CN116647889B - 应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法 - Google Patents

应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，该应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法包括：构建无线通信网络模型，根据物联网智能设备与网络接入端之间的关联矩阵，获得当前无线通信网络的网络状态；获取物联网智能设备的运行状态以及不同运行状态下的通信需求；确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数；根据所述网络参数，计算不同通信方式下，物联网智能设备的网络状态值，根据计算的网络状态值的排序，切换至排序为第一位的通信方式。物联网智能设备在不同的运行时间段，业务流量、时延等通信要求均存在差异，采用本方案可以动态调整终端节点的通信网络，避免基站的干扰，提升无线通信的效率以及可靠性。

Description

应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法。
背景技术
目前，为了推进缝制行业高质量发展，以智能化生产、智能化运营、智能化产品、智能化服务方向，提出了构建基于物联网的缝制行业智能制造体系的方案。由于缝制行业具有多工序连续化生产、多机台同时作业、人员密集、轮班作业的特点，且安全性要求较高，因此，对无线射频方式要求比较高。而无线通信具有长连接距离、高可靠性、超低功耗的优点，可以解决缝制行业高并发、现场环境复杂及对安全性的要求。因此，目前在基于物联网的缝制行业中广泛使用无线通信技术。
针对物联网智能设备采用无线通信技术进行数据传输时，物联网智能设备可以与采用不同通信方案的多个无线通信网络相连接，这样的可连接至多个无线通信网络以保证通信的高效性。
但是，针对不同通信网络，存在不同类型基站间的重叠现象导致了终端设备在接收网络信号时极易遭受边缘网络基站的干扰。
发明内容
本发明提供应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，以解决现有技术中存在的上述问题。
本发明提供应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，该应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法包括：
S100，构建无线通信网络模型，根据物联网智能设备与网络接入端之间的关联矩阵，获得当前无线通信网络的网络状态；
S200，获取物联网智能设备的运行状态以及不同运行状态下的通信需求；
S300，确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数；
S400，根据所述网络参数，计算不同通信方式下，物联网智能设备的网络状态值，根据计算的网络状态值的排序，切换至排序为第一位的通信方式。
优选的，所述S300包括：
S301，构建三角模糊函数；
S302，构建模糊判决矩阵，模糊矩阵中各元素采用三角模糊函数中的三角迷糊数表示，三角迷糊数表示某一个属性相对于某一个网络的相对重要性；
S303，计算网络属性在物联网智能设备的网络状态处的网络参数。
优选的，所述S400之后还包括：
S500，确定物联网智能设备对应的若干个基站所使用的通信频谱，对通信频谱折叠的区域进行干扰分析，根据分析结果切换为干扰最小的同频频谱对应的频段进行无线通信。
优选的，所述S500包括：
S501，对无线通信网络的干扰类型进行划分；
S502，根据预先采集的通信基站网络拓扑信息，计算各基站间的干扰强度，构建无线通信网络干扰邻接矩阵；
S503，将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包，基于网络波束赋形算法确定各基站的最大化的通信功率；
S504，根据最大化的通信功率确定干扰抑制对应的频谱。
优选的，所述S502包括：
S5021，将所有基站构建为基站集合，每个基站的位置满足无线通信网络的通信需求；
S5022，计算每一个基站对其他基站产生的第一干扰强度值；
S5023，每个基站与物联网智能设备之间的第二干扰强度值；
S5024，基于干扰强度值和信号干扰强度构建无线通信网络干扰邻接矩阵。优选的，所述S503中，将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包包括：
S5031，将时频域分析作为构建信号观测矩阵的基础，利用短时傅立叶变换将网络接收到的信号分解为小波包；
S5032，构建的STFT基函数，以信号中的高频突发分量和长周期内的准平稳分量作为基函数的基准；
S5033，在分解的基函数时，选取与信号特征类型匹配的多源函数。
优选的，所述S400之后还包括：S600，设定切换方式，切换方式包括：硬切换和软切换。
优选的，所述S600中采用硬切换方式时，包括：
S601，用户会在与原基站联系的信道上，由原基站发送切换请求，新基站下发切换响应给原基站；
S602，原基站下发切换响应给用户，用户自动向新的基站要求改变，与新的基站接上联系，建立新的信道。
优选的，所述S600中采用硬软换方式时，包括：
S603，当用户处于切换状态时，存在两个甚至多个基站对用户进行监测；
S604，基站控制器将各基站依照信号质量好坏依次生成列表，选用最好的基站进行切换。
优选的，所述S200包括：
S201，确定物联网智能设备的待机状态；
S202，确定物联网智能设备的工作状态；
