CN103188740B - 一种触发网络切换的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种触发网络切换的方法和设备，涉及无线网络领域，通过动态预测用户的切换准备时间，以提供合适的用户切换准备时间，从而适应用户切换准备流程和当前网络状态，该方法包括：在监听到链路层有连接即将断开事件后，预测链路即将断开时间，在监听到链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间，获取本次触发切换信息和用户上下文信息，并根据本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间，在本次切换准备时间与链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备，继续监听链路层，在监听到链路层有连接断开事件后，触发网络切换，本发明实施例用于触发网络切换。

Description

一种触发网络切换的方法和设备

技术领域

本发明涉及无线网络领域，尤其涉及一种触发网络切换的方法和设备。

背景技术

由于不同的无线网络的覆盖范围各不相同，因此当用户从一个网络的覆盖范围移动到另一个网络的覆盖范围时，就会发生网络切换，通常情况下，用户的网络切换主要基于以下情况：用户接收到当前网络的连接质量不断下降，并逐渐逼近一经验阈值，说明当前的网络即将丢失，则用户在网络完全断开之前进行网络切换，即通过一阈值触发网络切换，当用户接收到切换触发事件时，需要进行切换准备，而从切换准备开始到网络开始切换的这段时间称为切换准备时间。

现有技术中的方案，在预测用户切换准备时间时，往往根据经验推导出一个用户切换准备时间的经验值，且该经验值为一静态值，并预测该用户切换准备时间的经验值之后的链路信号强度，当该链路信号强度达到一个预设的阈值时，触发MIH(MediaIndependentHandover，媒体无关切换)链路即将中断事件，但是，由于不同的切换方案或者切换策略，用户进行切换准备的时间各不相同，因此根据经验推导出的用户切换准备时间的经验值，无法准确预测不同的切换方案或者切换策略的切换准备时间，很容易造成切换准备触发过早，即在实际切换时的切换准备操作已经超时；或者切换准备触发过晚，即在实际切换进行时切换准备操作未完成，增大了切换的时延。

发明内容

本发明的实施例提供一种触发网络切换的方法和设备，通过动态预测用户的切换准备时间，以提供合适的用户切换准备时间，从而适应用户切换准备流程和当前网络状态。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

提供一种触发网络切换的方法，包括：

在监听到链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间；

获取本次触发切换信息和用户上下文信息，并根据所述本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间；

在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备；

继续监听所述链路层，在监听到所述链路层有连接断开事件后，触发网络切换。

提供一种触发网络切换设备，包括：MIH单元和上下文感知单元；其中所述上下文感知单元包括：获取模块、预测模块；其中，

所述MIH单元，用于在监听链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间；

所述获取模块，用于获取本次触发切换信息和用户上下文信息；所述预测模块，用于根据所述获取模块中得到的本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间；

所述MIH单元，还用于在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备。

本发明实施例提供一种触发网络切换的方法和设备，在监听到链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间；获取本次触发切换信息和用户上下文信息，并根据所述本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间；在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备；继续监听所述链路层，在监听到所述链路层有连接断开事件后，触发网络切换，这样，根据触发切换信息和用户上下文信息动态的预测用户切换准备时间，提供合适的用户切换准备时间，以便在不同的切换场景下，自适应地进行用户的切换准备，从而适应用户切换准备的流程和当前网络状态。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明实施例提供的一种触发网络切换方法的示意图；

图2为本发明实施例提供的一种触发网络切换方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种触发网络切换设备的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的另一种触发网络切换设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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做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。

本发明实施例提供一种触发网络切换的方法，该方法实施例是以一种触发网络切换设备为主体进行说明的，如图1所示，包括：

S101、在监听到链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间。

在本发明所有实施例中，链路即将断开时间是指产生连接即将断开事件时至网络连接断开，并开始切换的这段时间。

S102、获取本次触发切换信息和用户上下文信息。

其中，触发切换信息可以是网络当前丢包率，本发明实施例并不局限于此，也可以是网络当前的信号强度指示、误码率、当前网络中的用户数量、当前网络的负载状况、当前用户的移动速度等，还可以是上述因素的一个加权，但都应落入本发明的保护范围之内；

