网络接入类型决策方法、装置、切换控制装置及存储介质与流程

本发明涉及室内无线通信技术领域，具体涉及一种由可见光通信和传统射频通信组成的混合室内无线通信网络环境中的网络接入类型决策方法、装置、切换控制装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

可见光通信(visiblelightcommunication,vlc)技术被认为是未来室内无线通信系统的重要技术之一，引起了学术界和工业界的广泛关注。由于移动终端数量和服务需求的不断增长，室内无线网络数据流量正在迅速增加，射频(radiofrequency,rf)通信可用频谱受限的弊端逐渐显现。近年来，vlc技术得到迅速发展，该技术借助室内覆盖的照明发光二极管(led)设施进行通信，利用led发出的高频可见光波作为通信信息载体，对信息进行强度调制和传输，在用户端由光电检测器件检测接收到的光载波信号。vlc系统支持室内环境中的数据通信和照明，可以使用大量不受限的自由频谱在空气中传输光信号，已经成为克服高度局域化通信系统无线电频谱拥挤的一种可行手段。与传统射频通信技术相比，可见光通信具有高数据速率、绿色低碳、布设方便和高保密性的优势，可以满足室内无线通信场景对高接入速率的需求。

然而，可见光通信技术在实际系统的应用中仍然存在一些亟待解决的问题。首先相比于其他无线通信的穿透性，可见光通信很容易受到遮挡物的影响，造成光通信链路的不稳定，无法保证移动用户获得持续有效的通信服务。此外，可见光波长太短导致受散射、反射、多径的影响较大，因此该技术具有一定的局限性和适用场景。总之，vlc技术需要突破的瓶颈问题是如何有效处理光束被障碍物的阻塞，这也是当前研究的热点问题。

目前一种合理的解决方案是把vlc技术和其他无线接入方式结合，为实际环境下的移动用户提供较好的网络服务。通常在室内场所中，采用无线保真(wirelessfidelity,wifi)进行全覆盖，保证用户接入的持续性，而针对wifi技术带宽不足的缺点，引入vlc技术形成室内异构通信网络。vlc-wifi混合网络可以结合光保真(lightfidelity,lifi)的高速传输特性和无处不在的wifi覆盖特性，为室内环境中的用户提供更好的接入选择来提高传输性能，改善用户体验。

在vlc-wifi混合网络中，由于不透明的障碍物阻碍视距(lineofsight,los)信道，lifi容易受到信道堵塞的影响，为了防止通信出现长时间中断，将lifi用户切换到wifi提供替代接入。但是，用户在两个网络之间频繁切换会大幅减少用于传输数据的时间，降低等效传输速率。为了避免出现乒乓效应，用户应该在失去lifi连接时，有选择地切换到wifi。室内场景下，障碍物的移动导致信道阻塞的频率和时长都很难确定，切换开销和遮挡效应都是需要考虑的问题，这极大地增加了用户选择合适接入类型的难度。

简化问题起见，室内可见光通信信道可建模为los信道模型，光信道增益可以表示为：

其中，朗伯指数m是半强度辐射角θ1/2的函数，可以用公式m＝-1/log2(cos(θ1/2))表示，ap是光电二极管的接收端物理区域，d是从lifi接入点(ap)到用户光接收器之间的距离，ψ是照射角度，θ是入射角；θf是接收器视场角(fieldofview,fov)的半角，ts(θ)是光学滤波器的增益，集中器增益g(θ)可表示为：

其中n是折射率。

用户端μ连接到lifiapα时，其信号干扰加噪声比(sinr)可表示为：

其中γ是光电转换效率，pt是每个lifiap的发射光功率，n0是噪声功率谱密度，b是led灯的调制带宽，hμ,α是用户端μ与lifiapα之间的光信道增益，hμ,else是用户端μ与其他干扰的lifiap之间的光信道增益。

在可见光通信中通常采用正交频分复用技术(ofdm)，由于lifi传输中使用的强度调制和直接检测，只有实数值信号才能传输到接收机，至少有一半的子载波被用于实现调制后复数符号的厄米共轭。因此用户端μ与其他干扰的lifiap之间利用一半带宽可达到的数据速率表示为：

