WIFI模块抗干扰方法、装置、终端设备及存储介质与流程
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种wifi模块抗干扰方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
目前，交互智能平板(是一种通过触控技术对显示在显示平板上的内容进行操控和实现人机交互操作的一体化设备)由于具有会议中远程音视频沟通、各种格式会议文档高清晰显示、视频文件播放、现场音响、屏幕书写、文件标注、保存、打印和分发等功能，广泛应用于教育教学、企业会议、商业展，可有效改善沟通环境、提升群体沟通效率。并且交互智能平板由于具有wifi模块，还可以与其他电子设备进行通信连接。
本发明人在实施本发明的过程中发现，现有技术中存在以下技术问题：当交互智能平板处于一个无线热点设备众多的网络环境中时，该交互智能平板的wifi模块的数据通信工作会受到比较严重的信号干扰，会使得交互智能平板的wifi模块的数据传输延时高且数据传输丢包率高。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种wifi模块抗干扰方法、装置、终端设备及存储介质，能有效解决现有技术中wifi模块在受到信号干扰时数据传输延时高且数据传输丢包率高的技术问题。
本发明一实施例提供一种wifi模块抗干扰方法，包括以下步骤：
获取当前由天线模块扫描得到的周围的每一网络热点的n种热点网络信息；n为整数且n≥1；
计算当前wifi模块中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度；其中，所述n种无线网络信息与所述n种热点网络信息一一对应；
当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块的天线工作参数进行配置优化。
作为上述方案的改进，所述计算当前wifi模块中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度步骤包括：
对每一网络热点的所述n种热点网络信息进行归一化处理，对应得到每一网络热点的热点网络信息向量矩阵；
通过余弦相似度算法，对每一所述热点网络信息向量矩阵与当前wifi模块中的n种无线网络信息进行余弦值计算，得到所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度。
作为上述方案的改进，所述当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块的天线工作参数进行配置优化步骤包括：
当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，将所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度作为输入量，输入到预设的天线工作参数调整模型中，得到天线工作参数调整向量矩阵；
根据所述天线工作参数调整向量矩阵得到对应的天线工作参数调整指令，以使所述天线模块根据所述天线工作参数调整指令配置天线工作参数。
作为上述方案的改进，所述预设的天线工作参数调整模型，是预先通过bp神经网络算法来对样本数据进行数据训练而得到的；其中，所述样本数据包括所述n种无线网络信息与对应的热点网络信息的相似度及天线工作参数调整向量矩阵。
作为上述方案的改进，所述wifi模块抗干扰方法还包括以下步骤：
对wifi模块当前的数据队列进行向量化，以得到所述wifi模块的数据传输向量矩阵；
通过预设的调度算法对所述数据传输向量矩阵进行数据处理，以得到所述wifi模块的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵；
根据所述资源调度参数向量矩阵对所述wifi模块的数据传输作业的资源进行调度。
作为上述方案的改进，所述步骤通过预设的调度算法对所述数据传输向量矩阵进行数据处理，以得到所述wifi模块的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵包括：
将所述数据传输向量矩阵拆分成多个子数据传输单元；
通过预设的调度算法计算出每个子数据传输单元为完成数据传输所需要的最小资源；
合并每个子数据传输单元的所述最小资源，以得到所述wifi模块的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵。
本发明另一实施例对应提供了一种wifi模块抗干扰装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前由天线模块扫描得到的周围的每一网络热点的n种热点网络信息；
计算模块，用于计算当前wifi模块中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度；其中，所述n种无线网络信息与所述n种热点网络信息一一对应；
配置优化模块，用于当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块的天线工作参数进行配置优化。
本发明另一实施例提供了一种具有wifi模块的终端设备，包括wifi模块、天线模块、处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序；所述wifi模块、所述天线模块和所述存储器均与所述处理器连接；所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的wifi模块抗干扰方法。