S203，根据待机状态和工作状态确定物联网智能设备的运行状态。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提供应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，该应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法包括：构建无线通信网络模型，根据物联网智能设备与网络接入端之间的关联矩阵，获得当前无线通信网络的网络状态；获取物联网智能设备的运行状态以及不同运行状态下的通信需求；确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数；根据所述网络参数，计算不同通信方式下，物联网智能设备的网络状态值，根据计算的网络状态值的排序，切换至排序为第一位的通信方式。终端节点(物联网智能设备)在不同的运行时间段，其业务流量、时延等通信要求均存在差异，采用本发明构建的无线通信网络通信切换机制，动态调整终端节点的通信网络，避免基站的干扰，提升无线通信的效率以及可靠性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法的流程图；
图2为本发明实施例中确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数的方法流程图；
图3为本发明实施例中对通信频谱折叠的区域进行干扰分析的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，请参照图1，该应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法包括：
S100，构建无线通信网络模型，根据物联网智能设备与网络接入端之间的关联矩阵，获得当前无线通信网络的网络状态；
S200，获取物联网智能设备的运行状态以及不同运行状态下的通信需求；
S300，确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数；
S400，根据所述网络参数，计算不同通信方式下，物联网智能设备的网络状态值，根据计算的网络状态值的排序，切换至排序为第一位的通信方式。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是构建无线通信网络模型，根据物联网智能设备与网络接入端之间的关联矩阵，获得当前无线通信网络的网络状态；获取物联网智能设备的运行状态以及不同运行状态下的通信需求；确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数；根据所述网络参数，计算不同通信方式下，物联网智能设备的网络状态值，根据计算的网络状态值的排序，切换至排序为第一位的通信方式。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案构建无线通信网络模型，根据物联网智能设备与网络接入端之间的关联矩阵，获得当前无线通信网络的网络状态；获取物联网智能设备的运行状态以及不同运行状态下的通信需求；确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数；根据所述网络参数，计算不同通信方式下，物联网智能设备的网络状态值，根据计算的网络状态值的排序，切换至排序为第一位的通信方式。终端节点(物联网智能设备)在不同的运行时间段，其业务流量、时延等通信要求均存在差异，采用本发明构建的无线通信网络通信切换机制，动态调整终端节点的通信网络，避免基站的干扰，提升无线通信的效率以及可靠性。
在另一实施例中，请参照图2，所述S300包括：
S301，构建三角模糊函数；
S302，构建模糊判决矩阵，模糊矩阵中各元素采用三角模糊函数中的三角迷糊数表示，三角迷糊数表示某一个属性相对于某一个网络的相对重要性；
S303，计算网络属性在物联网智能设备的网络状态处的网络参数。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是构建三角模糊函数；构建模糊判决矩阵，模糊矩阵中各元素采用三角模糊函数中的三角迷糊数表示，三角迷糊数表示某一个属性相对于某一个网络的相对重要性；计算网络属性在物联网智能设备的网络状态处的网络参数。
三角模糊函数的表达如下：
μM(x)表示三角模糊函数，表示一个值x隶属于集合M的程度，l表示三角模糊函数的上届值，u表示三角模糊函数的下届值，m表示三角模糊函数的中间值。
构建的模糊判决矩阵为：A＝(aij)n×n，aij表示第i个属性相对于第j个网络的相对重要性，aij＝[lij，Mij，uij]。
具体的，模糊判决矩阵的构成如下：
n表示模糊判决矩阵的行数和列数；行数和列数相同。
设置调整矩阵Q，调整矩阵Q＝M*E，M表示中值矩阵，M＝(Mij)n×n，矩阵M为三角模糊函数的中值Mij组成的矩阵；E表示评价因子矩阵，具体表达式如下：
将矩阵Q转换为对角线为1的判断矩阵Q′，Qik′表示第i个网络属性针对第k个节点的判断矩阵。
计算网络属性在节点网络状态处的权重，表达式如下：
σi表示第i个网络属性在节点网络状态处的权重值，Qik′表示第i个网络属性针对第k个节点的判断矩阵；n表示模糊判决的矩阵行数和列数。
从上述公式可以得出，网络属性的权重越大表示属性对终端节点通信能力的影响越大，反之权重越小，则影响越小。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案构建三角模糊函数；构建模糊判决矩阵，模糊矩阵中各元素采用三角模糊函数中的三角迷糊数表示，三角迷糊数表示某一个属性相对于某一个网络的相对重要性；计算网络属性在物联网智能设备的网络状态处的网络参数。其中网络属性的权重越大表示属性对终端节点通信能力的影响越大，反之权重越小，则影响越小。
在另一实施例中，所述S400之后还包括：