在机器学习中，支持向量机(svm)是一种与相关学习算法有关的监督学习模型，被广泛应用于数据分析和模式识别，主要用来解决分类和回归等问题。当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化进行学习，对于近似线性可分的样本，可以根据软间隔最大化进行学习。而在实际应用情况中，更为常见的是线性不可分的样本集，此时通过核函数进行非线性变换，将非线性问题转化为线性问题。核函数可以把训练样本从原始空间映射到高维空间，使其在这个空间中线性可分，因此在解决非线性问题时需要选择合适的核函数。

技术实现要素：

鉴于以上问题，本发明提出一种网络接入类型决策方法、装置、切换控制装置及计算机可读存储介质，在由可见光通信和传统射频通信组成的混合室内无线通信网络环境中，使得用户可以较为准确地选择等效数据速率最大的接入类型，有效应对频繁切换和遮挡阻塞带来的负面影响，满足用户对于传输速率和通信质量的需求。

本申请的第一方面提供一种网络接入类型决策方法，应用于由可见光通信和传统射频通信组成的混合室内无线通信系统中，所述室内无线通信系统包括至少一网络切换控制装置、至少一可见光通信设备、至少一无线射频通信设备、及至少一用户端，所述方法包括：

以固定时间间隔持续监测用户端在每个时间间隔的可见光通信信道阻塞参数，其中，每一时间间隔被定义为一个状态，所述信道阻塞参数包括信道阻塞发生率和占用率，所述发生率对应所述时间间隔内发生的信道阻塞次数，所述占用率是用户端遇到信道阻塞的时间占所述时间间隔的比例；

获取所述用户端当前状态下可见光通信信道未遮挡时的数据传输速率，并根据已知的前一状态的信道阻塞参数以及当前状态可见光通信信道未遮挡时的数据传输速率，按照预先训练好的非线性支持向量机模型确定等效数据速率最大的接入类型作为当前状态用户端的接入类型。

优选地，所述预先训练好的非线性支持向量机模型的训练方法包括：

建立用户端接入类型决策的初始数据集，所述初始数据集中包括用户端在前一状态的信道阻塞发生率和占用率，以及当前状态下可见光通信信道未遮挡时数据传输速率；

在所述初始数据集上采用径向基核函数训练所述非线性支持向量机模型，其中，训练样本数据集为所述初始数据集，标签为三种用户网络接入类型，其中，第一种标签类型y＝1代表仅连wifi，第二种标签类型y＝2代表仅连lifi，第三种标签类型y＝3代表lifi/wifi，即用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

获取测试样本数据集，对所述训练好的非线性支持向量机模型决策效果进行测试，所述测试样本数据集包括用户端在前一状态的信道阻塞发生率和占用率，以及当前状态下可见光通信信道未遮挡时数据传输速率。

优选地，所述标签的计算方法包括：

利用预设时间长度内已经测得的当前实际信道阻塞参数计算当前状态用户端的等效速率并选取等效速率最大的网络接入类型作为训练样本数据集标签。

优选地，所述计算当前状态用户端的等效速率并选取等效速率最大的网络接入类型作为训练样本数据集标签包括：

1)计算当前状态用户端的等效速率：

设κ表示用户端的接入类型，th表示用户端进行网络切换的垂直切换时间占所述时间间隔比例，在当前状态下用户端使用wifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

用户端使用lifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

r^lifi为用户端实际接收到的当前状态lifi传输速率，r^wifi为wifi恒定传输速率，则用户端等效速率r为：

2)在所述用户端等效速率中选取等效速率最大的网络接入类型作为训练样本数据集标签。

本申请的第二方面提供一种网络接入类型决策装置，所述装置包括：

可见光通信信道阻塞参数监测模块，用于以固定时间间隔持续监测用户端在每个时间间隔的可见光通信信道阻塞参数，其中，每一时间间隔被定义为一个状态，所述信道阻塞参数包括信道阻塞发生率和占用率，所述发生率对应所述时间间隔内发生的信道阻塞次数，所述占用率是用户端遇到信道阻塞的时间占所述时间间隔的比例；

数据传输速率获取模块，用于获取所述用户端当前状态下可见光通信信道未遮挡时的数据传输速率；以及

网络接入类型决策模块，用于根据已知的前一状态的信道阻塞参数以及当前状态可见光通信信道未遮挡时的数据传输速率，按照预先训练好的非线性支持向量机模型确定等效数据速率最大的接入类型作为当前状态用户端的接入类型。