作为上述方案的改进，所述天线模块包括天线单元及连接于天线单元与所述wifi模块之间的增益滤波单元；
所述天线单元用于发射信号与接收信号；所述增益滤波单元用于对天线单元接收到的天线信号进行滤波，并用于在所述处理器的控制下配置所述天线单元的所述天线工作参数。
本发明另一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的wifi模块抗干扰方法。
上述实施例提供的所述wifi模块抗干扰方法、装置、终端设备及存储介质，通过获取当前由天线模块扫描得到的周围的每一网络热点的n种热点网络信息；接着，计算当前wifi模块中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度；最后，当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块的天线工作参数进行配置优化，以确保周围网络热点的热点信号不会对终端设备的wifi模块的数据传输工作进行干扰，从而使得终端设备的wifi模块即使在周围无线网络复杂的环境下，也可以有效降低数据传输延时和数据传输丢包率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的终端设备的所处的网络环境的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种wifi模块抗干扰方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的另一种wifi模块抗干扰方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种wifi模块抗干扰装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的另一种wifi模块抗干扰装置的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图；
图7是经过bp神经网络算法训练得到的天线工作参数调整模型的示意图。
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作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。
参见图1，在本发明实施例中，当具有wifi通信功能的终端设备50处于一个有多个网络热点设备51(例如平板电脑、智能手机或无线路由器等)的网络环境中时，终端设备50的wifi模块2的数据传输工作有可能会受到这些网络热点设备51的信号的干扰，针对这种情况，在本发明实施例中提出了一种wifi模块抗干扰方法。参见图2，是本发明实施例提供的所述wifi模块抗干扰方法的流程示意图。
本实施例提供的wifi模块抗干扰方法可以由具有wifi模块2的终端设备50执行，该终端设备50可以通过软件和/或硬件的方式实现，该终端设备50可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成。该终端设备50可以是平板电脑、智能手机、无线路由器或交互智能平板等。在实施例中，以交互智能平板为所述终端设备50为例进行描述，其中，交互智能平板可以是通过触控技术对显示在显示平板上的内容进行操控和实现人机交互操作的一体化设备，其集成了投影机、电子白板、幕布、音响、电视机、wifi通信以及视频会议终端等一种或多种功能。
在实施例中，交互智能平板具有wifi模块2及与所述wifi模块2连接的天线模块1，其中，天线模块1用于发射信号与接收外部电子设备的信号，wifi模块2用于对天线模块1接收到的信号处理成wifi数据以及将生成的wifi数据通过所述天线模块1发送出去。在实施例中，交互智能平板通过所述wifi模块2与所述天线模块1与其他的外部电子设备建立wifi通信连接，其中，外部电子设备包括但不限于：平板电脑、智能手机或无线路由器等。
可选的，交互智能平板中安装有wifi模块抗干扰应用软件，wifi模块抗干扰应用软件用于提高交互智能平板的wifi模块2的抗干扰能力，该wifi模块抗干扰应用软件可以预先安装在上述交互智能平板中，也可以是在交互智能平板启动wifi应用时，从第三方设备或服务器进行下载并安装使用。其中，第三方设备在实施例中不作限定。具体的，当交互智能平板在与其他电子设备进行wifi通信连接时，可以自动启动甚至是通过用户操作启动所述wifi模块抗干扰应用软件，然后wifi模块抗干扰应用软件运行，以提高交互智能平板的wifi模块2的抗干扰能力。
具体地，参见图1，本发明实施例提供的所述wifi模块抗干扰方法包括步骤s10至步骤s12：
s10，获取当前由天线模块1扫描得到的周围的每一网络热点的n种热点网络信息；n为整数且n≥1。
具体地，交互智能平板通过自身的所述天线模块1对周围的网络热点设备51(例如平板电脑、智能手机或无线路由器等)的wifi信号进行扫描，所述天线模块1会接收到周围的每一网络热点设备51的wifi信号，并扫描得到这些网络热点设备51的wifi信号中的n种热点网络信息(所述热点网络信息即为热点设备51的无线工作时的网络信息)。
