CN115103394A - 网络质量预测方法、装置、电子设备和存储介质、产品 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种网络质量预测方法、装置、电子设备和存储介质、产品，该方法包括：若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与电子设备连接的通信网络的射频指纹信息；根据通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹；根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；其中，预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。因此，提高了网络质量预测的准确性。

Description

网络质量预测方法、装置、电子设备和存储介质、产品

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种网络质量预测方法、装置、电子设备和存储介质、产品。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，出现了多种多样的应用程序，这些多种多样的应用程序丰富了人们的工作生活。但是，用户在出行途中使用应用程序时，由于用户在出行途中会涉及到多个基站为应用程序提供网络服务，而多个基站的网络质量却参差不齐，因此，在用户出行途中，不能为用户正在使用的应用程序提供稳定的网络服务。

因此，在用户出行途中，就需要采用网络质量预测的方法对网络质量进行预测，以基于预测结果实时调整联网策略，满足用户正在使用的应用程序的网络需求。然而，传统的网络质量预测方法，所得到的预测结果的准确性较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种网络质量预测方法、装置、电子设备和存储介质、产品，可以提高网络质量预测的准确性。

一方面，提供了一种网络质量预测方法，应用于电子设备，所述方法包括：

若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与所述电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；

根据各所述通信网络的射频指纹信息，确定所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹；

根据所述运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；所述预设网络质量地图用于表征所述电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及所述预设通信网络的网络质量之间的对应关系。

另一方面，提供了一种网络质量预测装置，应用于电子设备，所述装置包括：

射频指纹信息获取模块，用于若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与所述电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；

运动轨迹确定模块，用于根据各所述通信网络的射频指纹信息，确定所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹；

网络质量预测模块，用于根据所述运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；所述预设网络质量地图用于表征所述电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及所述预设通信网络的网络质量之间的对应关系。

另一方面，提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的网络质量预测方法的步骤。

另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的网络质量预测方法的步骤。

另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的网络质量预测方法的步骤。

上述网络质量预测方法、装置、电子设备和存储介质、产品，若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与电子设备连接的通信网络的射频指纹信息；根据通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹；根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。

获取在预设时间段内与电子设备连接的通信网络的射频指纹信息。由于通过识别通信网络的射频指纹信息，可以识别出电子设备的当前位置，因此，可以根据在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。一方面，并不需要通过GPS来确定电子设备的运动轨迹，因此，可以适用于无法获取GPS信号或无法准确地获取GPS信号的场景。另一方面，由于预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。因此，基于电子设备在移动路线上的当前位置，进而确定电子设备在预测时间段内的预测轨迹，再从预设网络质量地图中就可以准确地确定该预测轨迹对应的预设通信网络及该预设通信网络的网络质量。最终，实现了对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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为一个实施例中网络质量预测方法的应用环境图；

图2为一个实施例中网络质量预测方法的流程图；

图3为图2中确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹方法的流程图；

图4为一个实施例中地铁场景下特征位置的示意图；

图5为一个实施例中预设射频指纹地图的示意图；

图6为图3中基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹方法的流程图；

图7为一个实施例中预设位置序列的示意图；

图8为图2中根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果方法的流程图；

图9为图8中电子设备的运动状态为静止状态时，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测方法的流程图；

图10为图9中根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测方法的流程图；

图11为电子设备的运动状态为移动状态时，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测方法的流程图；

图12为图11中基于当前特征位置及至少一个预测特征位置，结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果方法的流程图；

图13为另一个实施例中网络质量预测方法的示意图；

图14为一个具体的实施例中网络质量预测方法的示意图；

图15为一个实施例中网络质量预测装置的结构框图；

图16为图15中运动轨迹确定模块的结构框图；

图17为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一预测结果称为第二预测结果，且类似地，可将第二预测结果称为第一预测结果。第一预测结果和第二预测结果两者都是预测结果，但其不是同一预测结果。

用户在出行途中使用应用程序时，由于用户在出行途中处于移动状态，会涉及到多个基站为应用程序提供网络服务，而多个基站的网络质量却参差不齐，因此，在用户出行途中，就不能为用户正在使用的应用程序提供稳定的网络服务。

为了满足用户正在使用的应用程序的网络需求，在用户出行途中，就需要采用网络质量预测的方法对网络质量进行预测，以基于预测结果实时调整联网策略。传统的网络质量预测方法，多数是通过GPS获取用户的当前位置及移动信息，再根据用户的当前位置及移动信息，预测电子设备未来的网络质量。传统的网络质量预测方法，需要通过GPS来获取用户的当前位置及移动信息，一方面，开启GPS功能会大大增加终端的功耗；另一方面，在地下路段(如乘坐地铁的场景、处于地下隧道的场景、处于地下停车场的场景)、室内(如大型商场)或者市区遮挡严重的区域(高楼林立的场景)，经常会出现无法获取GPS信号或无法准确地获取GPS信号的情况。进而，也就无法基于GPS信号进行网络质量预测，或基于GPS信号进行网络质量预测所得到的预测结果的准确性较低。

为了解决传统的网络质量预测方法，对电子设备进行网络质量预测所得到的预测结果的准确性较低的问题。本申请提出了一种新的网络质量预测方法，图1为一个实施例中网络质量预测方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境包括电子设备120及多个基站140，电子设备120可以与基站140建立通信连接。若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；根据各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹；根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；预设网络质量地图用于表征电子设备的移动路线上的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。其中，电子设备120可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。

图2为一个实施例中网络质量预测方法的流程图。本实施例中的网络质量预测方法，以运行于图1中的电子设备上为例进行描述。如图2所示，网络质量预测方法包括步骤220至步骤260，其中，

步骤220，若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息。

其中，网络质量预测开启条件用于表征电子设备开启网络质量预测的条件。电子设备可以在满足网络质量预测开启条件时，自动开启网络质量预测；当然，电子设备还可以在满足网络质量预测开启条件时，接收用户操作以开启网络质量预测，本申请对此不做限定。这里，网络质量预测开启条件可以包括与网络质量状态、电子设备的运行状态等相关的条件。例如，网络质量预测开启条件可以是电子设备当前连接的通信网络的网络质量低于预设网络质量阈值。其中，电子设备的运行状态包括电子设备的CPU的运行状态、应用程序的运行状态、电池的运行状态等，本申请对此不做限定。例如，网络质量预测开启条件可以是电子设备当前CPU的负载超过第一预设负载阈值等、或小于第二预设负载阈值等；网络质量预测开启条件还可以是电子设备当前的剩余电量低于预设电量阈值；还可以是电子设备当前运行的应用程序为预设应用程序等。当然，网络质量预测开启条件还可以是以上任意一个或多个条件的组合，本申请对此不做限定。

这里，通信网络指的是由基站所提供的网络，一般指的是服务小区。服务小区，也称蜂窝小区，是指在蜂窝移动通信系统中一个基站或基站的一部分(扇形天线)所覆盖的区域，在这个区域内电子设备可以通过无线信道与基站进行通信。一般来说，一个基站就是一个服务小区。因此，通信网络的射频指纹信息指的是服务小区的射频指纹信息。其中，射频指纹信息指的是电子设备在当前位置所接收到不同服务小区所传输的信号的属性信息，通过识别通信网络的射频指纹信息，可以识别出电子设备的当前位置。

在用户出行途中，对电子设备待接入的网络进行质量预测时，首先，判断电子设备是否满足网络质量预测开启条件。具体的，可以判断电子设备当前连接的通信网络的网络质量低于预设网络质量阈值，若是，则启动网络质量预测流程；若否，则不启动网络质量预测流程。

在启动网络质量预测流程之后，依次获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息。即按照时间顺序，获取在预设时间段内与电子设备连接的各历史通信网络的射频指纹信息。这里的预设时间段可以是从当前时间点开始到任意历史时间点之间的时间段，例如，预设时间段可以是从当前时间点(8:00AM)开始到历史时间点(7:55AM)之间的时间段，当然，本申请对此不做限定。如依次获取在预设时间段(如7:55AM～8:00AM)与电子设备连接的不同通信网络的射频指纹信息1……射频指纹信息n。这里，n可以取大于或等于1的任意自然数。

步骤240，根据各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息之后，由于通过识别通信网络的射频指纹信息，可以识别出电子设备的当前位置，因此，可以根据各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

具体的，依次识别预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息，得到与各通信网络对应的电子设备的当前位置。基于预设时间段内电子设备的多个当前位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

步骤260，根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。

其中，预设网络质量地图是基于用户在移动路线上使用电子设备时，所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量所生成的。预设网络质量地图可以基于不同用户在移动路线上使用电子设备时，所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量的历史数据进行建立。即在对某个用户在移动路线上使用电子设备时的网络质量进行预测时，基于该用户在移动路线上使用电子设备时对应的预设网络质量地图进行预测。可以实现针对性地对不同用户在移动路线上使用电子设备时的网络质量进行预测，满足不同用户多样化的上网需求。这里的预设通信网络指的是使用预设应用程序时所接入的服务小区，预设通信网络的网络质量可以用网络质量等级和网络质量参数来表示。例如，这里的移动路线可以是用户的上班通勤路线，具体的，若在用户的上班通勤路线上，电子设备在不同的特征位置上接入某个预设通信网络，并获取该预设通信网络的网络质量。

