CN116095781B - 一种信道切换方法及5g智能路由器 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种信道切换方法及5G智能路由器，获取路由器的第一路由属性数据、第一历史工作数据、第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；根据第一历史工作数据生成历史工作模型；根据第一运动数据、第一路由属性数据、第一属性数据、历史工作模型得到信道切换模型；根据第二连接终端的第二运动数据、第二属性数据和第一路由属性数据、信道切换模型，生成信道切换指令集；根据第二连接终端的当前位置信息、路由器的当前工作数据和信道切换指令集对路由器与第二连接终端间的连接信道进行切换。通过本方案能够实现路由器根据连接终端的需求智能地自动地进行信道切换，提升了路由器的工作效率和网络资源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及工业控制技术领域，具体涉及一种信道切换方法及5G智能路由器。
背景技术
5G路由器融合了5G接入技术、WIFI技术、路由技术、交换技术、安全技术等多种网络应用技术，利用公用5G网络为用户提供无线长距离数据传输功能。由于现在联网智能设备越来越多，导致接入到信道内的路由设备也越来越多，信道的拥挤程度越来越高。而相应的，路由设备卡顿和延迟也就越来越多，严重的影响了路由设备的使用效率。也正是基于此，路由设备需要频繁的切换信道。但是现有的切换信道的方法通常时直接选定当前信号最好的信道，然后进行切换，但是信号的拥挤情况变化非常迅速，如果每次直接选定质量最优的信道，就会导致信道切换会相当频繁，降低路由设备的使用寿命。
发明内容
本发明正是基于上述问题，提出了一种信道切换方法及5G智能路由器，通过本发明的方案，能够实现5G智能路由器根据连接终端的需求/属性智能地自动地进行信道切换，提升了5G智能路由器的工作效率和网络资源利用率。
有鉴于此，本发明的一方面提出了一种信道切换方法，包括：
获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据；
获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；
根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型；
根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
可选地，所述根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型的步骤，包括：
根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据；
从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息、输出信道接口属性信息作为第二维度数据；
从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据作为第三维度数据；
根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；
根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用神经网络生成所述信道切换模型。
可选地，所述根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集的步骤，包括：
根据所述第二运动数据，生成所述第二连接终端的预测三维轨迹数据；
将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行处理后，与所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；
根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集。
可选地，所述根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换的步骤，包括：
根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；
根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令；
若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；
若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
可选地，所述根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型的步骤，包括：
构建包括输入层、第一隐蔽层、第一激活函数、第二隐蔽层、第二激活函数、第一输出层、第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和第二输出层的卷积神经网络；
将所述第一历史工作数据分成训练集数据和测试集数据；
将所述训练集数据输入所述输入层以得到第一输出数据；
将所述第一输出数据输入通过矩阵运算与所述输入层建立连接的所述第一隐蔽层；
所述第一隐蔽层接收所述第一输出数据后利用所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将所述第二输出数据输入所述第二隐蔽层；
所述第二隐蔽层利用所述第二激活函数对所述第二输出数据进行激活得到第三输出数据，并所述第三输出数据发送至所述第一输出层；
所述第一输出层利用矩阵计算工具对所述第三输出数据进行处理得到模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层对所述模拟输出值进行处理得到验证结果；
将所述第二输入数据输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层将所述第二输入数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证结果发送至所述验证层进行验证得出正规化系数；
将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果，并根据所述拟态结果生成第一历史工作模型；
将所述测试集数据组输入所述第一历史工作模型，得到正反馈数据和/或逆反馈数据；
根据所述正反馈数据和/或所述逆反馈数据对所述第一历史工作模型进行调整，生成所述历史工作模型。
本发明的另一方面提供一种5G智能路由器，包括：多个用于建立通信连接并接收数据的输入信道模块、与所述输入信道模块连接并用于处理接收到的数据的处理模块、用于进行内部状态监测的监测模块、用于存储数据的存储模块和多个用于与其他终端建立通信连接的输出信道模块；其中，
所述处理模块被配置为：
获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据；