优选地，所述装置还包括模型训练模块，用于训练所述非线性支持向量机模型，所述模型训练模块训练所述非线性支持向量机模型包括：

建立用户端接入类型决策的初始数据集，所述初始数据集中包括用户端在前一状态的信道阻塞发生率和占用率，以及当前状态下可见光通信信道未遮挡时数据传输速率；

在所述初始数据集上采用径向基核函数训练所述非线性支持向量机模型，其中，训练样本为所述初始数据集，标签为三种用户网络接入类型，其中，第一种标签类型y＝1代表仅连wifi，第二种标签类型y＝2代表仅连lifi，第三种标签类型y＝3代表lifi/wifi，即用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

获取测试样本数据集，对所述训练好的非线性支持向量机模型决策效果进行测试，所述测试样本数据集包括用户端在前一状态的信道阻塞发生率和占用率，以及当前状态下可见光通信信道未遮挡时数据传输速率。

优选地，所述标签的计算方法包括：

利用预设时间长度内已经测得的当前实际信道阻塞参数计算当前状态用户端的等效速率并选取等效速率最大的网络接入类型作为训练样本数据集标签；

其中，所述计算当前状态用户端的等效速率并选取等效速率最大的网络接入类型作为训练样本数据集标签包括：

1)计算当前状态用户端的等效速率：

设κ表示用户端的接入类型，th表示用户端进行网络切换的垂直切换时间占所述时间间隔比例，在当前状态下用户端使用wifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

用户端使用lifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

r^lifi为用户端实际接收到的当前状态lifi传输速率，r^wifi为wifi恒定传输速率，则用户端等效速率r为：

2)在所述用户端等效速率中选取等效速率最大的网络接入类型作为训练样本数据集标签。

本申请的第三方面提供一种切换控制装置，所述切换控制装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现所述网络接入类型决策方法。

本申请的第四方面提供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所述网络接入类型决策方法。

本发明依据用户已知的上一状态vlc信道阻塞参数(发生率和占用率)以及lifi数据传输速率，通过训练好的svm模型选择等效数据速率最大的接入类型，通过这种方法用户可以在混合网络中较为准确地选择等效数据速率最大的接入类型，可以有效应对频繁切换和遮挡阻塞带来的负面影响，提高用户整体速率性能，满足用户对于传输速率和通信质量的需求，避免通信出现长时间中断。另外，本发明中建立好分类数据集和模型后，可以直接利用用户端当前已知信息对网络接入类型进行快速决策，减少网络切换决策的额外开销。

附图说明

图1是本发明一实施方式中网络接入类型决策方法的网络应用环境示意图。

图2是本发明一实施方式提供的网络接入类型决策方法的流程图。

图3是本发明一实施方式提供的用于网络接入类型决策的svm模型训练方法流程图。

图4是本发明一实施方式提供的网络接入类型决策装置的功能模块示意图。

图5是本发明一实施方式提供的网络切换控制装置的示意图。

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例对本发明进行详细描述。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，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。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

请参阅图1，为本发明一实施方式中网络接入类型决策方法的应用环境示意图。本实施方式中，所述网络接入类型决策方法应用于一种由可见光通信和传统射频通信组成的混合室内无线通信系统100(下称室内无线通信系统100)中。所述室内无线通信系统100至少包括至少一网络切换控制装置10、至少一可见光通信设备20、至少一无线射频通信设备30、及至少一用户端40。所述网络切换控制装置10与所述可见光通信设备20及射频通信设备30通过有线连接的方式建立通信连接。所述至少一用户端40通过所述可见光通信设备20提供的可见光通信网络或所述射频通信设备30提供的无线射频通信网络实现网络数据传输。所述网络切换控制装置10用于控制所述用户端40在上述可见光通信网络和无线射频通信网络之间的切换。

本实施方式中，所述可见光通信设备20是室内的照明设备，例如室内的照明发光二极管(led灯)、荧光灯等，用于提供光保真(lightfidelity,lifi)通信。在本实施方式中，以所述无线射频通信设备30是设置于室内的无线保真(wirelessfidelity,wifi)通信设备进行说明。在其他实施方式中，所述无线射频通信设备30也可以是其他无线通信方式的通信设备。本发明一所述用户端40为智能手机、平板电脑等电子装置。