然后，在生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹之后，根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果。根据电子设备在预设时间段内的运动轨迹，就可以确定电子设备在移动路线上的当前位置，进而确定电子设备在预测时间段内的预测轨迹。而由于预设网络质量地图中记录了电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。因此，就可以基于预测轨迹，从预设网络质量地图中获取与预测轨迹对应的预设通信网络及预设通信网络的网络质量，即获取了预测时间段内预设通信网络及预设通信网络的网络质量。此时，就实现了对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果。

本申请实施例中，获取在预设时间段内与电子设备连接的通信网络的射频指纹信息。由于通过识别通信网络的射频指纹信息，可以识别出电子设备的当前位置，因此，可以根据在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。一方面，并不需要通过GPS来确定电子设备的运动轨迹，因此，可以适用于无法获取GPS信号或无法准确地获取GPS信号的场景。另一方面，由于预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。因此，基于电子设备在移动路线上的当前位置，进而确定电子设备在预测时间段内的预测轨迹，再从预设网络质量地图中就可以准确地确定该预测轨迹对应的预设通信网络及该预设通信网络的网络质量。最终，实现了对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测。

在前一个实施例中，描述了一种网络质量预测方法，在本实施例中，进一步描述了步骤240，根据各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹，包括：

将各通信网络的射频指纹信息依次与预设射频指纹地图进行匹配，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹；预设射频指纹地图用于表征电子设备的移动路线上各特征位置对应的预设通信网络的射频指纹信息。

其中，预设射频指纹地图中记录了电子设备在移动路线上各特征位置，所接入的预设通信网络的射频指纹信息。这里，预设射频指纹地图可以在数据库中以数据表的形式存储。假设，在用户的上班通勤路线(如从地铁站A-地铁站B-地铁站C)上，即此时电子设备的移动路线与上班通勤路线相同，此时，预设射频指纹地图对应的部分数据表如下表1-1所示：

表1-1

这里，服务小区可简称为小区。其中，小区标识、小区最小信号强度、小区最大信号强度均为通信网络的射频指纹信息。

因此，可以将在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息，依次与预设射频指纹地图进行匹配，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。具体的，通过识别各通信网络的射频指纹信息，可以识别出电子设备的当前位置。将与各通信网络对应的当前位置依次连接，就得到了电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

本申请实施例中，预设射频指纹地图用于表征电子设备的移动路线上各特征位置对应的预设通信网络的射频指纹信息。因此，在根据各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹时，可以直接通过将各通信网络的射频指纹信息依次与预设射频指纹地图进行匹配，来确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。并不需要通过GPS来确定电子设备的运动轨迹，因此，可以适用于无法获取GPS信号或无法准确地获取GPS信号的场景。

在一个实施例中，射频指纹信息包括小区标识及信号强度信息。这里，如图3所示，进一步详细描述将各通信网络的射频指纹信息依次与预设射频指纹地图进行匹配，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹的步骤，包括：

步骤320，针对各通信网络，从通信网络的射频指纹信息中获取通信网络的小区标识及信号强度信息。

其中，射频指纹信息包括小区标识及信号强度信息。通过识别通信网络的射频指纹信息，可以识别出电子设备的当前位置。已知电子设备在移动路线上的不同特征位置，所接入的小区标识不同、且该小区对应的信号强度信息也不同，所以通过识别通信网络的小区标识及信号强度信息，就可以准确地识别出电子设备的当前位置。

因此，在获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息之后，针对各通信网络，从通信网络的射频指纹信息中获取通信网络的小区标识及信号强度信息。以便后续基于通信网络的小区标识及信号强度信息，确定电子设备此时在移动路线上的当前位置。

步骤340，将通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。

假设在乘坐地铁的场景下，如图4所示，将地铁站台两端的位置分别定义为特征位置，每个特征位置代表了一个位置区域，包括地铁列车两个前进方向的上车区域，及两个上车区域之间的中间区域。以特征位置1(兴趣点1)为例，特征位置1包括列车前进方向1的车尾最后一节车厢的上车区域，列车前进方向2的车头第一节车厢的上车区域，以及两个上车区域之间的中间区域。同理，可以得出特征位置2(兴趣点2)、特征位置3(兴趣点3)对应的区域。

结合图5所示，为一个实施例中预设射频指纹地图的示意图。假设在乘坐地铁的场景下，地铁在特征位置(如A站端点1、A站台中间、A站端点2、AB站间、B站端点1)之间，有2个运行方向(列车前进方向1及列车前进方向2)。在A站端点1处对应的预设通信网络包括小区1(cell1)、小区2(cell2)、小区3(cell3)及小区4(cell4)；在A站台中间处对应的预设通信网络包括小区13(cell13)、小区14(cell14)、小区15(cell15)、小区16(cell16)及小区1(cell1)；在A站端点2处对应的预设通信网络包括小区5(cell5)、小区6(cell6)、小区7(cell7)、小区8(cell8)及小区11(cell11)；在AB站间处对应的预设通信网络包括小区17(cell17)、小区18(cell18)、小区19(cell19)、小区20(cell20)及小区1(cell1)；在B站端点1处对应的预设通信网络包括小区9(cell9)、小区10(cell10)、小区11(cell11)、小区12(cell12)及小区1(cell1)。

首先，将通信网络的小区标识与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识进行匹配；其次，将通信网络的信号强度信息与预设射频指纹地图中相互匹配的小区标识对应的信号强度信息进行匹配。最后，将小区标识及信号强度信息均匹配的预设通信网络，作为与该通信网络匹配的预设通信网络。

针对各通信网络，均确定出与该通信网络匹配的预设通信网络。例如，获取在预设时间段内与电子设备连接的第一个通信网络的小区标识为：1，其信号强度信息为：-110～-100。那么，结合表1-1，将第一个通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与第一通信网络匹配的预设通信网络为A站端点1对应的通信网络。当然，所确定出的与第一通信网络匹配的预设通信网络也可能是多个，这里，并不对此做出限定。同理，依次确定出与各通信网络匹配的预设通信网络。当然，所确定出的与各通信网络匹配的预设通信网络也可能是多个，这里，并不对此做出限定。

步骤360，基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

依次确定出与各通信网络匹配的预设通信网络之后，若与每个通信网络所对应的预设通信网络的数目均为多个，则针对每个通信网络，先从多个预设通信网络中确定目标预设通信网络。获取各目标预设通信网络对应的特征位置，并依次基于这些特征位置生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹。另外，在获取了各目标预设通信网络对应的特征位置之后，电子设备也可以输出位置提醒信息，以提示用户当前所在的位置。进而，实现到站预报等功能。

例如，确定与第一通信网络匹配的预设通信网络对应的特征位置为A站端点1，确定与第二通信网络匹配的预设通信网络对应的特征位置为A站台中间，确定与第三通信网络匹配的预设通信网络对应的特征位置为A站端点2，确定与第四通信网络匹配的预设通信网络对应的特征位置为AB站间，确定与第五通信网络匹配的预设通信网络对应的特征位置为B站端点1。依次基于A站端点1、A站台中间、A站端点2、AB站间及B站端点1，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹为：A站端点1～A站台中间～A站端点2～AB站间～B站端点1。即使地铁线路上5G网络仅有50～100米的覆盖范围，基于本实施例中的射频指纹地图也依然能够更精细化、更准确地确定地铁线路上的特征位置，这些特征位置包括站台的两个端点区域、端点之间区域及站间区域等。

本申请实施例中，在基于各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹时，针对各通信网络，从通信网络的射频指纹信息中获取通信网络的小区标识及信号强度信息。将通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹。由于预设射频指纹地图用于表征电子设备的移动路线上各特征位置对应的预设通信网络的小区标识及信号强度信息，因此，可以从小区标识及信号强度信息两个维度，结合预设射频指纹地图来提高所确定出的运动轨迹的准确性，且也不需要通过GPS来确定电子设备的运动轨迹。

在上一个实施例中描述了基于通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹的流程。在本实施例中，进一步描述步骤340，将通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各通信网络匹配的预设通信网络的详细过程，包括：

将通信网络的小区标识与预设射频指纹地图中的预设小区标识进行匹配，确定目标小区标识；目标小区标识为匹配成功的小区标识；

针对各目标小区标识，将通信网络的小区标识对应的信号强度信息与预设射频指纹地图中目标小区标识对应的预设信号强度信息进行匹配，确定目标预设信号强度信息；目标预设信号强度信息为匹配成功的预设信号强度信息；