进一步地，用户的上下文信息包括：至少一次历史记录信息，该记录信息包括：实际切换准备时间、预测切换准备时间和触发切换信息。

需要说明的是，第i次实际切换准备时间、第i次预测切换准备时间和第i次触发切换准备时间分别为第i次网络切换中的实际切换准备时间、第i次网络切换中的预测切换准备时间和第i次网络切换中的触发切换准备时间。

若用户上下文信息中的历史记录信息的次数为一次，则说明只进行过一次网络切换，本次预测切换准备时间为第二次网络切换中的预测，此时，上述的用户上下文信息所包括的一次历史记录信息具体为，上一次实际切换准备时间，上一次预测切换准备时间和上一次触发切换信息；其中，上一次实际切换准备时间、上一次预测切换准备时间和上一次触发切换准备时间分别为上一次网络切换中的实际切换准备时间、上一次网络切换中的预测切换准备时间和上一次网络切换中的的触发切换准备时间。

若用户上下文信息中的历史记录信息的次数为至少两次，则上述的用户上下文信息包括至少两次历史记录信息，例如，若用户上下文信息中的历史记录信息的次数为四次，则说明已经完成四次网络切换，本次预测切换准备时间为第五次网络切换中的预测，此时，上述的用户上下文信息包括的四次历史记录信息具体为：第a次实际切换准备时间，第a次预测切换准备时间和第a次触发切换信息，0≤a≤4。其中，第4次记录信息中包括：第4次实际切换准备时间，第4次预测切换准备时间和第4次触发切换信息；且第4次记录信息作为针对已经完成的最后一次网络切换所记录的相关信息；故而，针对本次(即第五次网络切换)预测切换准备时间，上一次实际切换准备时间、上一次预测切换准备时间和上一次触发切换信息为上述的第4次实际切换准备时间，第4次预测切换准备时间和第4次触发切换信息为上一次实际切换准备时间、上一次预测切换准备时间和上一次触发切换信息；

S103、根据本次触发切换信息和用户上下文信息预测用户切换准备时间。

示例地，若该用户上下文信息中的历史记录信息的次数为一次，则

根据本次触发切换信息，以及该用户上下文信息中的一次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

求取上一次实际切换准备时间与该调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若该用户上下文信息中的历史记录信息的次数为至少两次，则

在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，

根据本次触发切换信息以及该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

根据本次触发切换信息以及该至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；

求取本次初步预测切换准备时间与该调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，

根据本次触发切换信息，以及该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息得到相关系数；

若该相关系数小于一阈值，则根据本次触发切换信息，该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；并求取上一次实际切换准备时间与该调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若该相关系数大于等于该阈值，则根据本次触发切换信息，该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；根据本次触发切换信息以及该至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；并求取该本次初步预测切换准备时间与该调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间。

进一步地，根据本次触发切换信息，以及该用户上下文信息中的一次历史记录信息更新调节初步预测的变量值，或者，根据本次触发切换信息，以及该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值，具体按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

该更新变量公式为：

$d_n=e_{n-1}\×\frac{p_n}{p_{n-1}}+\mathrm{\Δt}\×l^m$

n为本次预测切换准备时间的次数序号，d_n为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，e_n-1＝h_n-1-h′_n-1，h_n-1为上一次实际切换准备时间，h′_n＝a×p_n+b，a、b为线性回归系数，

$a=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}(p_i-\stackrel{\‾}{p})(h_i-\stackrel{\‾}{h})}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}{(p_i-\stackrel{\‾}{p})}^2}$

$b=\stackrel{\‾}{h}-a\×\stackrel{\‾}{p}$

p_i为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，h_i为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，i为整数且0≤i≤n-1，h′_n-1、h′_n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，p_n为本次触发切换信息，p_n-1为上一次触发切换信息，Δt为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子，