图2是本发明一实施方式提供的网络接入类型决策方法的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

如图2所示，所述网络接入类型决策方法具体包括以下步骤：

步骤s1：网络切换控制装置以固定时间间隔t持续监测用户端在每个时间间隔t的vlc信道阻塞参数，其中，每一时间间隔t被定义为一个状态，所述vlc信道阻塞参数包括信道阻塞发生率λ和占用率η。

本实施方式中，所述时间间隔t可以根据需要设置为合适的时间长度值。举例而言，所述网络切换控制装置以60秒为一个时间间隔t持续监测用户端的vlc信道阻塞参数，所述第一个60秒被定义为第一状态，第二个60秒被定义为第二状态，以此类推，第n个60秒被定义为第n状态。自然数n表示每个状态的序号。

一个状态(即一个时间间隔t)对应的发生率λ指所述时间间隔t内发生的vlc信道阻塞次数，占用率η是用户端遇到信道阻塞的时间占所述时间间隔t的比例。由于阻塞占用率η是0到1之间的任意数，为了便于分析将η以0.1的精度进行离散化。

在监测过程中，由于用户端和障碍物的移动，两个相邻状态之间的vlc信道阻塞参数会相应发生变化，vlc信道阻塞参数在下一状态会变为新值。实际应用场景中，用户无法知道当前n状态时间段内vlc信道阻塞参数，用户已知信息为n-1状态阻塞发生率λn-1和占用率ηn-1。

步骤s2、所述网络切换控制装置获取所述用户端当前n状态下可见光通信信道未遮挡的lifi数据传输速率，并根据已知的前一状态的vlc信道阻塞参数及当前状态下lifi数据传输速率，按照预先训练好的非线性svm模型确定等效数据速率最大的接入类型作为当前状态用户端的接入类型。

其中，所述非线性svm模型的训练方法将在后面结合图3进行详述。

每个状态下，网络切换控制装置为无线通信系统中所有用户端决策网络接入类型。在混合室内无线通信系统的vlc-wifi混合网络中，由于用户端和障碍物的移动，vlc信道阻塞参数在下一状态会变为新值，两个相邻状态之间的时间间隔为t，网络切换控制装置以时间间隔t为周期更新每个用户端的网络接入类型。

步骤s3、所述网络切换控制装置将所述确定好的当前状态用户端的接入类型发送至用户端，控制用户端以所述确定的接入类型接入网络。

当所述网络切换控制装置确定当前状态用户端接入的网络类型为仅连wifi时，所述用户端根据所述网络切换控制装置确定的接入类型接入所述wifi网络，不进行ap(wirelessaccesspoint,无线访问接入点)间的切换。当所述网络切换控制装置确定当前状态用户端接入的网络类型为仅连lifi时，所述用户端根据所述网络切换控制装置确定的接入类型接入lifi网络，同样不进行ap间的切换。当所述网络切换控制装置确定当前状态用户端接入的网络类型为lifi/wifi时，所述用户端根据所述网络切换控制装置确定的接入类型可在lifi网络和wifi网络之间进行切换，在发生信道阻塞时从lifi切换到wifi，并且当lifi连接恢复时切换回原ap。本发明中的网络接入类型决策方法依据用户端已知的上一状态vlc信道阻塞参数(包括发生率和占用率)以及当前状态lifi数据传输速率，利用svm模型选择等效数据速率最大的接入类型，提高用户整体速率性能。

请参阅图3，为本发明一实施方式中训练svm模型的方法流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

步骤s21、建立用户端接入类型决策的初始数据集，所述初始数据集中包括用户端在n-1状态的vlc信道阻塞发生率λn-1和占用率ηn-1，以及当前n状态下未遮挡的lifi传输速率即，初始数据集其中n为自然数。

本实施方式中，所述初始数据集是由用户端收集预设时间长度内的信息得出的。所述预设时间长度是较长一段时间内的信息，所述预设时间长度可以根据需要进行设置，例如一个月。实际场景中，用户无法知道当前n状态时间段内vlc信道阻塞参数，用户端已知信息为n-1状态发生率λn-1和占用率ηn-1,以及当前n状态未遮挡lifi传输速率因此由以上三个参数构成样本输入的初始数据集

每个状态下用户端的vlc信道阻塞参数(发生率和占用率)保持不变，当状态发生改变时用户端的vlc信道阻塞参数也随之变化，当前状态的发生率λn和占用率ηn只与上一状态有关。本实施方式中，训练svm模型进行决策可以利用实际室内场景前后状态lifi信道阻塞参数之间的相关性。