基于目标小区标识及目标预设信号强度信息，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。

首先，将通信网络的小区标识与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识进行匹配，确定匹配成功的小区标识为目标小区标识。其次，针对各目标小区标识，将该通信网络的小区标识对应的信号强度信息与预设射频指纹地图中目标小区标识对应的信号强度信息进行匹配，确定匹配成功的预设信号强度信息为目标预设信号强度信息。最后，将目标小区标识及目标预设信号强度信息对应的预设通信网络，作为与该通信网络匹配的预设通信网络。

依次对在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络，根据各通信网络的小区标识及信号强度信息，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。

例如，获取在预设时间段内与电子设备连接的第一个通信网络的小区标识为：1，其信号强度信息为：-110～-100。那么，结合表1-1，将通信网络的小区标识与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识进行匹配，确定匹配成功的小区标识为目标小区标识。这里，目标小区标识包括A站端点1对应的小区标识1、A站台中间对应的小区标识1、A站端点2对应的小区标识1、AB站间对应的小区标识1、B站端点1对应的小区标识1。

进一步，针对各目标小区标识，将通信网络的小区标识对应的信号强度信息与预设射频指纹地图中目标小区标识对应的预设信号强度信息进行匹配。例如，将第一个通信网络的小区标识1对应的信号强度信息-110～-100，与预设射频指纹地图中目标小区标识1对应的预设信号强度信息进行匹配。即将信号强度信息-110～-100与A站端点1对应的小区标识1、A站台中间对应的小区标识1、A站端点2对应的小区标识1、AB站间对应的小区标识1、B站端点1对应的小区标识1的预设信号强度信息进行匹配，筛选出与通信网络的小区标识对应的信号强度信息一致或差值小于预设差值阈值的预设信号强度信息。可知，A站端点1对应的小区标识1的预设信号强度信息也为-110～-100，即确定匹配成功的预设信号强度信息为A站端点1处小区标识1对应的预设信号强度信息。

最后，基于目标小区标识及目标预设信号强度信息，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。即确定与第一个通信网络匹配的预设通信网络为A站端点1处的小区1(小区标识为1)。同理，依次确定出与各通信网络匹配的预设通信网络。

如在预设时间段内与电子设备连接的第二个通信网络的小区标识为：5，其信号强度信息为：-100～-70。那么，结合表1-1，确定目标小区标识为A站台中间对应的小区标识5。再将第二个通信网络的小区标识5的信号强度信息-100～-70，与预设射频指纹地图中目标小区标识5对应的预设信号强度信息进行匹配。此时，恰好A站台中间对应的小区标识5对应的预设信号强度信息与之匹配。因此，确定与第二个通信网络匹配的预设通信网络为A站台中间对应的小区5。

如在预设时间段内与电子设备连接的第三个通信网络的小区标识为：1，其信号强度信息为：-90～-80。那么，结合表1-1，确定目标小区标识包括A站端点1对应的小区标识1、A站台中间对应的小区标识1、A站端点2对应的小区标识1、AB站间对应的小区标识1、B站端点1对应的小区标识1。再将第三个通信网络的小区标识1的信号强度信息-100～-70，与预设射频指纹地图中目标小区标识1对应的预设信号强度信息进行匹配。此时，恰好A站端点2的小区标识1对应的预设信号强度信息与之匹配。因此，确定与第三个通信网络匹配的预设通信网络为A站端点2对应的小区1。

本申请实施例中，获取了在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的小区标识及信号强度信息之后，从小区标识及信号强度信息两个维度确定与各通信网络匹配的预设通信网络。因为一个小区可能会覆盖多个不同的特征位置，因此，从小区标识及信号强度信息两个维度就可以准确地确定与各通信网络匹配的预设通信网络。在预设射频指纹地图中每一个预设通信网络均对应一个唯一的特征位置，因此，就可以基于与各通信网络匹配的预设通信网络结合预设射频指纹地图，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

由于不需要通过GPS来确定电子设备的运动轨迹，因此，所确定出的电子设备在预设时间段内的运动轨迹的准确性更高、适用范围更广。

在前述实施例中介绍了结合预设射频指纹地图，如何确定与各通信网络匹配的预设通信网络，在本实施例中，如图6所示，进一步对步骤360，基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹进行详细介绍，包括：

步骤362，从预设射频指纹地图中获取与各预设通信网络对应的特征位置，基于各预设通信网络对应的特征位置，生成特征位置序列。

在从小区标识及信号强度信息两个维度确定了与各通信网络匹配的预设通信网络之后，从预设射频指纹地图中依次获取与各预设通信网络对应的特征位置。并将各预设通信网络对应的特征位置依次连接，生成电子设备在预设时间段内的特征位置序列。

例如，假设确定与第一个通信网络匹配的预设通信网络为A站端点1处的小区1(小区标识为1)，确定与第二个通信网络匹配的预设通信网络为A站台中间对应的小区5，确定与第三个通信网络匹配的预设通信网络为A站端点2对应的小区1。因此，结合预设射频指纹地图也就可以确定与各预设通信网络对应的特征位置依次为A站端点1、A站台中间及A站端点2。进而，基于这些特征位置依次连接，生成电子设备在预设时间段内的特征位置序列为A站端点1、A站台中间、A站端点2。

步骤364，判断特征位置序列是否满足预设位置序列条件；

步骤366，若特征位置序列满足预设位置序列条件，则将特征位置序列作为电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

因为在用户的移动路线中，尤其是用户在上班通勤路线(乘坐地铁)的场景下，一般是沿一个方向连续前进，所以用户经过的特征位置也应该是连续的。在生成电子设备在预设时间段内的特征位置序列之后，判断特征位置序列是否满足预设位置序列条件。这里，预设位置序列条件包括特征位置序列中的各特征位置应该是两两相邻的特征位置。

结合图7所示，为一个实施例中预设位置序列的示意图。以乘坐地铁场景为例，在沿一个运行方向上依次包括特征位置1、特征位置2、特征位置3、特征位置4、特征位置5、特征位置6、特征位置7、特征位置8、特征位置9、特征位置10、特征位置11。图7中POSX_Y表示定位结果X中第Y个候选位置，可知第一次定位结果和第三次定位结果分别有两个候选位置，第二次定位结果有1个候选位置，那么，三次射频指纹定位结果存在4种特征位置序列(POS1_1,POS2_1,POS3_1),(POS1_1,POS2_1,POS3_2),(POS1_2,POS2_1,POS3_1),(POS1_2,POS2_1,POS3_2)。例如，若特征位置序列为(特征位置1，特征位置2，特征位置3)，则判断特征位置序列满足预设位置序列条件，则认为成功获取到电子设备在预设时间段内的运动轨迹，并将该特征位置序列作为电子设备在预设时间段内的运动轨迹。若特征位置序列为(特征位置1，特征位置2，特征位置8)，则判断特征位置序列不满足预设位置序列条件，则认为未成功获取到电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

本申请实施例中，在基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹时，基于各预设通信网络对应的特征位置，生成特征位置序列。并将满足预设位置序列条件的特征位置序列，作为电子设备在预设时间段内的运动轨迹。通过设置预设位置序列条件，可以筛选出正确的运动轨迹。进而，提高了后续基于运动轨迹实现对电子设备进行网络质量预测的准确性。

在前述实施例中，对将各通信网络的射频指纹信息依次与预设射频指纹地图进行匹配，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹进行了详细的描述，在本实施例中，如图8所示，继续对步骤260，根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果进行详细的描述，包括：

步骤262，根据运动轨迹判断电子设备的运动状态为静止状态或移动状态。

具体的，将各通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。并在基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹之后，进一步根据电子设备在预设时间段内的运动轨迹确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态。

其中，确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态的具体方式，可以是基于电子设备在预设时间段内的运动轨迹所包含的特征位置的数目来确定。具体的，若该运动轨迹包含一个特征位置，则确定电子设备的运动状态为静止状态。若该运动轨迹所包含的特征位置的数目多于一个，则确定电子设备的运动状态为移动状态。

例如，电子设备的移动路线可以是用户的上班通勤路线，且该用户的上班通勤路线可以发生在地铁场景下，则若电子设备在预设时间段内的运动轨迹仅包含A站端点1，则确定电子设备的运动状态为静止状态，即确定电子设备在预设时间段内一直处于A站端点1。若电子设备在预设时间段内的运动轨迹为A站端点1-A站台中间-A站端点2-AB站间-B站端点1，则确定该运动轨迹所包含的特征位置的数目多于一个，即确定电子设备的运动状态为移动状态。

步骤264，若确定电子设备的运动状态为静止状态，则根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

若电子设备在预设时间段内的运动轨迹仅包含一个特征位置，则确定电子设备在预设时间段内的运动状态为静止状态。此时，在对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测时，可以先判断电子设备所连接的当前通信网络的网络质量。因为若电子设备所连接的当前通信网络的网络质量较高，则一般情况下若电子设备继续处于静止状态，则将可能继续保持与该当前通信网络连接。若电子设备所连接的当前通信网络的网络质量较低，则一般情况下若电子设备继续处于静止状态，则电子设备将可能发生网络切换。

