权值和第三加权值作为第一函数的输入参数，得到第一函数的输出参数为多个网络使用效率。

可选的，接入设备数量、接入用户数量和接入流量与网络使用效率正相关。

可选的，当网络使用效率大于第一阈值时，网络使用效率不随接入设备数量、接入用户数量和接入流量变化。

可选的，所述处理单元502还用于：

确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络信号指标；多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项；

其中，多个网络覆盖信息中的任意一个网络覆盖信息对应一个第五权重；

多个网络干扰信息中的任意一个网络干扰信息对应一个第六权重；

多个资源拥塞信息中的任意一个资源拥塞信息对应一个第七权重。

可选的，所述处理单元502具体用于：

基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，以及多个网络信号指标和多个网络信号指标对应的多个权重，确定第一地理区域中多个网络的排序；

其中，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重、或多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重中的至少一项。

可选的，网络使用效率和对应的第一权重正相关；网络覆盖信息和对应的第五权重负相关；网络干扰信息和对应的第六权重正相关；资源拥塞信息和对应的第七权重正相关；第一地理区域中多个网络的排序和权重累计值负相关，权重累计值为多个网络分别对应的第一权重与多个网络信号指标对应的多个权重之和。

其中，该实施方式的相关内容可参见上述方法实施例的相关内容，此处不再赘述。本申请实施例和上述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果也相同，具体原理请参照上述方法实施例的描述，此处不再赘述。

例如，图6是本申请提供的另一种通信装置的示意图。通信装置可以用于执行前文方法实施例中云平台执行的步骤，可以参考上述方法实施例中的相关描述。该通信装置包括处理器601和存储器602。可选的，通信装置还包括接口603。

上述处理器601可以是中央处理单元(central processing unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。处理器601被配置为支持通信装置执行前述通信方法中通信装置相应的功能。

上述存储器602可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器601提供计算机程序和数据。存储器602的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。接口603用于发送信号和接收信号。

其中，该处理器601调用计算机程序时用于执行：

确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率；多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重；

基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定第一地理区域中多个网络的排序。

可选的，所述处理器601，具体用于：

获取第一地理区域中多个网络分别对应的多个接入设备数量，多个接入用户数量和多个接入流量；多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重；多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重；多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重；

将接入设备数量与对应的第二权重相乘得到第一加权值；

将接入用户数量与对应的第三权重相乘得到第二加权值；

将接入流量与对应的第四权重相乘得到第三加权值；

将第一加权值，第二加权值和第三加权值作为第一函数的输入参数，得到第一函数的输出参数为多个网络使用效率。

可选的，接入设备数量、接入用户数量和接入流量与网络使用效率正相关。

可选的，当网络使用效率大于第一阈值时，网络使用效率不随接入设备数量、接入用户数量和接入流量变化。

可选的，所述处理器601，还用于：

确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络信号指标；多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项；

其中，多个网络覆盖信息中的任意一个网络覆盖信息对应一个第五权重；

多个网络干扰信息中的任意一个网络干扰信息对应一个第六权重；

多个资源拥塞信息中的任意一个资源拥塞信息对应一个第七权重。

可选的，所述处理器601，具体用于：

基于多个网络使用效率和多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，以及多个网络信号指标和多个网络信号指标对应的多个权重，确定第一地理区域中多个网络的排序；

其中，多个网络信号指标对应的多个权重包括多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重、或多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重中的至少一项。

可选的，网络使用效率和对应的第一权重正相关；网络覆盖信息和对应的第五权重负相关；网络干扰信息和对应的第六权重正相关；资源拥塞信息和对应的第七权重正相关；第一地理区域中多个网络的排序和权重累计值负相关，权重累计值为多个网络分别对应的第一权重与多个网络信号指标对应的多个权重之和。

其中，该实施方式的相关内容可参见上述方法实施例的相关内容，此处不再赘述。本申请实施例和上述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果也相同，具体原理请参照上述方法实施例的描述，此处不再赘述。

本申请实施例还提供一种芯片，该芯片可以用于实现本申请实施例描述的通信方法，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，可以用于实现本申请实施例描述的通信方法，在此不再赘述。

该计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的终端的内部存储单元，例如设备的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是终端设备的外部存储设备，例如设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，SMC)，安全数字(secure digital，SD)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，计算机可读存储介质还可以既包括终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。计算机可读存储介质用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括程序指令，所述程序指令被执行时，可以用于实现本申请实施例描述的通信方法，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于可读取存储介质中，所述程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，ROM)或随机存储记忆体(random access memory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (18)

1.一种通信方法，其特征在于，包括：

确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率；所述多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重；

基于所述多个网络使用效率和所述多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定所述第一地理区域中多个网络的排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率，包括：

获取第一地理区域中多个网络分别对应的多个接入设备数量，多个接入用户数量和多个接入流量；所述多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重；所述多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重；所述多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重；