获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；
根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型；
根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
可选地，在所述根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据；
从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息、输出信道接口属性信息作为第二维度数据；
从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据作为第三维度数据；
根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；
根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用神经网络生成所述信道切换模型。
可选地，在所述根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述第二运动数据，生成所述第二连接终端的预测三维轨迹数据；
将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行处理后，与所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；
根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集。
可选地，在所述根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；
根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令；
若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；
若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
可选地，在所述根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
构建包括输入层、第一隐蔽层、第一激活函数、第二隐蔽层、第二激活函数、第一输出层、第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和第二输出层的卷积神经网络；
将所述第一历史工作数据分成训练集数据和测试集数据；
将所述训练集数据输入所述输入层以得到第一输出数据；
将所述第一输出数据输入通过矩阵运算与所述输入层建立连接的所述第一隐蔽层；
所述第一隐蔽层接收所述第一输出数据后利用所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将所述第二输出数据输入所述第二隐蔽层；
所述第二隐蔽层利用所述第二激活函数对所述第二输出数据进行激活得到第三输出数据，并所述第三输出数据发送至所述第一输出层；
所述第一输出层利用矩阵计算工具对所述第三输出数据进行处理得到模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层对所述模拟输出值进行处理得到验证结果；
将所述第二输入数据输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层将所述第二输入数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证结果发送至所述验证层进行验证得出正规化系数；
将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果，并根据所述拟态结果生成第一历史工作模型；
将所述测试集数据组输入所述第一历史工作模型，得到正反馈数据和/或逆反馈数据；
根据所述正反馈数据和/或所述逆反馈数据对所述第一历史工作模型进行调整，生成所述历史工作模型。
采用本发明的技术方案，通过获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据，并获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型，再根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；然后，获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。通过本发明的方案，能够实现5G智能路由器根据连接终端的需求/属性智能地自动地进行信道切换，提升了5G智能路由器的工作效率和网络资源利用率。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的信道切换方法流程图；
图2是本发明一个实施例提供的5G智能路由器的示意框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
下面参照图1至图2来描述根据本发明一些实施方式提供的一种信道切换方法及5G智能路由器。
如图1所示，本发明一个实施例提供一种信道切换方法，包括：
获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据；
获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；
根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型；
根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
可以理解的是，在本发明实施例中，所述5G智能路由器可以集成在智慧路灯上，连接到5G智能路由器的连接终端可以是智能汽车、车载终端、手机、智能手表等智能移动终端。
所述第一路由属性数据包括但不限于所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息(如接口数量、接口类型、接口标识、接口功率、接口速率、安全等级等)、输出信道接口属性信息(如接口数量、接口类型、接口标识、接口功率、接口速率、安全等级等)、功率范围、带宽、内存、缓存等。
5G智能路由器的(历史)工作数据包括但不限于工作频段、工作信道及切换数据、工作带宽及功率、连接的终端信息、数据的实际吞吐量等。根据5G智能路由器的第一历史工作数据生成的所述5G智能路由器的历史工作模型，比如生成所述5G智能路由器基于时间周期的工作模型、基于连接终端类型的工作模型等，工作模型包括了在不同条件下(如不同时间、不同环境影响因素等)对于各个连接终端连接到5G智能路由器时，5G智能路由器对于通信信道建立、数据转发、速率适配、指定访问规则、功率调节、信道切换等操作的操作规范/规则。进一步地，可以生成每个信道的工作状态模型以便于更精细化地进行信道切换管理。再根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到基于所有第一连接终端的行驶轨迹/运动轨迹、第一属性信息及所述5G智能路由器的工作参数/属性的信道切换模型。