那么，就可以结合预设网络质量地图中查找与当前通信网络、预测时间段对应的网络质量参数，将网络质量参数作为第一预测结果。具体的，预设网络质量地图中记载了不同的预设通信网络与使用时段、预设通信网络的网络质量参数之间的对应关系。因此，根据电子设备所接入的当前通信网络(如小区标识为1)，从预设网络质量地图中获取与当前通信网络(如小区标识为1)对应的使用时段、预设通信网络的网络质量参数。这里，网络质量参数包括网络质量等级及具体的参数。例如，网络质量等级包括高、中、低三个等级，当然，本申请对此不做限定。具体的参数可以指的是下载速率、时延及丢包率中的任意一个或多个。

其中，网络质量预测开启条件可以包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序，则预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图；第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。针对每个应用程序，基于该应用程序的业务需求将通信网络划分为不同的网络质量等级。如视频类或下载类应用程序要求在数据下载时，下载速率高，数据可以很快加载完成，因此，针对视频类或下载类应用程序，可以基于通信网络的下载速率对通信网络的网络质量等级进行划分为高、中、低三个等级；直播类应用程序要求时延低和丢包率低，因此，针对直播类应用程序，可以基于通信网络的时延和丢包率，对通信网络的网络质量等级进行划分为高、中、低三个等级；而游戏或网页浏览类应用程序要求时延低，因此，针对游戏或网页浏览类应用程序，可以基于通信网络的时延，对通信网络的网络质量等级进行划分为高、中、低三个等级。其中，下载速率可以通过单位时间内不同协议层收到的报文数据来进行计算，以5G通信网络为例，下载速率可以是物理层、MAC层、RLC层、PDCP层、IP层、TCP层、UDP层和应用层中任意一层的下载速率，当然，本申请对此不做限定。其中，时延指数据从发送端到接收端的传输时间，时延可以是应用层、TCP层、RLC层中任意一层的时延，当然，本申请对此不做限定。其中，丢包率指的是单位时间内期望收到但未收到的报文数/单位时间内期望收到的总报文数，丢包率可以是RLC层、应用层、TCP层中任意一层的丢包率，当然，本申请对此不做限定。

具体的，在基于通信网络的下载速率对通信网络的网络质量等级进行划分为高、中、低三个等级时，可以先设置两个下载速率门限a和b，且a<b。若检测到视频类或下载类应用程序在某个通信网络下的下载速率小于a，则认为此时该通信网络的网络质量等级为低等级；若检测到视频类或下载类应用程序在某个通信网络下的下载速率大于等于a小于b，则认为此时该通信网络的网络质量等级为中等级；相应地，若检测到视频类或下载类应用程序在某个通信网络下的下载速率大于b，则认为此时该通信网络的网络质量等级为高等级。

具体的，根据电子设备当前运行的应用程序X、当前通信网络(如小区标识为1)，从第一预设网络质量地图中获取与当前运行的应用程序X、当前通信网络(如小区标识为1)对应的使用时段、预设通信网络的网络质量参数。例如，获取的使用时段、预设通信网络的网络质量参数可以是(时段X，质量等级-高，下载速率1)、(时段Y，质量等级-中，下载速率2)等，当然，本申请对此不做限定。

然后，基于预测时间段(如为时段Y)，从(时段X，质量等级-高，下载速率1)、(时段Y，质量等级-中，下载速率2)等中，获取与预测时间段对应的网络质量参数(质量等级-中，下载速率2)。此时，就实现了对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果，例如为(质量等级-中，下载速率2)。

本申请实施例中，首先，根据运动轨迹确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态。若确定电子设备在预设时间段内的运动状态为静止状态，在对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测时，可以先判断电子设备所连接的当前通信网络的网络质量。因为若电子设备所连接的当前通信网络的网络质量较高，则一般情况下若电子设备继续处于静止状态，则将可能继续保持与该当前通信网络连接。若电子设备所连接的当前通信网络的网络质量较低，则一般情况下若电子设备继续处于静止状态，则电子设备将可能发生网络切换。

具体的，可以基于当前通信网络结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

在一个实施例中，所述网络质量预测开启条件包括所述电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序。

其中，网络质量预测开启条件包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序。预设应用程序指的是对网络质量要求较高的应用程序，这里，网络质量可以用下载速率、数据延时、丢包率等参数来表示，当然，本申请对网络质量的具体参数类型不做限定。在电子设备上存储了预设应用程序列表，该预设应用程序列表中记录了多个预设应用程序的标识及相关信息。该预设应用程序列表可以通过用户预先配置生成，也可以基于应用程序所触发的加入请求，将应用程序加入该预设应用程序列表，还可以由用户在界面设置中将感兴趣的应用程序加入该预设应用程序列表，当然，本申请对此不做限定。例如，预设应用程序包括视频类或下载类应用程序、直播类应用程序、游戏或网页浏览类应用程序等，本申请对此不做限定。

本申请实施例中，在检测到电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序时，就可以开启网络质量预测的流程，以对电子设备上当前运行预设应用程序时的网络质量进行预测。以基于预测结果实现向高质量的网络进行迁移，进而，满足用户的上网需求。且能够避免电子设备一直在低质量的网络中搜索信号，从而，降低电子设备的功耗。

在一个实施例中，网络质量预测开启条件包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序，则预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图；第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。如图9所示，详细描述步骤264，若确定电子设备的运动状态为静止状态，则根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果，包括：

步骤264a，获取电子设备所连接的当前通信网络的网络质量参数。

其中，网络质量预测开启条件包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序。预设应用程序指的是对网络质量要求较高的应用程序，这里，网络质量可以用下载速率、数据延时、丢包率等参数来表示，当然，本申请对网络质量的具体参数类型不做限定。在电子设备上存储了预设应用程序列表，该预设应用程序列表中记录了多个预设应用程序的标识及相关信息。该预设应用程序列表可以通过用户预先配置生成，也可以基于应用程序所触发的加入请求，将应用程序加入该预设应用程序列表，还可以由用户在界面设置中将感兴趣的应用程序加入该预设应用程序列表，当然，本申请对此不做限定。

因此，在用户出行途中，首先，判断电子设备上当前运行的应用程序是否为预设应用程序。具体的，可以判断该当前运行的应用程序的标识是否在预设应用程序列表中，若是，则确定该当前运行的应用程序为预设应用程序，启动网络质量预测流程；若否，则确定该当前运行的应用程序不是预设应用程序，不启动网络质量预测流程。

在启动网络质量预测流程之后，获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；根据各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。根据运动轨迹确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态，若此时确定电子设备的运动状态为静止状态。且若电子设备所连接的当前通信网络的网络质量较高，则一般情况下若电子设备继续处于静止状态，则将可能继续保持与该当前通信网络连接。因为电子设备的运动状态为静止状态，所以在对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测时，可以先判断电子设备所连接的当前通信网络的网络质量。

具体的，获取电子设备所连接的当前通信网络的网络质量参数，即获取电子设备所连接的当前通信网络的小区标识对应的网络质量参数。这里，网络质量参数可以包括下载速率、数据延时、丢包率等参数。因为不同类型的应用程序对各网络质量参数的依赖度不同，所以针对不同类型的应用程序，所获取的当前通信网络的网络质量参数可以不同。例如，针对视频类或下载类应用程序，其对下载速率的依赖度较高，所获取的当前通信网络的网络质量参数可以是下载速率。针对直播类应用程序，其对时延和丢包率的依赖度较高，所获取的当前通信网络的网络质量参数可以是时延和丢包率。针对游戏或网页浏览类应用程序，其对时延的依赖度较高，所获取的当前通信网络的网络质量参数可以是时延。当然，本申请对此不做限定。

例如，应用程序X为视频类或下载类应用程序，则应用程序X对下载速率的依赖度较高，所获取的当前通信网络的网络质量参数可以是下载速率。

步骤264b，判断当前通信网络的网络质量参数是否低于预设网络质量阈值。

在获取了电子设备所连接的当前通信网络的网络质量参数之后，判断当前通信网络的网络质量参数是否低于预设网络质量阈值。这里，预设网络质量阈值可以是基于电子设备当前运行的应用程序在正常运行时网络质量参数所得到。以网络质量参数为下载速率为例，这里的预设网络质量阈值可以包括至少两个预设门限，例如，在获取当前通信网络的下载速率的过程中，检测到下载速率达到预设门限thres2后，继续检测下载速率是否在预设时间t内下降到低于thres1，如果满足上述两个条件，即当前通信网络的网络质量参数高于预设网络质量阈值，则认为当前通信网络对应的小区为通信质量较高的小区，即得出当前通信网络对应的小区的通信质量等级为高等级。若当前通信网络的网络质量参数等于预设网络质量阈值，则认为当前通信网络对应的小区为通信质量属于中等级别的小区，即得出当前通信网络对应的小区的通信质量等级为中等级。相反，如果不满足上述两个条件或只满足其中一个条件，即当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，则认为当前通信网络对应的小区为通信质量较低的小区，即得出当前通信网络对应的小区的通信质量等级为低等级。