其中，这些热点网络信息，包括无线信道(channel)、信号质量(quality)、信号电平(signallevel)、信号频率(frequency)、信号协议(protocol)、地址信息(address)、工作模式(mode)、热点名称(essid)、分组密码(groupcipher)、配对密码(pairwiseciphers)、密钥(encryptionkey)等。
s11，计算当前wifi模块2中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度。
其中，所述n种无线网络信息与所述n种热点网络信息一一对应，且相互对应的无线网络信息与热点网络信息为同种信息参数。这些无线网络信息，包括无线信道(channel)、信号质量(quality)、信号电平(signallevel)、信号频率(frequency)、信号协议(protocol)、地址信息(address)、工作模式(mode)、热点名称(essid)、分组密码(groupcipher)、配对密码(pairwiseciphers)、密钥(encryptionkey)等。例如，当所述热点网络信息包括以下三种：无线信道(channel)、信号频率(frequency)和工作模式(mode)；那么所述无线网络信息也包括上述三种：无线信道(channel)、信号频率(frequency)和工作模式(mode)。此外，所述wifi模块2中的所述无线网络信息是所述wifi模块2无线工作时的网络信息，示例性地，可以是所述wifi模块2对自身当前接收到的数据帧进行解析处理而分析得到的。
当所述n种无线网络信息与对应的所述热点网络信息相同时，那么周围的网络热点设备51会干扰到交互智能平板的wifi模块2的无线工作。例如，当交互智能平板的无线信道与周围的其他网络热点设备51的无线信道相同或重叠时，那么周围的其他网络热点设备51会对交互智能平板的wifi模块2的数据传输工作产生干扰。
具体地，在本步骤中，为了判断出周围的网络热点的wifi信号是否对交互智能平板的wifi模块2是否产生干扰，可以通过计算所述wifi模块2中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度，然后检测是否有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的阈值。
s12，当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块1的天线工作参数进行配置优化。
具体地，当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，表明当前的周围网络热点的wifi信号会干扰到本设备的所述wifi模块2的数据传输工作，此时对所述天线模块1的天线工作参数进行配置优化，以提高所述天线模块1的抗干扰能力和优化信噪比snr，并确保所述wifi模块2的工作不会受到周围网络热点的wifi信号的干扰。
其中，所述天线工作参数可以包括信号频段、发射功率、接收灵敏度和天线极化角度等，则当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，可以对天线模块1的工作参数采取以下配置优化措施的其中一种或多种：1、适当调整所述天线模块1的发射功率，以尽量避免所述天线模块1的信号范围与周围其他网络热点的信号范围重叠；2、适当调整所述天线模块1的接收灵敏度，以提高所述天线模块1的信噪比及抗干扰能力；3、配置所述天线模块1的工作参数，并在所述天线模块1配置后使得所述wifi模块2中的所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度均小于预设的阈值，例如：若所述热点网络信息和所述无线网络信息均包括无线信道，当检测到所述无线网络信息中的无线信道与某一网络热点的热点网络信息中的无线信道相似度比较高时(即两者的无线信道相同或重叠)，那么可以对所述天线模块1中的信号频段这一工作参数进行调整，使得调整后的天线模块1的信号频段与周围网络热点的信号频段进行错开，从而使得所述无线网络信息中的无线信道与周围网络热点的热点网络信息中的无线信道不同且不重叠。当然，还可以采用现有技术中的其他的配置优化措施来对所述天线模块1的工作参数进行优化，对此不做具体限定。
可选地，当检测到没有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，可以对所述天线模块1的天线工作参数进行增强配置，以增强所述天线模块1的工作性能，例如：可以适当增强所述天线模块1的发射功率，或适当增强所述天线模块1的接收灵敏度。
在本发明实施例中，首先通过获取当前由天线模块1扫描得到的周围的每一网络热点的n种热点网络信息；接着，计算当前wifi模块2中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度；最后，当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块1的天线工作参数进行配置优化，这样可以提高所述天线模块1的抗干扰能力，并确保周围网络热点的热点信号不会对终端设备50的wifi模块2的数据传输工作进行干扰，从而使得终端设备50的wifi模块2即使在周围无线网络复杂的环境下，也可以有效降低数据传输延时和数据传输丢包率。
为了便于对本发明实施例的理解，在此提供以下更具体的方案：