步骤s22、在所述初始数据集上采用径向基核函数训练非线性svm模型，其中，训练样本数据集为所述初始数据集x，标签为三种用户网络接入类型y，其中，第一种标签类型y＝1代表仅连wifi，第二种标签类型y＝2代表仅连lifi，第三种标签类型y＝3代表lifi/wifi，即用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi。

本实施方式中，利用预设时间长度内已经测得的当前实际信道阻塞发生率λn和占用率ηn计算当前状态用户端的等效速率并选取等效速率最大的网络接入类型作为所述训练样本数据集标签y。

具体地，对一个用户端，一个状态中有效传输时间是时间间隔t减去信道阻塞时间和网络切换所占用时间之后剩余的时间比例。设κ表示用户端的接入类型，th表示用户端进行网络切换的垂直切换时间占所述时间间隔比例，在当前状态下用户端使用wifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

用户端使用lifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

r^lifi为用户端实际接收到的当前状态lifi传输速率，r^wifi为wifi恒定传输速率，则用户端等效速率r为：

利用当前状态实际参数值计算不同接入类型等效速率，选取等效速率最大的接入类型作为所述训练样本数据集标签y。

标签类型y＝1的用户端总是连接到wifi，不进行ap间的切换；标签类型y＝2的用户端总连接到lifi，不进行ap间的切换。当发生lifi信道阻塞时，标签类型y＝3的用户端从lifi切换到wifi，并且当lifi连接恢复时切换回原ap。分类思路如下，考虑到切换开销，不是每个经历vlc信道阻塞的lifi用户端都应该切换到wifi。当用户端具有高的信道阻塞发生率时，将其切换到wifi会导致频繁的切换。在这种情况下，如果阻塞占用率很高，用户端最好一直连接到wifi，否则用户端应该一直留在lifi网络中。对于具有低发生率但高占用率的用户端，当发生信道阻塞时应该将所述用户端切换到wifi，这种情况下用户端在ap间的切换不频繁，同时也保证了阻塞占用时期数据的鲁棒传输。

本实施方式中，将训练好的非线性svm模型记为y＝f(x)，其中，x向量中包括n-1状态发生率λn-1和占用率ηn-1,以及当前n状态未遮挡lifi传输速率y为网络接入类型。

步骤s23、获取测试样本数据集，对所述训练好的非线性svm模型决策效果进行测试，所述测试样本数据集中包括用户端在n-1状态的vlc信道阻塞发生率和占用率，以及当前n状态下未遮挡的lifi传输速率。

本实施方式中，获取所述测试样本数据集的方法与获取所述初始数据集的方法相同，即，所述测试样本数据集由用户端收集一段较长时间内的统计信息得出。

本实施方式中，训练svm模型是由所述网络切换控制装置执行的，所述网络切换控制装置由用户端获取所述初始数据集并训练所述非线性svm模型，并将训练好的非线性svm模型的模型参数存储至所述网络切换控制装置的预设存储位置。

所述非线性svm模型训练完成后，所述网络切换控制装置根据当前用户端已知信息x向量n-1状态发生率λn-1和占用率ηn-1,以及当前n状态未遮挡lifi传输速率)为用户决策合适的网络接入类型y。

在本发明的其他实施方式中，训练svm模型也可以是由云服务器等其他计算机装置执行的，例如，所述网络切换控制装置由用户端获取所述初始数据集后，将所述初始数据集发送至所述云服务器，所述云服务器根据所述初始数据集利用径向基核函数训练非线性svm模型并测试完成后，将所述训练好的非线性svm模型的模型发送至所述网络切换控制装置，所述网络切换控制装置直接利用所述训练好的非线性svm模型为用户决策合适的网络接入类型。

本发明通过训练好的svm模型决策合适的用户网络接入类型，通过这种方法用户可以在混合网络中较为准确地选择等效数据速率最大的接入类型，可以有效应对频繁切换和遮挡阻塞带来的负面影响，满足用户对于传输速率和通信质量的需求，避免通信出现长时间中断。系统的主要开销在于样本数据集的收集建立和非线性svm模型的训练过程，所以在中央处理单元建立好分类数据集和模型后，可以直接利用用户端当前已知信息对网络接入类型进行快速决策，减少额外的开销。