步骤264c，若当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，则根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

具体的，网络质量预测开启条件包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序，则预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图。其中，第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。

若当前通信网络的网络质量参数高于预设网络质量阈值，则认为当前通信网络对应的小区为通信质量较高的小区，即得出当前通信网络对应的小区的通信质量等级为高等级。此时，说明当前通信网络能够满足电子设备上当前运行的应用程序的业务需求。因为电子设备的运动状态为静止状态，且当前通信网络能够满足电子设备上当前运行的应用程序的业务需求，所以电子设备在预测时间段内就可以继续与当前通信网络连接，因此，就可以直接对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，得出电子设备待连接的网络的通信质量等级为高等级。

若当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，则认为当前通信网络对应的小区为通信质量较低的小区，即得出当前通信网络对应的小区的通信质量等级为低等级。那么，在预测时间段内电子设备将会去寻找通信质量等级较高的网络进行连接，即在预测时间段内电子设备所接入的预设通信网络将可能与当前通信网络不同。因此，就需要对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测。

具体的，根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。可以根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图，确定目标特征位置对应的第一候选通信网络集合。若基于第一预设网络质量地图确定第一候选通信网络集合中存在通信质量等级为高等级的通信网络，则可以得出预测时间段内电子设备待连接的网络的网络质量为高等级，将网络质量为高等级作为第一预测结果。若基于第一预设网络质量地图确定第一候选通信网络集合中存在通信质量等级为中等级的通信网络，则可以得出预测时间段内电子设备待连接的网络的网络质量为中等级，将网络质量为中等级作为第一预测结果。同理，若基于第一预设网络质量地图确定第一候选通信网络集合中存在通信质量等级为低等级的通信网络，则可以得出预测时间段内电子设备待连接的网络的网络质量为低等级，将网络质量为低等级作为第一预测结果。

其中，第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。这里，预设应用程序包括应用程序X、应用程序Y、应用程序Z等，本申请对此不做限定。这里，使用时段可以是每天不同的使用时段，例如7:55AM～8:00AM、8:00AM～8:05AM、2:00PM～4:00PM、5:30PM～6:00PM等。这里，网络质量参数包括网络质量等级及具体的参数。例如，网络质量等级包括高、中、低三个等级，当然，本申请对此不做限定。具体的参数可以指的是下载速率、时延及丢包率中的任意一个或多个。

因此，第一预设网络质量地图记录了不同的预设通信网络的小区标识与预设应用程序、使用时段、预设通信网络的网络质量参数之间的对应关系。第一预设网络质量地图对应的部分数据表如下表1-2所示：

表1-2

假设预测时间段为时段X，若当前通信网络的小区标识为1，可以从第一预设网络质量地图中查找与当前通信网络(小区标识1)、预测时间段(时段X)及预设应用程序X对应的网络质量参数为(质量等级高，参数1)。然后，将网络质量参数(质量等级高，网络参数1)作为网络预测的第一预测结果。当然，以上只是示例，本申请对此不做限定。

本申请实施例中，若确定电子设备的运动状态为静止状态，则获取电子设备所连接的当前通信网络的网络质量参数，判断当前通信网络的网络质量参数是否低于预设网络质量阈值。若当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，则根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

在对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测时，可以先判断电子设备所连接的当前通信网络的网络质量。由于电子设备的运动状态为静止状态，若电子设备所连接的当前通信网络的网络质量为高等级，则可以直接得出第一预测结果为高等级。若电子设备所连接的当前通信网络的网络质量为低等级，则在预测时间段内电子设备将会去寻找通信质量等级较高的网络进行连接，因此，就需要根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。在电子设备所连接的当前通信网络的网络质量为低等级的情况下，根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，就可以对电子设备寻找通信质量等级较高的网络的过程进行预测，进而能够提高网络质量预测的准确性。

在前一个实施例中描述了若确定电子设备的运动状态为静止状态，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果的过程。在本实施例中，如图10所示，具体对电子设备处于静止状态下，且当前通信网络的网络质量参数是否低于预设网络质量阈值时，步骤264c，根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果的过程进行详细描述，包括：

步骤1020，输出第一提示信息，第一提示信息用于提示电子设备已接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络。

若当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，则认为当前通信网络对应的小区为通信质量较低的小区，即得出当前通信网络对应的小区的通信质量等级为低等级。此时，电子设备先输出第一提示信息，第一提示信息用于提示电子设备已接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络。

步骤1040，从预设射频指纹地图中查找与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合。

然后，基于电子设备的运动轨迹中的目标特征位置，从预设射频指纹地图中查找与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合。这里，若电子设备处于静止状态下，则目标特征位置为电子设备的当前特征位置。其中，预设射频指纹地图中记录了电子设备在移动路线上各特征位置，所接入的预设通信网络的射频指纹信息。这里，预设射频指纹地图可以在数据库中以数据表的形式存储。假设，在用户的上班通勤路线(如从地铁站A-地铁站B-地铁站C)上，即此时电子设备的移动路线与上班通勤路线相同，此时，预设射频指纹地图对应的部分数据表如上表1-1所示。

假设，电子设备的运动轨迹中的目标特征位置为A站端点1，则结合预设射频指纹地图可以得到与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合为[小区标识1，小区标识2]。假设，电子设备的运动轨迹中的目标特征位置为A站台中间，则结合预设射频指纹地图可以得到与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合为[小区标识1，小区标识5]。

步骤1060，从第一预设网络质量地图中查找与第一候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第一候选网络质量参数，根据第一候选网络质量参数生成第一预测结果。

在得到了与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合之后，从第一预设网络质量地图中查找与第一候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第一候选网络质量参数，根据第一候选网络质量参数生成第一预测结果。其中，第一预设网络质量地图记录了不同的预设通信网络的小区标识与预设应用程序、使用时段、预设通信网络的网络质量参数之间的对应关系。第一预设网络质量地图对应的部分数据表可以结合上表1-2所示。

假设，此时电子设备上运行的是预设应用程序X，且电子设备的运动轨迹中的目标特征位置为A站端点1，则结合预设射频指纹地图可以得到与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合为[小区标识1，小区标识2]。再假设预测时间段为时段Y，则从第一预设网络质量地图中查找与第一候选通信网络集合[小区标识1，小区标识2]、预测时间段Y及预设应用程序X对应的网络质量参数。此时，所获取小区标识1对应的网络质量参数为(质量等级中，网络参数2)，所获取小区标识2对应的网络质量参数为(质量等级高，网络参数2)。

那么，此时可以根据第一候选网络质量参数生成第一预测结果。具体的，假设第一候选通信网络集合中存在质量等级高的通信网络，所以，可以基于高等级的通信网络，生成第一预测结果。即第一预测结果为电子设备在预测时间段内的网络质量可以为高等级。假设第一候选通信网络集合中不存在质量等级为高等级的通信网络，而存在质量等级为中等级的通信网络，则可以基于该中等级的通信网络，生成第一预测结果。即第一预测结果为电子设备在预测时间段内的网络质量可以为中等级。

本申请实施例中，电子设备的运动状态为静止状态时，且若当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，首先，输出第一提示信息，第一提示信息用于提示电子设备已接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络。其次，从预设射频指纹地图中查找与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合。最后，从第一预设网络质量地图中查找与第一候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第一候选网络质量参数，根据第一候选网络质量参数生成第一预测结果。

一方面，输出第一提示信息用于提示此时电子设备已接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络。另一方面，从预设射频指纹地图中查找与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合。电子设备在预测时间段内均可以与第一候选通信网络集合中的各通信网络进行连接，所以，就可以基于第一候选通信网络集合中的各通信网络准确地确定第一预测结果。

接前在一个实施例，提供了一种网络质量预测方法，还包括：

若第一预测结果为第一候选通信网络集合中存在网络质量等级高于或等于预设网络质量等级的第一目标通信网络，则从当前通信网络切换至第一目标通信网络。

具体的，从预设射频指纹地图中查找与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合。再从第一预设网络质量地图中查找与第一候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第一候选网络质量参数，根据第一候选网络质量参数生成第一预测结果。

判断第一预测结果是否为第一候选通信网络集合中存在网络质量等级高于或等于预设网络质量等级的第一目标通信网络。若是，则从当前通信网络切换至第一目标通信网络。这里，预设网络质量等级可以是低等级，若判断出第一候选通信网络集合中存在网络质量等级高于或等于低等级的第一目标通信网络，即判断出第一候选通信网络集合中存在高等级或中等级的第一目标通信网络，则从当前通信网络切换至高等级或中等级的第一目标通信网络。其中，第一目标通信网络包括基于第五代移动通信技术5G的通信网络或基于第六代移动通信技术6G的通信网络，本申请对此不做限定。