具体地，所述步骤s11具体包括步骤s110至步骤s111：
s110，对每一网络热点的所述n种热点网络信息进行归一化处理，对应得到每一网络热点的热点网络信息向量矩阵。
具体地，当获取到每一网络热点的所述n种热点网络信息后，为了便于后续对这些参数数据进行数据处理，对每一网络热点的所述n种热点网络信息进行归一化处理，并对应得到每一网络热点的热点网络信息向量矩阵。其中，数据处理后的每一网络热点的每种所述热点网络信息作为对应的所述热点网络信息向量矩阵的矩阵元素。
s111，通过余弦相似度算法，对每一所述热点网络信息向量矩阵与当前wifi模块2中的n种无线网络信息进行余弦值计算，得到所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度。
具体地，通过余弦相似度算法：
作为上述方案的改进，所述步骤s12具体包括步骤s120至步骤s121：
s120，当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，将所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度作为输入量，输入到预设的天线工作参数调整模型中，得到天线工作参数调整向量矩阵。
具体地，当周围网络热点的wifi信号对交互智能平板的所述wifi模块2的工作产恒干扰时，交互智能平板会检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，此时将所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度作为输入量，输入到预设的天线工作参数调整模型中，得到天线工作参数调整向量矩阵，而该向量矩阵中的矩阵元素为天线工作参数的具体调整数据。其中，所述预设的天线工作参数调整模型是预先通过对大量的样本数据进行数据训练而得到的；更具体地，是预先通过bp神经网络算法(当然还可以通过其他模型训练算法)来对样本数据进行数据训练而得到的；其中，所述样本数据包括所述n种无线网络信息与对应的热点网络信息的相似度及天线工作参数调整向量矩阵。
示例性地，通过bp神经网络算法训练得到的天线工作参数调整模型如图7所示：
需要说明的是，该天线工作参数调整模型隐层可以为一个或多个，该天线工作参数调整模型中的参数说明如下：
d为输入层神经元个数；l为输出层神经元个数；q为隐层神经元个数；θj为输出层第j个神经元的阈值；γh为隐层第h个神经元的阈值；vih为输入层第i个神经元和隐层第h个神经元的连接权值；whj为隐层第h个神经元和输出层第j个神经元的连接权值；bh为隐层第h个神经元的输出；
举例而言，将所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度作为输入参数d＝{x1,x2,...,xd},xd∈r,且d＝n，输入到上述的天线工作参数调整模型中，最终得到天线工作参数调整向量矩阵为y＝{y1,y2,...,yl},yl∈r。
s121，根据所述天线工作参数调整向量矩阵得到对应的天线工作参数调整指令，以使所述天线模块1根据所述天线工作参数调整指令配置天线工作参数。
对于步骤s120至步骤s121，举例而言，参见图1，假设交互智能平板的周围有两个网络热点设备51a与b，所述热点网络信息与所述无线网络信息均包括无线信道，且所述天线工作参数调整向量矩阵中的矩阵元素为信号频段，若交互智能平板检测出自身所述wifi模块2中的无线信道参数与a的无线信道参数的相似度为相同，而与b的无线信道参数的相似度为不同时，将这两个相似度作为输入量输入到所述预设的天线工作参数调整模型中，此时所述预设的天线工作参数调整模型会根据这两个相似度输出天线工作参数调整向量矩阵，而该天线工作参数调整向量矩阵中的矩阵元素即为信号频段，且该天线工作参数调整向量矩阵中的信号频段与a和b这两个设备的信号频段均不同且不重叠。当得到该天线工作参数调整向量矩阵后，交互智能平板会该向量矩阵得到天线工作参数调整指令，而所述天线模块1根据所述天线工作参数调整指令重新配置信号频段。
作为上述方案的改进，所述天线模块1包括天线单元100及连接于天线单元100与所述wifi模块2之间的增益滤波单元101；所述天线单元100用于发射信号与接收信号；所述增益滤波单元101用于对天线单元100接收到的天线信号进行滤波，并用于根据所述天线工作参数调整指令配置所述天线单元100的所述天线工作参数。
以上实施例均是针对信号这一方面，来提高交互智能平板的所述wifi模块2和所述天线模块1的信号抗干扰能力。为了进一步提高交互智能平板的所述wifi模块2的数据传输工作抗干扰能力，在此针对所述wifi模块2的数据传输这一部分进行优化，具体地，参见图3，对数据传输的优化的方案为：步骤s20至步骤s22，即，所述wifi模块抗干扰方法还包括步骤s20至步骤s22：
s20，对wifi模块2当前的数据队列进行向量化，以得到所述wifi模块2的数据传输向量矩阵。
具体地，wifi模块2以数据队列的形式进行数据传输，其中，数据队列的形式有数据发送队列和数据接收队列这两种形式，因此“对wifi模块2当前的数据队列进行向量化，以得到所述wifi模块2的数据传输向量矩阵”可以有以下三种情况：1、对wifi模块2当前的数据接收队列进行向量化，以得到所述wifi模块2的数据传输向量矩阵；2、对wifi模块2当前的数据发送队列进行向量化，以得到所述wifi模块2的数据传输向量矩阵；3、对wifi模块2当前的数据接收队列与数据发送队列一起进行向量化，以得到所述wifi模块2的数据传输向量矩阵。可以理解的是，数据传输向量矩阵中的矩阵元素为数据队列中的数据。