其中，若所述用户上下文信息中的历史记录信息的次数为一次，

在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，将该自适应调节预测结果因子m赋值为0；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，将该自适应调节预测结果因子m加上一固定值；

若该用户上下文信息中的历史记录信息的次数为至少两次，

在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，将该自适应调节预测结果因子m赋值为0；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，若该相关系数小于所述阈值，将该自适应调节预测结果因子m加上一固定值；若该相关系数大于等于所述阈值的情况下，将该自适应调节预测结果因子m赋值为0。

更进一步地，在根据该本次触发切换信息，以及该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息得到的相关系数，具体按照求取相关系数公式进行计算，

其中，该求取相关系数公式为：

$R=n\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j{h}_j^{\′}-{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{h}_j^{\′}}{\sqrt{[n{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{\left(p_j\right)}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j\right)}^2]}[n{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{\left(h_j^{\′}\right)}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{h}_j^{\′}\right)}^2]}$

其中，R为相关系数，n为本次预测切换准备时间的次数序号，p_j为第j次预测切换准备时间时的触发切换信息，h′_j为第j次初步预测的预测时间，j为整数且0≤j≤n。

S104、在本次切换准备时间与链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备。

进一步地，在该本次切换准备时间与该链路即将断开时间的差值大于等于该预设值时，则继续监听该链路层，并预测该链路即将断开时间和该本次切换准备时间，直至该本次切换准备时间与该链路即将断开时间的差值小于该预设值。

示例地，触发网络切换准备可以是产生MIH连接即将断开事件。

S105、继续监听该链路层，在监听到该链路层有连接断开事件后，触发网络切换。

这样，根据触发切换信息和用户上下文信息动态的预测用户切换准备时间，提供合适的用户切换准备时间，以便在不同的切换场景下，自适应地进行用户的切换准备，从而适应用户切换准备的流程和当前网络状态。

本发明实施例提供一种触发网络切换的方法，如图2所示，该方法实施例是以一种触发网络切换设备为主体进行说明的，具体包括：

S201、在监听到链路层有连接即将断开事件后，预测链路即将断开时间。

S202、获取本次触发切换信息和用户上下文信息。

其中，触发切换信息可以是网络当前丢包率，本发明实施例并不局限于此，也可以是网络当前的信号强度指示、误码率、当前网络中的用户数量、当前网络的负载状况、当前用户的移动速度等，还可以是上述因素的一个加权，但都应落入本发明的保护范围之内；

用户的上下文信息包括：至少一次历史记录信息，该记录信息包括：实际切换准备时间、预测切换准备时间和触发切换信息。

进一步地，在获取触发切换信息和用户上下文信息后，若该用户上下文信息中的历史记录信息的次数为一次，则进行步骤S203或S204；

若该用户上下文信息中的历史记录信息的次数为至少两次，则进行步骤S205或S206。

另外，在获取触发切换信息和用户上下文信息后，若该用户上下文信息中没有历史记录，则本次预测切换准备时间按为第一次预测，按照现有技术中的方案进行切换准备时间的预测。

S203、在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，按照更新变量公式，将自适应调节预测结果因子m赋值为0，更新调节初步预测的变量值，并进行步骤S209，

其中，该更新变量公式为：

$d_n=e_{n-1}\×\frac{p_n}{p_{n-1}}+\mathrm{\Δt}\×l^m$

n为本次预测切换准备时间的次数序号，d_n为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，e_n-1＝h_n-1-h′_n-1，h_n-1为上一次实际切换准备时间，h′_n＝a×p_n+b，a、b为线性回归系数，

$a=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}(p_i-\stackrel{\‾}{p})(h_i-\stackrel{\‾}{h})}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}{(p_i-\stackrel{\‾}{p})}^2}$

$b=\stackrel{\‾}{h}-a\×\stackrel{\‾}{p}$

p_i为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，h_i为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，i为整数且0≤i≤n-1，h′_n-1、h′_n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，p_n为本次触发切换信息，p_n-1为上一次触发切换信息，Δt为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子。