本申请实施例中，若第一预测结果为第一候选通信网络集合中存在网络质量等级高于或等于预设网络质量等级的第一目标通信网络，则从当前通信网络切换至第一目标通信网络。在预测时间段内电子设备将会去寻找通信质量等级较高的网络进行连接，若第一候选通信网络集合中存在网络质量等级高于或等于预设网络质量等级的第一目标通信网络，则在预测时间段内电子设备将从于当前通信网络连接切换至于第一目标通信网络连接。从而，可以给电子设备提供更好的通信网络。

在前述实施例中，描述了电子设备的运动状态为静止状态时，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果的过程。本实施例中，网络质量预测开启条件包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序，则预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图；第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。如图11所示，对电子设备的运动状态为移动状态时，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果的过程进行详细描述，包括：

步骤1120，若确定电子设备的运动状态为移动状态，则获取运动轨迹中的当前特征位置及沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置。

具体的，将各通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。并在基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹之后，进一步根据电子设备在预设时间段内的运动轨迹确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态。

其中，确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态的具体方式，可以是基于电子设备在预设时间段内的运动轨迹所包含的特征位置的数目来确定。具体的，若该运动轨迹包含一个特征位置，则确定电子设备的运动状态为静止状态。若该运动轨迹所包含的特征位置的数目多于一个，则确定电子设备的运动状态为移动状态。

若确定电子设备的运动状态为移动状态，则获取运动轨迹中的当前特征位置及沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置。

例如，电子设备的移动路线可以是用户的上班通勤路线，且该用户的上班通勤路线可以发生在地铁场景下，则若电子设备在预设时间段内的运动轨迹为A站端点1-A站台中间，则确定该运动轨迹所包含的特征位置的数目多于一个，即确定电子设备的运动状态为移动状态。进一步，获取运动轨迹中的当前特征位置及沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置。此时，获取到运动轨迹中的当前特征位置为A站端点1。并确定电子设备的运动轨迹前进方向为从A站台向B站台，则获取沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置。例如，获取沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置包括A站端点2-AB站间-B站端点1，或者包括A站端点2、AB站间，或者仅包括A站端点2，当然，本申请对此不做限定。

步骤1140，基于当前特征位置及至少一个预测特征位置，结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果。

网络质量预测开启条件包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序，则预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图。其中，第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。

可以根据当前特征位置及至少一个预测特征位置结合预设射频指纹地图，确定当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的第二候选通信网络集合。若基于第一预设网络质量地图确定第二候选通信网络集合中存在通信质量等级为高等级的通信网络，则可以得出预测时间段内电子设备待连接的网络的网络质量为高等级，将网络质量为高等级作为第二预测结果。若基于第一预设网络质量地图确定第二候选通信网络集合中存在通信质量等级为中等级的通信网络，则可以得出预测时间段内电子设备待连接的网络的网络质量为中等级，将网络质量为中等级作为第二预测结果。同理，若基于第一预设网络质量地图确定第二候选通信网络集合中存在通信质量等级为低等级的通信网络，则可以得出预测时间段内电子设备待连接的网络的网络质量为低等级，将网络质量为低等级作为第二预测结果。

其中，第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。这里，预设应用程序包括应用程序X、应用程序Y、应用程序Z等，本申请对此不做限定。这里，使用时段可以是每天不同的使用时段，例如7:55AM～8:00AM、8:00AM～8:05AM、2:00PM～4:00PM、5:30PM～6:00PM等。这里，网络质量参数包括网络质量等级及具体的参数。例如，网络质量等级包括高、中、低三个等级，当然，本申请对此不做限定。具体的参数可以指的是下载速率、时延及丢包率中的任意一个或多个。

因此，第一预设网络质量地图记录了不同的预设通信网络的小区标识与预设应用程序、使用时段、预设通信网络的网络质量参数之间的对应关系。第一预设网络质量地图对应的部分数据表如上表1-2所示。

本申请实施例中，若确定电子设备的运动状态为移动状态，则获取运动轨迹中的当前特征位置及沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置。基于当前特征位置及至少一个预测特征位置，结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果。基于当前特征位置及至少一个预测特征位置结合预设射频指纹地图，可以确定与当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的多个预设通信网络。由于第一预设网络质量地图记录了不同的预设通信网络的小区标识与预设应用程序、使用时段、预设通信网络的网络质量参数之间的对应关系，再基于多个预设通信网络结合第一预设网络质量地图，可以对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测。进而，提高了对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测的准确性。

在前一个实施例中，描述了若确定电子设备的运动状态为移动状态时，如何对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测。如图12所示，本实施例中对步骤1140，基于当前特征位置及至少一个预测特征位置，结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果进行详细描述，包括：

步骤1142，从预设射频指纹地图中查找与当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的第二候选通信网络集合。

其中，预设射频指纹地图中记录了电子设备在移动路线上各特征位置，所接入的预设通信网络的射频指纹信息，射频指纹信息包括小区标识及信号强度信息。结合表1-1，可以从预设射频指纹地图中查找与当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的电子设备所接入的预设通信网络。基于与当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的电子设备所接入的预设通信网络，构成第二候选通信网络集合。

例如，获取到运动轨迹中的当前特征位置为A站端点1。并确定电子设备的运动轨迹前进方向为从A站台向B站台，则获取沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置包括A站端点2、AB站间。可以从预设射频指纹地图中查找与A站端点2对应的电子设备所接入的预设通信网络为：小区1及小区8；查找与AB站间对应的电子设备所接入的预设通信网络为：小区1及小区12。基于小区1及小区8、小区12，构成第二候选通信网络集合。

步骤1144，从第一预设网络质量地图中查找与第二候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第二候选网络质量参数，根据第二候选网络质量参数生成第二预测结果。

由于第一预设网络质量地图记录了不同的预设通信网络的小区标识与预设应用程序、使用时段、预设通信网络的网络质量参数之间的对应关系，所以，可以从第一预设网络质量地图中查找与第二候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第二候选网络质量参数，根据第二候选网络质量参数生成第二预测结果。例如，假设预设应用程序为应用程序X，预测时间段为时段X，第二候选通信网络集合包括小区1及小区8、小区12，可以从第一预设网络质量地图中查找与第二候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的网络质量参数为：小区1在时段X的质量等级为高等级；小区8在时段X的质量等级为低等级；小区12在时段X的质量等级为低等级。最后，根据第二候选网络质量参数生成第二预测结果。具体的，假设第二候选通信网络集合中存在质量等级高的通信网络，所以，可以基于高等级的通信网络，生成第二预测结果。即第二预测结果为电子设备在预测时间段内的网络质量可以为高等级。假设第二候选通信网络集合中不存在质量等级为高等级的通信网络，而存在质量等级为中等级的通信网络，则可以基于该中等级的通信网络，生成第二预测结果。即第二预测结果为电子设备在预测时间段内的网络质量可以为中等级。假设第二候选通信网络集合中不存在质量等级为高等级的通信网络，而存在质量等级为低等级的通信网络，则可以基于该低等级的通信网络，生成第二预测结果。即第二预测结果为电子设备在预测时间段内的网络质量可以为低等级。

例如，根据网络质量参数：小区1在时段X的质量等级为高等级；小区8在时段X的质量等级为低等级；小区12在时段X的质量等级为低等级，可以得到第二预测结果为电子设备在预测时间段内的网络质量可以为高等级。

本申请实施例中，若确定电子设备的运动状态为移动状态时，首先，从预设射频指纹地图中查找与当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的第二候选通信网络集合。其次，从第一预设网络质量地图中查找与第二候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第二候选网络质量参数，根据第二候选网络质量参数生成第二预测结果。

由于电子设备在预测时间段内均可以与第二候选通信网络集合中的各通信网络进行连接，所以，就可以基于第二候选通信网络集合中的各通信网络准确地确定第二预测结果。

在一个实施例中，如图13所示，若第二候选网络质量参数包括第二候选通信网络集合中存在网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络，则提供了一种网络质量预测方法，还包括：

步骤1320，输出第二提示信息，第二提示信息用于提示电子设备将要接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络。

若第二候选通信网络集合中存在网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络，则在预测时间段内电子设备就可能会接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络。因此，电子设备先输出第二提示信息，第二提示信息用于提示电子设备将要接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络。

例如，第二候选通信网络集合中小区1在时段X的质量等级为高等级、小区8在时段X的质量等级为低等级、小区12在时段X的质量等级为低等级。因此，可以得出第二候选通信网络集合中存在网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络。此时，输出第二提示信息，第二提示信息用于提示电子设备将要接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络。

步骤1340，判断第二候选通信网络中，是否存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络。

然后，判断第二候选通信网络中，是否存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络。例如，第二候选通信网络集合中小区1在时段X的质量等级为高等级、小区8在时段X的质量等级为低等级、小区12在时段X的质量等级为低等级。因此，可以得出第二候选通信网络集合中存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二候选通信网络。

步骤1360，若存在第二目标通信网络，则在检测到电子设备接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络时，切换至第二目标通信网络。

在判断第二候选通信网络中，是否存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络之后，确定第二候选通信网络中存在第二目标通信网络，则实时检测电子设备是否接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络(即是否接入低等级的预设网络)。