应当说明的是，所述预设时间范围可以根据连接终端的接入数据或者连接终端的通行数据进行大数据分析得到。
所述第一连接终端的第一属性数据包括但不限于所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据等，所述第一运动数据包括但不限于所述第一连接终端的时空三维轨迹数据、运动图像数据等。所述第二连接终端的第二属性数据包括但不限于所述第二连接终端所支持的网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据等，所述第二运动数据包括但不限于所述第二连接终端的时空三维轨迹数据、运动图像数据等。可以理解的是，本发明实施例中的第一/第二连接终端的运动数据可以通过与5G智能路由器通信连接并受5G智能路由器控制的三维摄像装置获取，当然也可以通过其他方式获取，本发明的实施方式对此不作限制。
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集，以根据所述第二连接终端的运行轨迹和实际联网需求对连接信道进行切换；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
在本发明的一个实施例中，所述第一连接终端和所述第二连接终端为智能汽车，智能汽车通过5G智能路由器连接到车联网中，智能汽车在行驶过程中，会产生许多与车联网交互的需求，根据智能汽车不同的通信连接需求和数据传输需求(如在不同路段的联网操作可能不同、对通信质量、功率、安全性等的要求也可能不同)，需要对其连接的信道进行切换。
可以理解的是，在智能汽车上存在第三连接终端(如手机、行车记录仪等)，当第三连接终端需要连接到同一5G智能路由器时，先判断第三连接终端要接入的5G智能路由器的目标信道是否已达最大接入量，若未达最大接入量则将第三连接终端接入，若已达最大接入量，则第三连接终端将智能汽车的标识符发送至5G智能路由器，由5G智能路由器将智能汽车连接到的信道在其所有信道间进行多次切换以腾出目标信道供第三连接终端接入，比如当智能汽车已自动连接至5G智能路由器的过程中，车上乘客需要利用手机上网，如果当前接入的5G智能路由器已在最大接入量，则根据手机上网需求的紧急度，尝试由智能汽车与其他终端按照各方的联网需求(如速率、数据传输量、安全等级等)进行信道的相互交换/切换(必要时，智能汽车可以断开与5G智能路由的连接为信道的相互交换/切换提供可能)，以便为手机上网腾出信道资源。
采用该实施例的技术方案，通过获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据，并获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型，再根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；然后，获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。通过本发明的方案，能够实现5G智能路由器根据连接终端的需求/属性智能地自动地进行信道切换，提升了5G智能路由器的工作效率和网络资源利用率。
在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型的步骤，包括：
根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据；
从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息、输出信道接口属性信息作为第二维度数据；
从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据作为第三维度数据；
根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；
根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用神经网络生成所述信道切换模型。
可以理解的是，为了满足数量巨大、高速移动的连接终端的联网需求以及在这种情况下能提供精准智能的信道切换模型，在本实施例中，首先根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据，即得到了预设时间范围内各个历史连接终端(即各个第一连接终端，如智能汽车)的时空轨迹；然后，从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入/输出信道接口属性信息(如接口数量、接口类型、接口标识、接口功率、接口速率、安全等级等)作为第二维度数据，即得到了5G智能路由器能决定网络接入、数据传输与信道切换的基本属性数据；接着，从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据(如支付、保密通话、求援、报警、娱乐、系统升级、导航等操作产生的数据)作为第三维度数据，即得了各个第一连接终端对于网络接入、数据传输与信道切换等方面的基本需求；再根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；最后，根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用事先经过大数据训练好的神经网络生成所述信道切换模型。
在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集的步骤，包括：
根据所述第二运动数据，生成所述第二连接终端的预测三维轨迹数据；
将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行处理后，与所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；
根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集。
可以理解的是，为了给连接到5G智能路由器的连接终端(如智能汽车)提供随着轨迹变化进行准确的信道切换的服务，在本发明实施例中，根据第二连接终端的第二运动数据(包括第二连接终端的历史运动数据和当前运动数据)，生成能够预测第二连接终端运动轨迹的预测三维轨迹数据；将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行特征提取处理后，与(经过特征提取处理的)所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；最后，根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集，以便能根据第二连接终端的当前位置信息便捷地进行信道切换。
在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换的步骤，包括：