S500，确定物联网智能设备对应的若干个基站所使用的通信频谱，对通信频谱折叠的区域进行干扰分析，根据分析结果切换为干扰最小的同频频谱对应的频段进行无线通信。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是确定物联网智能设备对应的若干个基站所使用的通信频谱，对通信频谱折叠的区域进行干扰分析，根据分析结果切换为干扰最小的同频频谱对应的频段进行无线通信。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案确定物联网智能设备对应的若干个基站所使用的通信频谱，对通信频谱折叠的区域进行干扰分析，根据分析结果切换为干扰最小的同频频谱对应的频段进行无线通信。干扰环境复杂，传统方案会造成物联网智能设备端的通信能力降低，通过本实施例提供的方案对干扰特征进行分析后，获得干扰强度值，进而选出干扰最小的无线通信方式。
在另一实施例中，请参照图3，所述S500包括：
S501，对无线通信网络的干扰类型进行划分；
S502，根据预先采集的通信基站网络拓扑信息，计算各基站间的干扰强度，构建无线通信网络干扰邻接矩阵；
S503，将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包，基于网络波束赋形算法确定各基站的最大化的通信功率；
S504，根据最大化的通信功率确定干扰抑制对应的频谱。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是对无线通信网络的干扰类型进行划分；根据预先采集的通信基站网络拓扑信息，计算各基站间的干扰强度，构建无线通信网络干扰邻接矩阵；将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包，基于网络波束赋形算法确定各基站的最大化的通信功率；根据最大化的通信功率确定干扰抑制对应的频谱。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案对无线通信网络的干扰类型进行划分；根据预先采集的通信基站网络拓扑信息，计算各基站间的干扰强度，构建无线通信网络干扰邻接矩阵；将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包，基于网络波束赋形算法确定各基站的最大化的通信功率；根据最大化的通信功率确定干扰抑制对应的频谱。通信终端接收到干扰信号时，网络出现与正常状态不同的振动，这种非平稳性表现会随着时间变化。本实施例利用短时傅立叶变换将网络接收到的信号分解为小波包。为了提高分解后信号的时频特征不会出现变异，在对分解的基函数进行设计时，需要选取与信号特征类型匹配的多源函数，以此避免出现由于单一基函数覆盖性较差引起的观测结果存在缺失的问题。
在另一实施例中，所述S502包括：
S5021，将所有基站构建为基站集合，每个基站的位置满足无线通信网络的通信需求；
S5022，计算每一个基站对其他基站产生的第一干扰强度值；
S5023，每个基站与物联网智能设备之间的第二干扰强度值；
S5024，基于干扰强度值和信号干扰强度构建无线通信网络干扰邻接矩阵。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是将所有基站构建为基站集合，每个基站的位置满足无线通信网络的通信需求；计算每一个基站对其他基站产生的第一干扰强度值；每个基站与物联网智能设备之间的第二干扰强度值；基于干扰强度值和信号干扰强度构建无线通信网络干扰邻接矩阵。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案将所有基站构建为基站集合，每个基站的位置满足无线通信网络的通信需求；计算每一个基站对其他基站产生的第一干扰强度值；每个基站与物联网智能设备之间的第二干扰强度值；基于干扰强度值和信号干扰强度构建无线通信网络干扰邻接矩阵。
在另一实施例中，所述S503中，将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包包括：
S5031，将时频域分析作为构建信号观测矩阵的基础，利用短时傅立叶变换将网络接收到的信号分解为小波包；
S5032，构建的STFT基函数，以信号中的高频突发分量和长周期内的准平稳分量作为基函数的基准；
S5033，在分解的基函数时，选取与信号特征类型匹配的多源函数。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包包括：将时频域分析作为构建信号观测矩阵的基础，利用短时傅立叶变换将网络接收到的信号分解为小波包；构建的STFT基函数，以信号中的高频突发分量和长周期内的准平稳分量作为基函数的基准；在分解的基函数时，选取与信号特征类型匹配的多源函数。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包包括：将时频域分析作为构建信号观测矩阵的基础，利用短时傅立叶变换将网络接收到的信号分解为小波包；构建的STFT基函数，以信号中的高频突发分量和长周期内的准平稳分量作为基函数的基准；在分解的基函数时，选取与信号特征类型匹配的多源函数。
在另一实施例中，所述S400之后还包括：S600，设定切换方式，切换方式包括：硬切换和软切换。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是设定切换方式，切换方式包括：硬切换和软切换。
在另一实施例中，所述S600中采用硬切换方式时，包括：
S601，用户会在与原基站联系的信道上，由原基站发送切换请求，新基站下发切换响应给原基站；
S602，原基站下发切换响应给用户，用户自动向新的基站要求改变，与新的基站接上联系，建立新的信道。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是所采用硬切换方式时，包括：用户会在与原基站联系的信道上，由原基站发送切换请求，新基站下发切换响应给原基站；原基站下发切换响应给用户，用户自动向新的基站要求改变，与新的基站接上联系，建立新的信道。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案所采用硬切换方式时，包括：用户会在与原基站联系的信道上，由原基站发送切换请求，新基站下发切换响应给原基站；原基站下发切换响应给用户，用户自动向新的基站要求改变，与新的基站接上联系，建立新的信道。