图4为本发明一实施方式提供的网络接入类型决策装置的结构图。

在一些实施方式中，所述网络接入类型决策装置200可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述网络接入类型决策装置200中的各个程序段的程序代码可以存储于计算机装置的存储器中，并由至少一个处理器所执行，以实现室内用户端网络接入类型决策功能。

参考图4，本实施方式中，网络接入类型决策装置200根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块，所述各个功能模块用于执行图2对应实施方式中的各个步骤，以实现对室内用户端网络接入类型决策的功能。本实施方式中，所述网络接入类型决策装置200的功能模块可以包括可见光通信信道阻塞参数监测模块201、数据传输速率获取模块202、网络接入类型决策模块203、模型训练模块204。各个功能模块的功能将在下面的实施例中进行详述。

所述可见光通信信道阻塞参数监测模块201用于以固定时间间隔t持续监测用户端在每个时间间隔t的vlc(visiblelightcommunication,可见光通信)信道阻塞参数，其中，每一时间间隔t被定义为一个状态，所述vlc信道阻塞参数包括信道阻塞发生率λ和占用率η。

本实施方式中，所述时间间隔t可以根据需要设置为合适的时间长度值。举例而言，所述网络切换控制装置以60秒为一个时间间隔t持续监测用户端的vlc信道阻塞参数，所述第一个60秒被定义为第一状态，第二个60秒被定义为第二状态，以此类推，第n个60秒被定义为第n状态。自然数n表示每个状态的序号。

一个状态(即一个时间间隔t)对应的发生率λ指所述时间间隔t内发生的vlc信道阻塞次数，占用率η是用户端遇到信道阻塞的时间占所述时间间隔t的比例。由于阻塞占用率η是0到1之间的任意数，为了便于分析将η以0.1的精度进行离散化。

在监测过程中，由于用户端和障碍物的移动，两个相邻状态之间的vlc信道阻塞参数会相应发生变化，vlc信道阻塞参数在下一状态会变为新值。实际应用场景中，用户无法知道当前n状态时间段内vlc信道阻塞参数，用户已知信息为n-1状态阻塞发生率λn-1和占用率ηn-1。

所述数据传输速率获取模块202获取所述用户端当前n状态下可见光通信信道未遮挡时的lifi数据传输速率。

网络接入类型决策模块203用于根据前一状态的vlc信道阻塞参数以及当前状态下lifi数据传输速率，按照预先训练好的非线性svm(supportvectormachine,支持向量机)模型确定等效数据速率最大的接入类型作为当前状态用户端的接入类型。网络接入类型决策模块203还用于将所述确定好的当前状态用户端的接入类型发送至用户端，控制用户端以所述确定的接入类型接入网络。

每个状态下，网络切换控制装置为无线通信系统中所有用户端决策网络接入类型。在混合室内无线通信系统的vlc-wifi混合网络中，由于用户端和障碍物的移动，vlc信道阻塞参数在下一状态会变为新值，两个相邻状态之间的时间间隔为t，网络切换控制装置以时间间隔t为周期更新每个用户端的网络接入类型。

所述模型训练模块204用于训练所述非线性svm模型。

具体地，所述模型训练模块204训练所述非线性svm模型的方法包括如下步骤：

步骤(一)：建立用户端接入类型决策的初始数据集，所述初始数据集中包括用户端在n-1状态的vlc信道阻塞发生率λn-1和占用率ηn-1，以及当前n状态下未遮挡的lifi传输速率即，初始数据集其中n为自然数。

本实施方式中，vlc信道阻塞发生率和占用率是由用户端收集一段较长时间内的统计信息得出的。实际场景中，用户无法知道当前n状态时间段内vlc信道阻塞参数，用户端已知信息为n-1状态发生率λn-1和占用率ηn-1,以及当前n状态未遮挡lifi传输速率因此由以上三个参数构成样本输入的初始数据集

每个状态下用户端的vlc信道阻塞参数(发生率和占用率)保持不变，当状态发生改变时用户端的vlc信道阻塞参数也随之变化，当前状态的发生率λn和占用率ηn只与上一状态有关。本实施方式中，训练svm模型进行决策可以利用实际室内场景前后状态lifi信道阻塞参数之间的相关性。