根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；
根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令；
若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；
若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
可以理解的是，为了既满足第二连接终端的信道连接需求，又不影响5G智能路由器当前的工作状态和其他连接终端的连接，在本实施例中，根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇(包含能满足第二连接终端的需求且具有不同优先级的多个可以择一执行的信道切换指令，以及其他按时序执行的指令)，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令(如5G智能路由器上对应的信道是否未被完全占用)；若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
在本发明的一些可能的实施方式中，所述5G智能路由器和连接终端(如所述第一连接终端/第二连接终端)均集成有光通信模块，二者可以通过通信模块建立光通信连接。在连接终端进入当前5G智能路由器覆盖区域与下一5G智能路由器覆盖区域的重叠区域时，当前5G智能路由器与下一5G智能路由器建立光通信连接，并通过光通信向下一5G智能路由器同步信道切换模型。
在本发明一些可能的实施方式中，所述根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型的步骤，包括：
构建包括输入层、第一隐蔽层、第一激活函数、第二隐蔽层、第二激活函数、第一输出层、第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和第二输出层的卷积神经网络；
将所述第一历史工作数据分成训练集数据和测试集数据；
将所述训练集数据输入所述输入层以得到第一输出数据；
将所述第一输出数据输入通过矩阵运算与所述输入层建立连接的所述第一隐蔽层；
所述第一隐蔽层接收所述第一输出数据后利用所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将所述第二输出数据输入所述第二隐蔽层；
所述第二隐蔽层利用所述第二激活函数对所述第二输出数据进行激活得到第三输出数据，并所述第三输出数据发送至所述第一输出层；
所述第一输出层利用矩阵计算工具对所述第三输出数据进行处理得到模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层对所述模拟输出值进行处理得到验证结果；
将所述第二输入数据输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层将所述第二输入数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证结果发送至所述验证层进行验证得出正规化系数；
将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果，并根据所述拟态结果生成第一历史工作模型；
将所述测试集数据组输入所述第一历史工作模型，得到正反馈数据和/或逆反馈数据；
根据所述正反馈数据和/或所述逆反馈数据对所述第一历史工作模型进行调整，生成所述历史工作模型。
可以理解的是，为了生成智能准确的模型，本实施中利用卷积神经网络来进行训练，通过构建包括由16个神经元构成的输入层、由24个神经元构成的第一隐蔽层、第一激活函数、由18个神经元构成的第二隐蔽层、第二激活函数、由9个神经元构成的第一输出层、由18个神经元构成的第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和同样由9个神经元构成的第二输出层的卷积神经网络，对神经元间连接的权值赋予初值后，输入训练集数据即可开始训练，再经过测试与调整，最终得到历史工作模型。
请参见图2，本发明的另一实施例提供一种5G智能路由器，包括：多个用于建立通信连接并接收数据的输入信道模块、与所述输入信道模块连接并用于处理接收到的数据的处理模块、用于进行内部状态监测的监测模块、用于存储数据的存储模块和多个用于与其他终端建立通信连接的输出信道模块；其中，
所述处理模块被配置为：
获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据；
获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；
根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型；
根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
可以理解的是，在本发明实施例中，所述5G智能路由器可以集成在智慧路灯上，连接到5G智能路由器的连接终端可以是智能汽车、车载终端、手机、智能手表等智能移动终端。
所述第一路由属性数据包括但不限于所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息(如接口数量、接口类型、接口标识、接口功率、接口速率、安全等级等)、输出信道接口属性信息(如接口数量、接口类型、接口标识、接口功率、接口速率、安全等级等)、功率范围、带宽、内存、缓存等。
5G智能路由器的(历史)工作数据包括但不限于工作频段、工作信道及切换数据、工作带宽及功率、连接的终端信息、数据的实际吞吐量等。根据5G智能路由器的第一历史工作数据生成的所述5G智能路由器的历史工作模型，比如生成所述5G智能路由器基于时间周期的工作模型、基于连接终端类型的工作模型等，工作模型包括了在不同条件下(如不同时间、不同环境影响因素等)对于各个连接终端连接到5G智能路由器时，5G智能路由器对于通信信道建立、数据转发、速率适配、指定访问规则、功率调节、信道切换等操作的操作规范/规则。进一步地，可以生成每个信道的工作状态模型以便于更精细化地进行信道切换管理。再根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到基于所有第一连接终端的行驶轨迹/运动轨迹、第一属性信息及所述5G智能路由器的工作参数/属性的信道切换模型。
应当说明的是，所述预设时间范围可以根据连接终端的接入数据或者连接终端的通行数据进行大数据分析得到。
所述第一连接终端的第一属性数据包括但不限于所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据等，所述第一运动数据包括但不限于所述第一连接终端的时空三维轨迹数据、运动图像数据等。所述第二连接终端的第二属性数据包括但不限于所述第二连接终端所支持的网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据等，所述第二运动数据包括但不限于所述第二连接终端的时空三维轨迹数据、运动图像数据等。可以理解的是，本发明实施例中的第一/第二连接终端的运动数据可以通过与5G智能路由器通信连接并受5G智能路由器控制的三维摄像装置获取，当然也可以通过其他方式获取，本发明的实施方式对此不作限制。