在另一实施例中，所述S600中采用硬软换方式时，包括：
S603，当用户处于切换状态时，存在两个甚至多个基站对用户进行监测；
S604，基站控制器将各基站依照信号质量好坏依次生成列表，选用最好的基站进行切换。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是采用硬软换方式时，包括：当用户处于切换状态时，存在两个甚至多个基站对用户进行监测；基站控制器将各基站依照信号质量好坏依次生成列表，选用最好的基站进行切换。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案采用硬软换方式时，包括：当用户处于切换状态时，存在两个甚至多个基站对用户进行监测；基站控制器将各基站依照信号质量好坏依次生成列表，选用最好的基站进行切换。
在另一实施例中，所述S200包括：
S201，确定物联网智能设备的待机状态；
S202，确定物联网智能设备的工作状态；
S203，根据待机状态和工作状态确定物联网智能设备的运行状态。
上述技术方案的工作原理为：本实施例采用的方案是确定物联网智能设备的待机状态；
S202，确定物联网智能设备的工作状态；根据待机状态和工作状态确定物联网智能设备的运行状态。
上述技术方案的有益效果为：采用本实施例提供的方案确定物联网智能设备的待机状态；
S202，确定物联网智能设备的工作状态；根据待机状态和工作状态确定物联网智能设备的运行状态。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，包括：
S100，构建无线通信网络模型，根据物联网智能设备与网络接入端之间的关联矩阵，获得当前无线通信网络的网络状态；
S200，获取物联网智能设备的运行状态以及不同运行状态下的通信需求；
S300，确定不同通信方式下物联网智能设备的网络参数；
S400，根据所述网络参数，计算不同通信方式下，物联网智能设备的网络状态值，根据计算的网络状态值的排序，切换至排序为第一位的通信方式；
S500，确定物联网智能设备对应的若干个基站所使用的通信频谱，对通信频谱折叠的区域进行干扰分析，根据分析结果切换为干扰最小的同频频谱对应的频段进行无线通信。
2.根据权利要求1所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S300包括：
S301，构建三角模糊函数；
S302，构建模糊判决矩阵，模糊矩阵中各元素采用三角模糊函数中的三角迷糊数表示，三角迷糊数表示某一个属性相对于某一个网络的相对重要性；
S303，计算网络属性在物联网智能设备的网络状态处的网络参数。
3.根据权利要求1所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S500包括：
S501，对无线通信网络的干扰类型进行划分；
S502，根据预先采集的通信基站网络拓扑信息，计算各基站间的干扰强度，构建无线通信网络干扰邻接矩阵；
S503，将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包，基于网络波束赋形算法确定各基站的最大化的通信功率；
S504，根据最大化的通信功率确定干扰抑制对应的频谱。
4.根据权利要求3所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S502包括：
S5021，将所有基站构建为基站集合，每个基站的位置满足无线通信网络的通信需求；
S5022，计算每一个基站对其他基站产生的第一干扰强度值；
S5023，每个基站与物联网智能设备之间的第二干扰强度值；
S5024，基于干扰强度值和信号干扰强度构建无线通信网络干扰邻接矩阵。
5.根据权利要求3所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S503中，将采集的无线通信网络信号分解为多个小波包包括：
S5031，将时频域分析作为构建信号观测矩阵的基础，利用短时傅立叶变换将网络接收到的信号分解为小波包；
S5032，构建的STFT基函数，以信号中的高频突发分量和长周期内的准平稳分量作为基函数的基准；
S5033，在分解的基函数时，选取与信号特征类型匹配的多源函数。
6.根据权利要求1所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S400之后还包括：S600，设定切换方式，切换方式包括：硬切换和软切换。
7.根据权利要求6所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S600中采用硬切换方式时，包括：
S601，用户会在与原基站联系的信道上，由原基站发送切换请求，新基站下发切换响应给原基站；
S602，原基站下发切换响应给用户，用户自动向新的基站要求改变，与新的基站接上联系，建立新的信道。
8.根据权利要求6所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S600中采用硬软换方式时，包括：
S603，当用户处于切换状态时，存在两个甚至多个基站对用户进行监测；
S604，基站控制器将各基站依照信号质量好坏依次生成列表，选用最好的基站进行切换。
9.根据权利要求1所述的应用于物联网智能设备的无线通信网络的切换方法，其特征在于，所述S200包括：
S201，确定物联网智能设备的待机状态；
S202，确定物联网智能设备的工作状态；
S203，根据待机状态和工作状态确定物联网智能设备的运行状态。
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