若检测到电子设备接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络，由于第二候选通信网络中存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络，因此，电子设备就可以切换至第二目标通信网络，以给电子设备提供更好的通信网络。其中，第二目标通信网络包括基于第五代移动通信技术5G的通信网络或基于第六代移动通信技术6G的通信网络，本申请对此不做限定。

本申请实施例中，若第二候选通信网络集合中存在网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络，则提供了一种网络质量预测方法，还包括：首先，输出第二提示信息，第二提示信息用于提示电子设备将要接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络。其次，判断第二候选通信网络中，是否存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络。若存在第二目标通信网络，则在检测到电子设备接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络时，切换至第二目标通信网络。

一方面，输出第二提示信息用于提示此时电子设备将要接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络。另一方面，由于第二候选通信网络中存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络，因此，在检测到电子设备接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络时，电子设备就可以切换至第二目标通信网络，以给电子设备提供更好的通信网络。

在一个实施例中，提供了一种网络质量预测方法，还包括：

针对各预设应用程序，获取电子设备在移动路线上运行预设应用程序时所连接的预设通信网络、使用时段及预设通信网络的网络质量参数。

这里，移动路线可以是用户的上班通勤路线，因此，针对各预设应用程序，可以获取电子设备在用户的上班通勤路线上运行预设应用程序时所连接的预设通信网络，以及使用时段及预设通信网络的网络质量参数。

例如，获取到电子设备在用户的上班通勤路线上运行应用程序X时所连接的预设通信网络(小区1)，以及使用时段(时段X、时段Y)及预设通信网络(小区1)的网络质量参数。获取到电子设备在用户的上班通勤路线上运行应用程序X时所连接的预设通信网络(小区2)，以及使用时段(时段X、时段Y)及预设通信网络(小区2)的网络质量参数……，依次类推，获取到电子设备在用户的上班通勤路线上运行应用程序X时所连接的各预设通信网络，以及使用时段及各预设通信网络的网络质量参数。

基于与各预设应用程序对应的预设通信网络、使用时段及预设通信网络的网络质量参数，生成第一预设网络质量地图。

在针对各预设应用程序，获取到电子设备在用户的上班通勤路线上运行该预设应用程序时所连接的各预设通信网络，以及使用时段及各预设通信网络的网络质量参数之后，就可以基于与各预设应用程序对应的预设通信网络、使用时段及预设通信网络的网络质量参数，生成第一预设网络质量地图。具体可以参考表1-2所示，为一个实施例中第一预设网络质量地图对应的部分数据表。

本申请实施例中，针对各预设应用程序，获取电子设备在移动路线上运行预设应用程序时所连接的预设通信网络、使用时段及预设通信网络的网络质量参数。再基于与各预设应用程序对应的预设通信网络、使用时段及预设通信网络的网络质量参数，生成第一预设网络质量地图。后续，就可以根据运动轨迹及第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果。进而，提高对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测的准确性。

在一个具体的实施例中，如图14所示，提供了一种网络质量预测方法，包括：

步骤1402，判断电子设备上当前运行的应用程序是否为预设应用程序；若是，则进入步骤1404；若否，则进入步骤1430；

步骤1404，获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；

步骤1406，针对各通信网络，从通信网络的射频指纹信息中获取通信网络的小区标识及信号强度信息；

步骤1408，将通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各通信网络匹配的预设通信网络；

步骤1410，从预设射频指纹地图中获取与各预设通信网络对应的特征位置，基于各预设通信网络对应的特征位置，生成特征位置序列；

步骤1412，判断特征位置序列是否满足预设位置序列条件；若是，则进入步骤1414；若否，则进入步骤1430；

步骤1414，若特征位置序列满足预设位置序列条件，则将特征位置序列作为电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

步骤1416，根据运动轨迹确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态；若为静止状态，则进入步骤1418；若为移动状态，则进入步骤1424；

步骤1418，获取电子设备所连接的当前通信网络的网络质量参数；

步骤1420，判断当前通信网络的网络质量参数是否低于预设网络质量阈值；若是，则进入步骤1422；若否，则进入步骤1430；

步骤1422，根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果；

步骤1424，获取运动轨迹中的当前特征位置及沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置；

步骤1426，从预设射频指纹地图中查找与当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的第二候选通信网络集合；

步骤1428，从第一预设网络质量地图中查找与第二候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第二候选网络质量参数，根据第二候选网络质量参数生成第二预测结果；

步骤1430，结束。

本申请实施例，获取在预设时间段内与电子设备连接的通信网络的射频指纹信息。由于通过识别通信网络的射频指纹信息，可以识别出电子设备的当前位置，因此，可以根据在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹。一方面，并不需要通过GPS来确定电子设备的运动轨迹，因此，可以适用于无法获取GPS信号或无法准确地获取GPS信号的场景。另一方面，由于第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。因此，基于电子设备在移动路线上的当前位置，进而确定电子设备在预测时间段内的预测轨迹，再从第一预设网络质量地图中就可以准确地确定该预测轨迹对应的预设通信网络及该预设通信网络的网络质量。最终，实现了对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测。

在一个实施例中，如图15所示，提供了一种网络质量预测装置1500，应用于电子设备，该装置包括：

射频指纹信息获取模块1520，用于若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；

运动轨迹确定模块1540，用于根据各通信网络的射频指纹信息，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹；

网络质量预测模块1560，用于根据运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及预设通信网络的网络质量之间的对应关系。

在一个实施例中，运动轨迹确定模块1540，还用于：

将各通信网络的射频指纹信息依次与预设射频指纹地图进行匹配，确定电子设备在预设时间段内的运动轨迹；预设射频指纹地图用于表征电子设备的移动路线上各特征位置对应的预设通信网络的射频指纹信息。

在一个实施例中，如图16所示，射频指纹信息包括小区标识及信号强度信息；运动轨迹确定模块1540，包括：

获取单元1542，用于针对各通信网络，从通信网络的射频指纹信息中获取通信网络的小区标识及信号强度信息；

匹配单元1544，用于将通信网络的小区标识及信号强度信息，与预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各通信网络匹配的预设通信网络；

运动轨迹生成单元1546，用于基于各预设通信网络对应的特征位置，生成电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

在一个实施例中，匹配单元1544，还用于：将通信网络的小区标识与预设射频指纹地图中的预设小区标识进行匹配，确定目标小区标识；目标小区标识为匹配成功的小区标识；针对各目标小区标识，将通信网络的小区标识对应的信号强度信息与预设射频指纹地图中目标小区标识对应的预设信号强度信息进行匹配，确定目标预设信号强度信息；目标预设信号强度信息为匹配成功的预设信号强度信息；基于目标小区标识及目标预设信号强度信息，确定与各通信网络匹配的预设通信网络。

在一个实施例中，运动轨迹生成单元1546，还用于：从预设射频指纹地图中获取与各预设通信网络对应的特征位置，基于各预设通信网络对应的特征位置，生成特征位置序列；判断特征位置序列是否满足预设位置序列条件；若特征位置序列满足预设位置序列条件，则将特征位置序列作为电子设备在预设时间段内的运动轨迹。

在一个实施例中，所述网络质量预测开启条件包括所述电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序。

在一个实施例中，所述预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图，所述第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行所述预设应用程序时，所接入的预设通信网络、所述预设通信网络的网络质量参数与所述预设应用程序、使用时段之间的对应关系；网络质量预测模块1560，包括：

运动状态判断单元，用于根据运动轨迹确定电子设备的运动状态为静止状态或移动状态；

第一预测结果生成单元，用于若确定电子设备的运动状态为静止状态，则根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

在一个实施例中，第一预测结果生成单元，还用于：获取电子设备所连接的当前通信网络的网络质量参数；判断当前通信网络的网络质量参数是否低于预设网络质量阈值；若当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，则根据运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

在一个实施例中，第一预测结果生成单元，还用于：输出第一提示信息，第一提示信息用于提示电子设备已接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络；从预设射频指纹地图中查找与目标特征位置对应的第一候选通信网络集合；从第一预设网络质量地图中查找与第一候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第一候选网络质量参数，根据第一候选网络质量参数生成第一预测结果。

在一个实施例中，提供了一种网络质量预测装置，还包括：

第一网络切换模块，用于若第一预测结果为第一候选通信网络集合中存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第一目标通信网络，则从当前通信网络切换至第一目标通信网络。

在一个实施例中，若网络质量预测开启条件包括电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序，则预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图。其中，第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行预设应用程序时，所接入的预设通信网络、预设通信网络的网络质量参数与预设应用程序、使用时段之间的对应关系。提供了一种网络质量预测装置，还包括：

第二预测结果生成单元，用于若确定电子设备的运动状态为移动状态，则获取运动轨迹中的当前特征位置及沿运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置；基于当前特征位置及至少一个预测特征位置，结合预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对预测时间段内电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果。