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集，以根据所述第二连接终端的运行轨迹和实际联网需求对连接信道进行切换；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
在本发明的一个实施例中，所述第一连接终端和所述第二连接终端为智能汽车，智能汽车通过5G智能路由器连接到车联网中，智能汽车在行驶过程中，会产生许多与车联网交互的需求，根据智能汽车不同的通信连接需求和数据传输需求(如在不同路段的联网操作可能不同、对通信质量、功率、安全性等的要求也可能不同)，需要对其连接的信道进行切换。
可以理解的是，在智能汽车上存在第三连接终端(如手机、行车记录仪等)，当第三连接终端需要连接到同一5G智能路由器时，先判断第三连接终端要接入的5G智能路由器的目标信道是否已达最大接入量，若未达最大接入量则将第三连接终端接入，若已达最大接入量，则第三连接终端将智能汽车的标识符发送至5G智能路由器，由5G智能路由器将智能汽车连接到的信道在其所有信道间进行多次切换以腾出目标信道供第三连接终端接入，比如当智能汽车已自动连接至5G智能路由器的过程中，车上乘客需要利用手机上网，如果当前接入的5G智能路由器已在最大接入量，则根据手机上网需求的紧急度，尝试由智能汽车与其他终端按照各方的联网需求(如速率、数据传输量、安全等级等)进行信道的相互交换/切换(必要时，智能汽车可以断开与5G智能路由的连接为信道的相互交换/切换提供可能)，以便为手机上网腾出信道资源。
应当知道的是，图2所示的5G智能路由器的框图仅作示意，其所示出的各模块的数量并不对本发明的保护范围进行限定。
在本发明一些可能的实施方式中，在所述根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据；
从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息、输出信道接口属性信息作为第二维度数据；
从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据作为第三维度数据；
根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；
根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用神经网络生成所述信道切换模型。
可以理解的是，为了满足数量巨大、高速移动的连接终端的联网需求以及在这种情况下能提供精准智能的信道切换模型，在本实施例中，首先根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据，即得到了预设时间范围内各个历史连接终端(即各个第一连接终端，如智能汽车)的时空轨迹；然后，从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入/输出信道接口属性信息(如接口数量、接口类型、接口标识、接口功率、接口速率、安全等级等)作为第二维度数据，即得到了5G智能路由器能决定网络接入、数据传输与信道切换的基本属性数据；接着，从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据(如支付、保密通话、求援、报警、娱乐、系统升级、导航等操作产生的数据)作为第三维度数据，即得了各个第一连接终端对于网络接入、数据传输与信道切换等方面的基本需求；再根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；最后，根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用事先经过大数据训练好的神经网络生成所述信道切换模型。
在本发明一些可能的实施方式中，在所述根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述第二运动数据，生成所述第二连接终端的预测三维轨迹数据；
将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行处理后，与所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；
根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集。
可以理解的是，为了给连接到5G智能路由器的连接终端(如智能汽车)提供随着轨迹变化进行准确的信道切换的服务，在本发明实施例中，根据第二连接终端的第二运动数据(包括第二连接终端的历史运动数据和当前运动数据)，生成能够预测第二连接终端运动轨迹的预测三维轨迹数据；将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行特征提取处理后，与(经过特征提取处理的)所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；最后，根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集，以便能根据第二连接终端的当前位置信息便捷地进行信道切换。
在本发明一些可能的实施方式中，在所述根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；
根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令；
若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；
若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
可以理解的是，为了既满足第二连接终端的信道连接需求，又不影响5G智能路由器当前的工作状态和其他连接终端的连接，在本实施例中，根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇(包含能满足第二连接终端的需求且具有不同优先级的多个可以择一执行的信道切换指令，以及其他按时序执行的指令)，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令(如5G智能路由器上对应的信道是否未被完全占用)；若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
在本发明的一些可能的实施方式中，所述5G智能路由器和连接终端(如所述第一连接终端/第二连接终端)均集成有光通信模块，二者可以通过通信模块建立光通信连接。在连接终端进入当前5G智能路由器覆盖区域与下一5G智能路由器覆盖区域的重叠区域时，当前5G智能路由器与下一5G智能路由器建立光通信连接，并通过光通信向下一5G智能路由器同步信道切换模型。