S204、在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，并按照步骤S203中提供的更新变量公式，将自适应调节预测结果因子m加上一固定值，更新调节初步预测的变量值，并进行步骤S209。

S205、在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，根据本次触发切换信息以及至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间，并按照步骤S203中提供的更新变量公式，将自适应调节预测结果因子m赋值为0，更新调节初步预测的变量值，并进行步骤S210。

S206、在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息，按照求取相关系数公式，得到相关系数，

其中，该求取相关系数公式为：

$R=n\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j{h}_j^{\′}-{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{h}_j^{\′}}{\sqrt{[n{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{\left(p_j\right)}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j\right)}^2]}[n{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{\left(h_j^{\′}\right)}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{h}_j^{\′}\right)}^2]}$

其中，R为相关系数，n为本次预测切换准备时间的次数序号，p_j为第j次预测切换准备时间时的触发切换信息，h′_j为第j次初步预测的预测时间，j为整数且0≤j≤n。

进一步地，若该相关系数大于等于一阈值，进行步骤207；

若该相关系数小于该阈值，进行步骤S208。

S207、根据本次触发切换信息以及至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间，按照步骤S203中提供的更新变量公式，将自适应调节预测结果因子m赋值为0，更新调节初步预测的变量值，并进行步骤S210。

S208、按照步骤S203中提供的更新变量公式，将自适应调节预测结果因子m加上一固定值，更新调节初步预测的变量值并进行步骤S209。

S209、求取上一次实际切换准备时间与调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间。

S210、求取本次初步预测切换准备时间与调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间。

S211、在本次切换准备时间与链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备；

示例地，触发网络切换准备可以是产生MIH连接即将断开事件。

进一步地，在本次切换准备时间与该链路即将断开时间的差值大于等于该预设值时，则继续监听该链路层，并预测该链路即将断开时间和该本次切换准备时间，直至本次切换准备时间与该链路即将断开时间的差值小于该预设值。

S212、继续监听该链路层，在监听到所述链路层有连接断开事件后，触发网络切换。

这样，根据触发切换信息和用户上下文信息动态的预测用户切换准备时间，提供合适的用户切换准备时间，以便在不同的切换场景下，自适应地进行用户的切换准备，从而适应用户切换准备的流程和当前网络状态。

本发明实施例提供一种触发网络切换设备30，如图3所示，包括：MIH单元31和上下文感知单元32；其中该上下文感知单元32包括：获取模块321、预测模块322；其中，

该MIH单元31，用于在监听链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间；

该获取模块321，用于获取本次触发切换信息和用户上下文信息；该预测模块322，用于根据该获取模块321中得到的本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间；

该MIH单元31，还用于在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备。

示例地，该MIH单元31用于在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，产生MIH连接即将断开事件。

进一步地，该MIH单元31还用于，在本次切换准备时间与链路即将断开时间的差值大于等于该预设值时，则继续监听所述链路层，并预测链路即将断开时间和本次切换准备时间，直至本次切换准备时间与链路即将断开时间的差值小于所述预设值。

更进一步地，如图4所示，若用户上下文信息中的历史记录的次数为一次，则该预测模块322包括：第一更新子模块3221，第一求取子模块3222，

该第一更新子模块3221，用于根据本次触发切换信息，以及用户上下文信息中的一次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

该第一求取子模块3222，用于求取上一次实际切换准备时间与调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若用户上下文信息中的历史记录的次数为至少两次，则该预测模块322包括：第二更新子模块3223，第二求取子模块3224，相关系数子模块3225，第三更新子模块3226和第三求取子模块3227，

该第二更新子模块3223，用于在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，根据本次触发切换信息以及该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

该第二求取子模块3224，用于在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，根据本次触发切换信息以及该至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；

求取本次初步预测切换准备时间与该调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

该相关系数子模块3225，用于在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，根据本次触发切换信息，以及该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息得到相关系数；

该第三更新子模块3226，用于在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，

若通过该相关系数子模块3225得到的相关系数小于一阈值，则根据本次触发切换信息，该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