s21，通过预设的调度算法对所述数据传输向量矩阵进行数据处理，以得到所述wifi模块2的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵。
具体地，通过预设的调度算法对所述数据传输向量矩阵进行数据处理，以分析出所述wifi模块2的数据传输作业的每个数据传输任务(即下文提到的子数据传输单元)所需要的资源，并以此形成所述wifi模块2的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵。其中，所述资源调度参数向量矩阵中的向量元素为每个数据传输任务所需要的资源(所述资源包含cpu占有率、irq中断使用数、内存使用率、进程开销数、gpu使用率、工作队列并发数、进程任务优先级等)。可选的，所述调度算法可以为完全公平调度算法和/或实时调度算法等，在此不做具体限定。
进一步地，所述步骤s21包括步骤s210至步骤s212：
s210，将所述数据传输向量矩阵拆分成多个子数据传输单元。
其中，每个子数据传输单元包含有所述数据队列中的一部分数据。
s211，通过预设的调度算法计算出每个子数据传输单元为完成数据传输所需要的最小资源。
s212，合并每个子数据传输单元的所述最小资源，以得到所述wifi模块2的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵。
s22，根据所述资源调度参数向量矩阵对所述wifi模块2的数据传输作业的资源进行调度。
具体地，将所述资源调度参数向量矩阵作用于交互智能平板的系统内核(kernel)，由所述系统内核完成对所述wifi模块2的数据传输作业的资源调度。
在本改进的实施例中，首先通过对wifi模块2当前的数据队列进行向量化，以得到所述wifi模块2的数据传输向量矩阵；接着，通过预设的调度算法对所述数据传输向量矩阵进行数据处理，以得到所述wifi模块2的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵；最后，根据所述资源调度参数向量矩阵对所述wifi模块2的数据传输作业的资源进行调度，这样就可以实现对所述wifi模块2的数据传输能力的优化，从而可以进一步有效降低数据传输延时和数据传输丢包率。
请参见图4，本发明另一实施例对应提供了一种wifi模块抗干扰装置，包括：
获取模块10，用于获取当前由天线模块1扫描得到的周围的每一网络热点的n种热点网络信息；
计算模块11，用于计算当前wifi模块2中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度；其中，所述n种无线网络信息与所述n种热点网络信息一一对应；
配置优化模块12，用于当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块1的天线工作参数进行配置优化。
作为上述实施例的改进，所述计算模块11包括：
归一化单元，用于对每一网络热点的所述n种热点网络信息进行归一化处理，对应得到每一网络热点的热点网络信息向量矩阵；
相似度计算单元，用于通过余弦相似度算法，对每一所述热点网络信息向量矩阵与当前wifi模块2中的n种无线网络信息进行余弦值计算，得到所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度。
作为上述实施例的改进，所述配置优化模块12包括：
输入单元，用于当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，将所述n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度作为输入量，输入到预设的天线工作参数调整模型中，得到天线工作参数调整向量矩阵；
配置单元，用于根据所述天线工作参数调整向量矩阵得到对应的天线工作参数调整指令，以使所述天线模块1根据所述天线工作参数调整指令配置天线工作参数；其中，所述天线工作参数包括以下至少一种：信号频段、发射功率、接收灵敏度和天线极化角度。
作为上述实施例的改进，参见图5，所述wifi模块抗干扰装置还包括：
向量化模块20，用于对wifi模块2当前的数据队列进行向量化，以得到所述wifi模块2的数据传输向量矩阵；
数据处理模块21，用于通过预设的调度算法对所述数据传输向量矩阵进行数据处理，以得到所述wifi模块2的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵；
资源调度模块22，用于根据所述资源调度参数向量矩阵对所述wifi模块2的数据传输作业的资源进行调度。
作为上述实施例的改进，所述数据处理模块21包括：
拆分单元，用于将所述数据传输向量矩阵拆分成多个子数据传输单元；
资源计算单元，用于通过预设的调度算法计算出每个子数据传输单元为完成数据传输所需要的最小资源；
合并单元，用于合并每个子数据传输单元的所述最小资源，以得到所述wifi模块2的数据传输作业的资源调度参数向量矩阵。