在本发明一些可能的实施方式中，在所述根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
构建包括输入层、第一隐蔽层、第一激活函数、第二隐蔽层、第二激活函数、第一输出层、第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和第二输出层的卷积神经网络；
将所述第一历史工作数据分成训练集数据和测试集数据；
将所述训练集数据输入所述输入层以得到第一输出数据；
将所述第一输出数据输入通过矩阵运算与所述输入层建立连接的所述第一隐蔽层；
所述第一隐蔽层接收所述第一输出数据后利用所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将所述第二输出数据输入所述第二隐蔽层；
所述第二隐蔽层利用所述第二激活函数对所述第二输出数据进行激活得到第三输出数据，并所述第三输出数据发送至所述第一输出层；
所述第一输出层利用矩阵计算工具对所述第三输出数据进行处理得到模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层对所述模拟输出值进行处理得到验证结果；
将所述第二输入数据输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层将所述第二输入数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证结果发送至所述验证层进行验证得出正规化系数；
将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果，并根据所述拟态结果生成第一历史工作模型；
将所述测试集数据组输入所述第一历史工作模型，得到正反馈数据和/或逆反馈数据；
根据所述正反馈数据和/或所述逆反馈数据对所述第一历史工作模型进行调整，生成所述历史工作模型。
可以理解的是，为了生成智能准确的模型，本实施中利用卷积神经网络来进行训练，通过构建包括由16个神经元构成的输入层、由24个神经元构成的第一隐蔽层、第一激活函数、由18个神经元构成的第二隐蔽层、第二激活函数、由9个神经元构成的第一输出层、由18个神经元构成的第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和同样由9个神经元构成的第二输出层的卷积神经网络，对神经元间连接的权值赋予初值后，输入训练集数据即可开始训练，再经过测试与调整，最终得到历史工作模型。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述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单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以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器中。基于这样的理解，本申请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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，可轻易想到变化或替换，均可作各种更动与修改，包含上述不同功能、实施步骤的组合，包含软件和硬件的实施方式，均在本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种信道切换方法，其特征在于，包括：
获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据；
获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；
根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型；
根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
2.根据权利要求1所述的信道切换方法，其特征在于，所述根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型的步骤，包括：
根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据；
从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息、输出信道接口属性信息作为第二维度数据；
从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据作为第三维度数据；
根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；
根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用神经网络生成所述信道切换模型。
3.根据权利要求2所述的信道切换方法，其特征在于，所述根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集的步骤，包括：
根据所述第二运动数据，生成所述第二连接终端的预测三维轨迹数据；
将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行处理后，与所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；
根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集。
4.根据权利要求3所述的信道切换方法，其特征在于，所述根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换的步骤，包括：
根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；
根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令；
若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；
若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
5.根据权利要求1-4任一所述的信道切换方法，其特征在于，所述根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型的步骤，包括：
构建包括输入层、第一隐蔽层、第一激活函数、第二隐蔽层、第二激活函数、第一输出层、第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和第二输出层的卷积神经网络；
将所述第一历史工作数据分成训练集数据和测试集数据；
将所述训练集数据输入所述输入层以得到第一输出数据；
将所述第一输出数据输入通过矩阵运算与所述输入层建立连接的所述第一隐蔽层；