将所述接入设备数量与对应的第二权重相乘得到第一加权值；

将所述接入用户数量与对应的第三权重相乘得到第二加权值；

将所述接入流量与对应的第四权重相乘得到第三加权值；

将所述第一加权值，所述第二加权值和所述第三加权值作为第一函数的输入参数，得到所述第一函数的输出参数为所述多个网络使用效率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接入设备数量、所述接入用户数量和所述接入流量与所述网络使用效率正相关。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述网络使用效率大于第一阈值时，所述网络使用效率不随所述接入设备数量、所述接入用户数量和所述接入流量变化。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络信号指标；所述多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项；

其中，所述多个网络覆盖信息中的任意一个网络覆盖信息对应一个第五权重；

所述多个网络干扰信息中的任意一个网络干扰信息对应一个第六权重；

所述多个资源拥塞信息中的任意一个资源拥塞信息对应一个第七权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个网络使用效率和所述多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定所述第一地理区域中多个网络的排序，包括：

基于所述多个网络使用效率和所述多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，以及所述多个网络信号指标和所述多个网络信号指标对应的多个权重，确定所述第一地理区域中多个网络的排序；

其中，所述多个网络信号指标对应的多个权重包括所述多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、所述多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重、或所述多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重中的至少一项。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述网络使用效率和对应的第一权重正相关；所述网络覆盖信息和对应的第五权重负相关；所述网络干扰信息和对应的第六权重正相关；所述资源拥塞信息和对应的第七权重正相关；所述第一地理区域中多个网络的排序和权重累计值负相关，所述权重累计值为所述多个网络分别对应的第一权重与所述多个网络信号指标对应的多个权重之和。

8.一种通信装置，其特征在于，包括通信单元和处理单元：

处理单元，用于确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率；所述多个网络使用效率中的任意一个网络使用效率对应一个第一权重；

所述处理单元，还用于基于所述多个网络使用效率和所述多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定所述第一地理区域中多个网络的排序。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理单元用于确定第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络使用效率，包括：

通过所述通信单元获取第一地理区域中多个网络分别对应的多个接入设备数量，多个接入用户数量和多个接入流量；所述多个接入设备数量中的任意一个接入设备数量对应一个第二权重；所述多个接入用户数量中的任意一个接入用户数量对应一个第三权重；所述多个接入流量中的任意一个接入流量对应一个第四权重；

将所述接入设备数量与对应的第二权重相乘得到第一加权值；

将所述接入用户数量与对应的第三权重相乘得到第二加权值；

将所述接入流量与对应的第四权重相乘得到第三加权值；

将所述第一加权值，所述第二加权值和所述第三加权值作为第一函数的输入参数，得到所述第一函数的输出参数为所述多个网络使用效率。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述接入设备数量、所述接入用户数量和所述接入流量与所述网络使用效率正相关。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，当所述网络使用效率大于第一阈值时，所述网络使用效率不随所述接入设备数量、所述接入用户数量和所述接入流量变化。

12.根据权利要求8至11任一项所述的装置，其特征在于，所述处理单元还用于：

确定所述第一地理区域中多个网络分别对应的多个网络信号指标；所述多个网络信号指标包括多个网络覆盖信息、多个网络干扰信息、或多个资源拥塞信息中的至少一项；

其中，所述多个网络覆盖信息中的任意一个网络覆盖信息对应一个第五权重；

所述多个网络干扰信息中的任意一个网络干扰信息对应一个第六权重；

所述多个资源拥塞信息中的任意一个资源拥塞信息对应一个第七权重。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述处理单元用于基于所述多个网络使用效率和所述多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，确定所述第一地理区域中多个网络的排序，包括：

基于所述多个网络使用效率和所述多个网络使用效率分别对应的多个第一权重，以及所述多个网络信号指标和所述多个网络信号指标对应的多个权重，确定所述第一地理区域中多个网络的排序；

其中，所述多个网络信号指标对应的多个权重包括所述多个网络覆盖信息分别对应的多个第五权重、所述多个网络干扰信息分别对应的多个第六权重、或所述多个资源拥塞信息分别对应的多个第七权重中的至少一项。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述网络使用效率和对应的第一权重正相关；所述网络覆盖信息和对应的第五权重负相关；所述网络干扰信息和对应的第六权重正相关；所述资源拥塞信息和对应的第七权重正相关；所述第一地理区域中多个网络的排序和权重累计值负相关，所述权重累计值为所述多个网络分别对应的第一权重与所述多个网络信号指标对应的多个权重之和。

15.一种通信装置，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，所述存储器和所述处理器相互连接；所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，用于实现权利要求1至7任一项所述的方法。

16.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括处理器与接口，所述处理器通过所述接口读取指令，以执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

18.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括程序指令，所述程序指令被执行时用于实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。