在上述发明实施例中，首先，通过所述获取模块10获取当前由天线模块1扫描得到的周围的每一网络热点的n种热点网络信息；接着，通过所述计算模块11计算当前wifi模块2中的n种无线网络信息与每一网络热点的对应的热点网络信息的相似度；最后，通过所述配置优化模块12当检测到有所述无线网络信息与任一网络热点的对应的热点网络信息的相似度大于预设的干扰阈值时，对所述天线模块1的天线工作参数进行配置优化，以确保周围网络热点的热点信号不会对终端设备50的wifi模块2的数据传输工作进行干扰，从而使得终端设备50的wifi模块2即使在周围无线网络复杂的环境下，也可以有效降低数据传输延时和数据传输丢包率。
参见图6，是本发明一实施例提供一种终端设备50的示意图。该实施例的终端设备50包括：上述的wifi模块2、上述的天线模块1、处理器3、存储器4以及存储在所述存储器4中并可在所述处理器3上运行的计算机程序，例如wifi模块抗干扰程序。所述wifi模块2、所述天线模块1和所述存储器4均与所述处理器3连接；所述处理器3执行所述计算机程序时实现上述各个wifi模块抗干扰方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s10至步骤s12。或者，所述处理器3执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如获取模块10、计算模块11和配置优化模块12。
理想的，参见图6，所述天线模块1包括天线单元100及连接于天线单元100与所述wifi模块2之间的增益滤波单元101；所述天线单元100用于发射信号与接收信号；所述增益滤波单元101用于对天线单元100接收到的天线信号进行滤波，这样可以提高所述天线模块1的信噪比，并且，所述增益滤波单元101还用于在所述处理器3的控制下按照上述实施例中的各个wifi模块抗干扰方法配置所述天线单元100的天线工作参数，这样可以提高所述天线模块1与所述wifi模块2的抗干扰能力。
为了进一步提高所述wifi模块2的抗干扰能力，参见图6，所述wifi模块2罩设有屏蔽罩5，以屏蔽外部的干扰信号。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器4中，并由所述处理器3执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述wifi模块抗干扰装置/终端设备50中的执行过程。
所述终端设备50可以是交互智能平板、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备50可包括，但不仅限于，处理器3、存储器4。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是所述终端设备50的示例，并不构成对所述终端设备50的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备50还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器3可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器3、数字信号处理器3(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，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3可以是微处理器3或者该处理器3也可以是任何常规的处理器3等，所述处理器3是所述终端设备50的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备50的各个部分。
所述存储器4可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器3通过运行或执行存储在所述存储器4内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器4内的数据，实现所述终端设备50的各种功能。所述存储器4可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器4可以包括高速随机存取存储器4，还可以包括非易失性存储器4，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器4件、闪存器件、或其他易失性固态存储器4件。
其中，所述终端设备50集成的模块/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介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器3执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器4、只读存储器4(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器4(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所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模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
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