所述第一隐蔽层接收所述第一输出数据后利用所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将所述第二输出数据输入所述第二隐蔽层；
所述第二隐蔽层利用所述第二激活函数对所述第二输出数据进行激活得到第三输出数据，并将所述第三输出数据发送至所述第一输出层；
所述第一输出层利用矩阵计算工具对所述第三输出数据进行处理得到模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层对所述模拟输出值进行处理得到验证结果；
将所述第二输出数据输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层将所述第二输出数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证结果发送至所述验证层进行验证得出正规化系数；
将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果，并根据所述拟态结果生成第一历史工作模型；
将所述测试集数据组输入所述第一历史工作模型，得到正反馈数据和/或逆反馈数据；
根据所述正反馈数据和/或所述逆反馈数据对所述第一历史工作模型进行调整，生成所述历史工作模型。
6.一种5G智能路由器，其特征在于，包括：多个用于建立通信连接并接收数据的输入信道模块、与所述输入信道模块连接并用于处理接收到的数据的处理模块、用于进行内部状态监测的监测模块、用于存储数据的存储模块和多个用于与其他终端建立通信连接的输出信道模块；其中，
所述处理模块被配置为：
获取5G智能路由器的第一路由属性数据和第一历史工作数据；
获取在预设时间范围内通信连接到所述5G智能路由器的第一连接终端的第一属性数据和第一运动数据；
根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型；
根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型；
获取当前接入所述5G智能路由器的第二连接终端的第二属性数据、第二运动数据和所述5G智能路由器的当前工作数据；
根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集；
根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换。
7.根据权利要求6所述的5G智能路由器，其特征在于，在所述根据所述第一运动数据、所述第一路由属性数据和所述第一属性数据，结合所述历史工作模型，得到所述5G智能路由器的信道切换模型的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述第一运动数据得到标记了时间信息的第一三维轨迹数据作为第一维度数据；
从所述第一路由属性数据提取所述5G智能路由器所支持第一网络通信协议信息、输入信道接口属性信息、输出信道接口属性信息作为第二维度数据；
从所述第一属性数据提取所述第一连接终端所支持的第二网络通信协议信息、通信安全等级要求信息、联网时间特征数据、数据传输量信息、数据传输速度要求信息、联网操作数据作为第三维度数据；
根据所述历史工作模型得到所述信道切换特征数据作为第四维度数据；
根据所述第一维度数据、所述第二维度数据、所述第三维度数据和所述第四维度数据，利用神经网络生成所述信道切换模型。
8.根据权利要求7所述的5G智能路由器，其特征在于，在所述根据所述第二运动数据、所述第一路由属性数据、所述第二属性数据和所述信道切换模型，生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的信道切换指令集的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述第二运动数据，生成所述第二连接终端的预测三维轨迹数据；
将所述第一路由属性数据和所述第二属性数据进行处理后，与所述预测三维轨迹数据一起输入所述信道切换模型，得到所述第二连接终端的基本信道切换模型；
根据所述基本信道切换模型生成与所述第二连接终端的位置信息一一对应的所述信道切换指令集。
9.根据权利要求8所述的5G智能路由器，其特征在于，在所述根据所述第二连接终端的当前位置信息、所述当前工作数据和所述信道切换指令集对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
根据所述当前位置信息，从所述信道切换指令集中选择对应的当前信道切换指令簇，并从所述当前信道切换指令簇中选择出第一优先级切换指令；
根据所述当前工作数据判断是否适合执行所述第一优先级切换指令；
若是，则执行所述第一优先级切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若否，则判断所述当前信道切换指令簇中是否存在其他备选切换指令；
若存在，则执行所述其他备选切换指令，对所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的连接信道进行切换；
若不存在，则执行空切换，保持所述5G智能路由器与所述第二连接终端间的当前连接信道。
10.根据权利要求6-9任一所述的5G智能路由器，其特征在于，在所述根据所述第一历史工作数据生成所述5G智能路由器的历史工作模型的步骤中，所述处理模块具体被配置为：
构建包括输入层、第一隐蔽层、第一激活函数、第二隐蔽层、第二激活函数、第一输出层、第三隐蔽层、第三激活函数、验证层和第二输出层的卷积神经网络；
将所述第一历史工作数据分成训练集数据和测试集数据；
将所述训练集数据输入所述输入层以得到第一输出数据；
将所述第一输出数据输入通过矩阵运算与所述输入层建立连接的所述第一隐蔽层；
所述第一隐蔽层接收所述第一输出数据后利用所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将所述第二输出数据输入所述第二隐蔽层；
所述第二隐蔽层利用所述第二激活函数对所述第二输出数据进行激活得到第三输出数据，并将所述第三输出数据发送至所述第一输出层；
所述第一输出层利用矩阵计算工具对所述第三输出数据进行处理得到模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层对所述模拟输出值进行处理得到验证结果；
将所述第二输出数据输入所述第三隐蔽层；
所述第三隐蔽层将所述第二输出数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证结果发送至所述验证层进行验证得出正规化系数；
将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果，并根据所述拟态结果生成第一历史工作模型；
将所述测试集数据组输入所述第一历史工作模型，得到正反馈数据和/或逆反馈数据；
根据所述正反馈数据和/或所述逆反馈数据对所述第一历史工作模型进行调整，生成所述历史工作模型。
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