若通过该相关系数子模块3225得到的相关系数大于等于该阈值，则根据本次触发切换信息，该用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

该第三求取子模块3227，用于在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下；

若通过该相关系数子模块3225得到的相关系数小于一阈值，求取上一次实际切换准备时间与该调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若通过该相关系数子模块3225得到的相关系数大于等于该阈值，根据本次触发切换信息以及该至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；并求取本次初步预测切换准备时间与该调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间。

示例地，该第一更新子模块3221，用于按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

该更新变量公式为：

$d_n=e_{n-1}\×\frac{p_n}{p_{n-1}}+\mathrm{\Δt}\×l^m$

n为本次预测切换准备时间的次数序号，d_n为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，e_n-1＝h_n-1-h′_n-1，h_n-1为上一次实际切换准备时间，h′_n＝a×p_n+b，a、b为线性回归系数，

$a=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}(p_i-\stackrel{\‾}{p})(h_i-\stackrel{\‾}{h})}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}{(p_i-\stackrel{\‾}{p})}^2}$

$b=\stackrel{\‾}{h}-a\×\stackrel{\‾}{p}$

p_i为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，h_i为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，0≤i≤n-1，h′_n-1、h′_n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，p_n为本次触发切换信息，p_n-1为上一次触发切换信息，Δt为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子，

其中，在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m赋值为0；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，将该自适应调节预测结果因子m加上一固定值；

该第二更新子模块3223，用于按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

该更新变量公式为：

$d_n=e_{n-1}\×\frac{p_n}{p_{n-1}}+\mathrm{\Δt}\×l^m$

n为本次预测切换准备时间的次数序号，d_n为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，e_n-1＝h_n-1-h′_n-1，h_n-1为上一次实际切换准备时间，h′_n＝a×p_n+b，a、b为线性回归系数，

$a=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}(p_i-\stackrel{\‾}{p})(h_i-\stackrel{\‾}{h})}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}{(p_i-\stackrel{\‾}{p})}^2}$

$b=\stackrel{\‾}{h}-a\×\stackrel{\‾}{p}$

p_i为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，h_i为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，0≤i≤n-1，h′_n-1、h′_n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，p_n为本次触发切换信息，p_n-1为上一次触发切换信息，Δt为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，1、m为自适应调节预测结果因子，

其中，将该自适应调节预测结果因子m赋值为0；

该第三更新子模块3226，用于按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

该更新变量公式为：

$d_n=e_{n-1}\×\frac{p_n}{p_{n-1}}+\mathrm{\Δt}\×l^m$

n为本次预测切换准备时间的次数序号，d_n为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，e_n-1＝h_n-1-h′_n-1，h_n-1为上一次实际切换准备时间，h′_n＝a×p_n+b，a、b为线性回归系数，

$a=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}(p_i-\stackrel{\‾}{p})(h_i-\stackrel{\‾}{h})}{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{n-1}{(p_i-\stackrel{\‾}{p})}^2}$

$b=\stackrel{\‾}{h}-a\×\stackrel{\‾}{p}$

p_i为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，h_i为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，0≤i≤n-1，h′_n-1、h′_n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，p_n为本次触发切换信息，p_n-1为上一次触发切换信息，Δt为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子，

其中，若该相关系数小于该阈值，将该自适应调节预测结果因子m加上一固定值；若该相关系数大于等于该阈值的情况下，将该自适应调节预测结果因子m赋值为0。

该相关系数子模块3225，用于按照求取相关系数公式，得到相关系数：

其中，该求取相关系数公式为：

$R=n\frac{{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j{h}_j^{\′}-{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{h}_j^{\′}}{\sqrt{[n{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{\left(p_j\right)}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{p}_j\right)}^2]}[n{\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{\left(h_j^{\′}\right)}^2-{\left({\mathrm{\Σ}}_{j=0}^n{h}_j^{\′}\right)}^2]}$