步骤(二)、在所述初始数据集上采用径向基(rbf)核函数训练非线性svm模型，其中，训练样本数据集为所述初始数据集x，标签为三种用户网络接入类型y，其中，第一种标签类型y＝1代表仅连wifi，第二种标签类型y＝2代表仅连lifi，第三种标签类型y＝3代表lifi/wifi，即用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi。

本实施方式中，利用预设时间长度内已经测得的当前实际信道阻塞发生率λn和占用率ηn计算当前状态用户端的等效速率并选取等效速率最大的网络接入类型作为所述训练样本数据集标签y。

具体地，对一个用户端，一个状态中有效传输时间是时间间隔t减去信道阻塞时间和网络切换所占用时间之后剩余的时间比例。

设κ表示用户端的接入类型，th表示用户端进行网络切换的垂直切换时间占所述时间间隔比例，在当前状态下用户端使用wifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

用户端使用lifi的数据传输效率为：

其中，κ＝wifi代表用户端的接入类型为仅连接wifi，κ＝lifi代表用户端的接入类型为仅连接lifi，κ＝lifi/wifi代表用户端的接入类型为用户端在发生可见光信道阻塞时从lifi切换到wifi保证数据传输，并且当lifi连接恢复时切换回lifi；

r^lifi为用户端实际接收到的当前状态lifi传输速率，r^wifi为wifi恒定传输速率，则用户端等效速率r为：

利用当前状态实际参数值计算不同接入类型等效速率，选取等效速率最大的接入类型作为所述训练样本数据集标签y。

标签类型y＝1的用户端总是连接到wifi，不进行ap间的切换；标签类型y＝2的用户端总连接到lifi，不进行ap间的切换。当发生lifi信道阻塞时，标签类型y＝3的用户端从lifi切换到wifi，并且当lifi连接恢复时切换回原ap。分类思路如下，考虑到切换开销，不是每个经历vlc信道阻塞的lifi用户端都应该切换到wifi。当用户端具有高的信道阻塞发生率时，将其切换到wifi会导致频繁的切换。在这种情况下，如果阻塞占用率很高，用户端最好一直连接到wifi，否则用户端应该一直留在lifi网络中。对于具有低发生率但高占用率的用户端，当发生信道阻塞时应该将所述用户端切换到wifi，这种情况下用户端在ap间的切换不频繁，同时也保证了阻塞占用时期数据的鲁棒传输。

本实施方式中，将训练好的非线性svm模型记为y＝f(x)，其中，x向量中包括n-1状态发生率λn-1和占用率ηn-1，以及当前n状态未遮挡lifi传输速率y为网络接入类型。

步骤(三)、获取测试样本数据集，对所述训练好的非线性svm模型决策效果进行测试，所述测试样本数据集中包括用户端在前一状态(n-1状态)的vlc信道阻塞发生率和占用率，以及当前状态(n状态)下未遮挡的lifi传输速率。

本实施方式中，获取所述测试样本数据集的方法与获取所述初始数据集的方法相同，即，所述测试样本数据集由用户端收集一段较长时间内的统计信息得出。

图5为本发明一实施方式提供的网络切换控制装置的功能模块示意图。所述网络切换控制装置10至少包括通信单元11、存储器12、处理器13以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序14，例如网络接入类型决策程序。所述处理器13执行所述计算机程序14时实现上述网络接入类型决策方法实施例中的步骤。或者，所述处理器13执行所述计算机程序14时实现上述装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4中的模块201-204。

示例性的，所述计算机程序14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12中，并由所述处理器13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14在所述切换控制装置1中的执行过程。例如，所述计算机程序14可以被分割成图3中的模块201-204。

本领域技术人员可以理解，所述示意图5仅仅是网络切换控制装置10的示例，并不构成对网络切换控制装置10的限定，网络切换控制装置10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，例如所述网络切换控制装置10还可以包括输入输出设备等。

所称处理器13可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以包括其他通用处理器、数字信号处理器(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。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器13是所述网络切换控制装置10的控制中心，利用各种接口和线路连接整个网络切换控制装置10的各个部分。

所述存储器12可用于存储所述计算机程序14和/或模块/单元，所述处理器13通过运行或执行存储在所述存储器12内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器12内的数据，实现所述网络切换控制装置10的各种功能。存储器12可以包括外部存储介质，也可以包括内存。此外，存储器12可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，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件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

所述网络切换控制装置10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执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。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。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。计算机装置权利要求中陈述的多个单元或计算机装置也可以由同一个单元或计算机装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。