在一个实施例中，第二预测结果生成单元，还用于从预设射频指纹地图中查找与当前特征位置及至少一个预测特征位置对应的第二候选通信网络集合；从第一预设网络质量地图中查找与第二候选通信网络集合、预测时间段及预设应用程序对应的第二候选网络质量参数，根据第二候选网络质量参数生成第二预测结果。

在一个实施例中，若第二候选网络质量参数包括第二候选通信网络集合中存在网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络，则提供了一种网络质量预测装置，还包括：

第一网络切换模块，用于输出第二提示信息，第二提示信息用于提示电子设备将要接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络；判断第二候选通信网络中，是否存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络；若存在第二目标通信网络，则在检测到电子设备接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络时，切换至第二目标通信网络。

在一个实施例中，提供了一种网络质量预测装置，还包括：

第一预设网络质量地图生成模块，用于针对各预设应用程序，获取电子设备在移动路线上运行预设应用程序时所连接的预设通信网络、使用时段及预设通信网络的网络质量参数；基于与各预设应用程序对应的预设通信网络、使用时段及预设通信网络的网络质量参数，生成第一预设网络质量地图。

在一个实施例中，第一目标通信网络及第二目标通信网络包括基于第五代移动通信技术5G的通信网络或基于第六代移动通信技术6G的通信网络。

应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

上述网络质量预测装置中各个模块的划分仅仅用于举例说明，在其他实施例中，可将网络质量预测装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述网络质量预测装置的全部或部分功能。

关于网络质量预测装置的具体限定可以参见上文中对于网络质量预测方法的限定，在此不再赘述。上述网络质量预测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

图17为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。该电子设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑、穿戴式设备等任意终端设备。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器和存储器。其中，该处理器可以包括一个或多个处理单元。处理器可为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)或DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理器)等。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以下各个实施例所提供的一种网络质量预测方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。

本申请实施例中提供的网络质量预测装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在电子设备上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在电子设备的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行网络质量预测方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行网络质量预测方法。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、PROM(Programmable Read-only Memory，可编程只读存储器)、EPROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read-only Memory，电可擦除可编程只读存储器)或闪存。易失性存储器可包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如SRAM(Static Random Access Memory，静态随机存取存储器)、DRAM(Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器)、SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory，同步动态随机存取存储器)、双数据率DDRSDRAM(Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access memory，双数据率同步动态随机存取存储器)、ESDRAM(Enhanced Synchronous Dynamic Random Access memory，增强型同步动态随机存取存储器)、SLDRAM(Sync Link Dynamic Random Access Memory，同步链路动态随机存取存储器)、RDRAM(Rambus Dynamic Random Access Memory，总线式动态随机存储器)、DRDRAM(Direct Rambus Dynamic Random Access Memory，接口动态随机存储器)。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (18)

1.一种网络质量预测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与所述电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；

根据各所述通信网络的射频指纹信息，确定所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹；

根据所述运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；所述预设网络质量地图用于表征所述电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及所述预设通信网络的网络质量之间的对应关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述通信网络的射频指纹信息，确定所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹，包括：

将各所述通信网络的射频指纹信息依次与预设射频指纹地图进行匹配，确定所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹；所述预设射频指纹地图用于表征所述电子设备的移动路线上各特征位置对应的预设通信网络的射频指纹信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述射频指纹信息包括小区标识及信号强度信息；所述将各所述通信网络的射频指纹信息依次与预设射频指纹地图进行匹配，确定所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹，包括：

针对各所述通信网络，从所述通信网络的射频指纹信息中获取所述通信网络的小区标识及信号强度信息；

将所述通信网络的小区标识及信号强度信息，与所述预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各所述通信网络匹配的预设通信网络；

基于各所述预设通信网络对应的特征位置，生成所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述通信网络的小区标识及信号强度信息，与所述预设射频指纹地图中预设通信网络的小区标识及信号强度信息进行匹配，确定与各所述通信网络匹配的预设通信网络，包括：

将所述通信网络的小区标识与所述预设射频指纹地图中的预设小区标识进行匹配，确定目标小区标识；所述目标小区标识为匹配成功的小区标识；

针对各所述目标小区标识，将所述通信网络的小区标识对应的信号强度信息与所述预设射频指纹地图中所述目标小区标识对应的预设信号强度信息进行匹配，确定目标预设信号强度信息；所述目标预设信号强度信息为匹配成功的预设信号强度信息；

基于所述目标小区标识及所述目标预设信号强度信息，确定与各所述通信网络匹配的预设通信网络。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各所述预设通信网络对应的特征位置，生成所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹，包括：

从所述预设射频指纹地图中获取与各所述预设通信网络对应的特征位置，基于各所述预设通信网络对应的特征位置，生成特征位置序列；

判断所述特征位置序列是否满足预设位置序列条件；

若所述特征位置序列满足所述预设位置序列条件，则将所述特征位置序列作为所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络质量预测开启条件包括所述电子设备上当前运行的应用程序为预设应用程序。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设网络质量地图包括第一预设网络质量地图，所述第一预设网络质量地图用于表征电子设备在移动路线上运行所述预设应用程序时，所接入的预设通信网络、所述预设通信网络的网络质量参数与所述预设应用程序、使用时段之间的对应关系；所述根据所述运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果，包括：

根据所述运动轨迹确定所述电子设备的运动状态为静止状态或移动状态；

若确定所述电子设备的运动状态为静止状态，则根据所述运动轨迹中的目标特征位置结合预设射频指纹地图、所述第一预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动轨迹中的目标特征位置结合所述预设射频指纹地图、所述第一预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果，包括：

获取所述电子设备所连接的当前通信网络的网络质量参数；

判断所述当前通信网络的网络质量参数是否低于预设网络质量阈值；

若所述当前通信网络的网络质量参数低于预设网络质量阈值，则根据所述运动轨迹中的目标特征位置结合所述预设射频指纹地图、第一预设网络质量地图，对所述预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动轨迹中的目标特征位置结合所述预设射频指纹地图、所述第一预设网络质量地图，对所述预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第一预测结果，包括：

输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述电子设备已接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络；

从所述预设射频指纹地图中查找与所述目标特征位置对应的第一候选通信网络集合；

从所述第一预设网络质量地图中查找与所述第一候选通信网络集合、所述预测时间段及所述预设应用程序对应的第一候选网络质量参数，根据所述第一候选网络质量参数生成第一预测结果。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述第一预测结果为所述第一候选通信网络集合中存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第一目标通信网络，则从所述当前通信网络切换至所述第一目标通信网络。

11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述电子设备的运动状态为移动状态，则获取所述运动轨迹中的当前特征位置及沿所述运动轨迹前进方向的至少一个预测特征位置；

基于所述当前特征位置及所述至少一个预测特征位置，结合预设射频指纹地图、所述第一预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前特征位置及所述至少一个预测特征位置，结合预设射频指纹地图、所述第一预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成第二预测结果，包括：

从所述预设射频指纹地图中查找与所述当前特征位置及所述至少一个预测特征位置对应的第二候选通信网络集合；

从所述第一预设网络质量地图中查找与所述第二候选通信网络集合、所述预测时间段及所述预设应用程序对应的第二候选网络质量参数，根据所述第二候选网络质量参数生成第二预测结果。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，若所述第二候选网络质量参数包括所述第二候选通信网络集合中存在网络质量参数低于预设网络质量阈值的第二候选通信网络，则所述方法还包括：

输出第二提示信息，所述第二提示信息用于提示所述电子设备将要接入网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络；

判断所述第二候选通信网络中，是否存在网络质量参数高于或等于预设网络质量阈值的第二目标通信网络；

若存在所述第二目标通信网络，则在检测到所述电子设备接入所述网络质量参数低于预设网络质量阈值的通信网络时，切换至所述第二目标通信网络。

14.根据权利要求7-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对各所述预设应用程序，获取所述电子设备在所述移动路线上运行所述预设应用程序时所连接的预设通信网络、使用时段及所述预设通信网络的网络质量参数；

基于与各所述预设应用程序对应的预设通信网络、使用时段及所述预设通信网络的网络质量参数，生成所述第一预设网络质量地图。

15.一种网络质量预测装置，其特征在于，应用于电子设备，所述装置包括：

射频指纹信息获取模块，用于若满足网络质量预测开启条件，则获取在预设时间段内与所述电子设备连接的各通信网络的射频指纹信息；

运动轨迹确定模块，用于根据各所述通信网络的射频指纹信息，确定所述电子设备在所述预设时间段内的运动轨迹；

网络质量预测模块，用于根据所述运动轨迹及预设网络质量地图，对预测时间段内所述电子设备待连接的网络进行质量预测，生成预测结果；所述预设网络质量地图用于表征所述电子设备在移动路线上所接入的预设通信网络及所述预设通信网络的网络质量之间的对应关系。

16.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至14中任一项所述的网络质量预测方法的步骤。

17.一种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14中任一项所述的网络质量预测方法的步骤。

18.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至14中任一项所述的网络质量预测方法的步骤。

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