其中，R为相关系数，n为本次预测切换准备时间的次数序号，p_j为第j次预测切换准备时间时的触发切换信息，h′_j为第j次初步预测的预测时间，0≤j≤n。

应用本发明实施例提供的触发网络切换设备，根据触发切换信息和用户上下文信息动态的预测用户切换准备时间，提供合适的用户切换准备时间，以便在不同的切换场景下，自适应地进行用户的切换准备，从而适应用户切换准备的流程和当前网络状态。

需要说明的是，上述的触发网络切换设备30应用于上述触发网络切换的方法，且该设备中的各个单元和模块以及子模块也与该方法中的各步骤相对应。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种触发网络切换的方法，其特征在于，包括：

在监听到链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间；

获取本次触发切换信息和用户上下文信息，并根据所述本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间；

在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，则触发网络切换准备；

继续监听所述链路层，在监听到所述链路层有连接断开事件后，触发网络切换。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值大于等于所述预设值时，则继续监听所述链路层，并预测所述链路即将断开时间和所述本次切换准备时间，直至所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于所述预设值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述触发网络切换准备，具体为：

产生媒体无关切换MIH连接即将断开事件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的用户上下文信息，包括：至少一次历史记录信息；

所述历史记录信息包括：实际切换准备时间、预测切换准备时间和触发切换信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间，具体包括：

若所述用户上下文信息中的历史记录信息的次数为一次，则

根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的一次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

求取上一次实际切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若所述用户上下文信息中的历史记录信息的次数为至少两次，则

在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，

根据所述本次触发切换信息以及所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

根据所述本次触发切换信息以及所述至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；

求取所述本次初步预测切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，

根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息得到相关系数；

若所述相关系数小于一阈值，则根据所述本次触发切换信息，所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；并求取上一次实际切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若所述相关系数大于等于所述阈值，则根据所述本次触发切换信息，所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；根据所述本次触发切换信息以及所述至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；并求取所述本次初步预测切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的一次历史记录信息更新调节初步预测的变量值，或者，根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值包括：

按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

所述更新变量公式为：

n为本次预测切换准备时间的次数序号，dn为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，en-1＝hn-1-h′n-1，hn-1为上一次实际切换准备时间，h′n＝a×pn+b，a、b为线性回归系数，

a＝

pi为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，hi为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，0≤i≤n-1,h′n-1、h′n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，pn为本次触发切换信息，pn-1为上一次触发切换信息，△t为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子，

其中，若所述用户上下文信息中的历史记录信息的次数为一次，

在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m赋值为0；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m加上一固定值；

若所述用户上下文信息中的历史记录信息的次数为至少两次，

在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m赋值为0；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，若所述相关系数小于所述阈值，将所述自适应调节预测结果因子m加上一固定值；若所述相关系数大于等于所述阈值的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m赋值为0。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息得到相关系数，包括：

按照求取相关系数公式，得到相关系数；

其中，所述求取相关系数公式为：

其中，R为相关系数，n为本次预测切换准备时间的次数序号，pj为第j次预测切换准备时间时的触发切换信息，h′j为第j次初步预测的预测时间，0≤j≤n。

8.一种触发网络切换设备，其特征在于，包括：MIH单元和上下文感知单元；其中所述上下文感知单元包括：获取模块、预测模块；其中，

所述MIH单元，用于在监听链路层有连接即将断开事件时，预测链路即将断开时间；

所述获取模块，用于获取本次触发切换信息和用户上下文信息；所述预测模块，用于根据所述获取模块中得到的本次触发切换信息和用户上下文信息预测本次切换准备时间；

所述MIH单元，还用于在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，触发网络切换准备。

9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，所述MIH单元具体用于在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于一预设值时，产生媒体无关切换MIH连接即将断开事件。

10.根据权利要求8或9所述的设备，其特征在于，所述MIH单元还用于，在所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值大于等于所述预设值时，则继续监听所述链路层，并预测所述链路即将断开时间和所述本次切换准备时间，直至所述本次切换准备时间与所述链路即将断开时间的差值小于所述预设值。

11.根据权利要求8或9所述的设备，其特征在于，若所述用户上下文信息中的历史记录的次数为一次，则所述预测模块包括：第一更新子模块，第一求取子模块，

所述第一更新子模块，用于根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的一次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

所述第一求取子模块，用于求取上一次实际切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若所述用户上下文信息中的历史记录的次数为至少两次，则所述预测模块包括：第二更新子模块，第二求取子模块，相关系数子模块，第三更新子模块和第三求取子模块，

所述第二更新子模块，用于在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，根据所述本次触发切换信息以及所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

所述第二求取子模块，用于在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，根据所述本次触发切换信息以及所述至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；

求取所述本次初步预测切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

所述相关系数子模块，用于在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，根据所述本次触发切换信息，以及所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息得到相关系数；

所述第三更新子模块，用于在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，

若通过所述相关系数子模块得到的所述相关系数小于一阈值，则根据所述本次触发切换信息，所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

若通过所述相关系数子模块得到的所述相关系数大于等于所述阈值，则根据所述本次触发切换信息，所述用户上下文信息中的至少两次历史记录信息更新调节初步预测的变量值；

所述第三求取子模块，用于在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下；

若通过所述相关系数子模块得到的所述相关系数小于一阈值，求取上一次实际切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间；

若通过所述相关系数子模块得到的所述相关系数大于等于所述阈值，根据所述本次触发切换信息以及所述至少两次历史记录信息中的实际切换准备时间和触发切换信息，得到本次初步预测切换准备时间；并求取所述本次初步预测切换准备时间与所述调节初步预测的变量值之和，得到本次预测切换准备时间。

12.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述第一更新子模块，用于按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

所述更新变量公式为：

n为本次预测切换准备时间的次数序号，dn为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，en-1＝hn-1-h′n-1，hn-1为上一次实际切换准备时间，h′n＝a×pn+b，a、b为线性回归系数，

pi为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，hi为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，0≤i≤n-1,h′n-1、h′n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，pn为本次触发切换信息，pn-1为上一次触发切换信息，△t为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子，

其中，在上一次预测切换准备时间大于等于上一次实际切换准备时间的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m赋值为0；

在上一次预测切换准备时间小于上一次实际切换准备时间的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m加上一固定值；

所述第二更新子模块，用于按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

所述更新变量公式为：

n为本次预测切换准备时间的次数序号，dn为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，en-1＝hn-1-h′n-1，hn-1为上一次实际切换准备时间，h′n＝a×pn+b，a、b为线性回归系数，

pi为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，hi为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，0≤i≤n-1,h′n-1、h′n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，pn为本次触发切换信息，pn-1为上一次触发切换信息，△t为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子，

其中，将所述自适应调节预测结果因子m赋值为0；

所述第三更新子模块，用于按照更新变量公式，更新调节初步预测的变量值；其中，

所述更新变量公式为：

n为本次预测切换准备时间的次数序号，dn为第n次预测切换准备时间中的调节初步预测的变量值，en-1＝hn-1-h′n-1，hn-1为上一次实际切换准备时间，h′n＝a×pn+b，a、b为线性回归系数，

pi为第i次触发切换信息，为所有历史记录信息中的触发切换信息的平均值，hi为第i次预测切换准备时间时的实际切换准备时间，为所有历史记录信息中的实际切换准备时间的平均值，0≤i≤n-1,h′n-1、h′n分别为第n-1次、第n次初步预测切换准备时间，pn为本次触发切换信息，pn-1为上一次触发切换信息，△t为上一次预测切换准备时间与上一次实际切换准备时间的差值，l、m为自适应调节预测结果因子，

其中，若所述相关系数小于所述阈值，将所述自适应调节预测结果因子m加上一固定值；若所述相关系数大于等于所述阈值的情况下，将所述自适应调节预测结果因子m赋值为0；

所述相关系数子模块，还用于按照求取相关系数公式，得到相关系数：

其中，所述求取相关系数公式为：

其中，R为相关系数，n为本次预测切换准备时间的次数序号，pj为第j次预测切换准备时间时的触发切换信息，h′j为第j次初步预测的预测时间，0≤j≤n。