[0003] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种多模终端切换方法及装置，使用户可在多类网络之间进行切换，通过神经网络模型预测候选网络性能并基于效用函数优化选择切换目标网络，提升系统综合性能。
[0004] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0005] 一方面，本发明提供一种多模终端切换方法，包括以下步骤：
[0006] S1：网络控制器收集网络历史数据，基于神经网络建立网络性能预测模型；
[0007] S2：当前网络获取用户终端接收信号强度(Received Signal Strength Indicator，RSSI)；
[0008] S3：判断用户终端是否需执行网络切换，若用户终端当前RSSI低于预设阈值RSSIth，则执行网络切换，否则，不执行网络切换；
[0009] S4：若需要执行网络切换，发送用户切换请求消息至网络控制器；
[0010] S5：网络控制器基于网络当前状态确定切换候选网络；
[0011] S6：网络控制器基于网络性能预测模型对用户接入各候选网络性能进行预测；
[0012] S7：网络控制器对候选网络性能参数归一化，并基于效用函数最大化确定切换目标网络，发送切换执行消息至用户当前网络；
[0013] S8：当前网络向用户终端发送切换执行命令，用户终端接收到消息后，执行网络切换，从当前网络切换至目标网络。
[0014] 进一步，步骤S1中所述网络历史数据具体包括：用户终端发送功率、用户信道特性、网络可用带宽、传输干扰及网络负载等数据；
[0015] 所述网络性能预测模型的输入为网络历史数据，输出为用户接入网络对应传输性能，包括数据传输速率、传输时延、时延抖动及丢包率。
[0016] 进一步，步骤S4中所述用户切换请求消息包含用户终端标识、用户当前RSSI，发送功率及业务特性。
[0017] 进一步，在步骤S5中，所述网络控制器采用阈值判断法，RSSIi≥RSSIth+RSSIhy，则网络i为切换候选网络，否则，网络i不作为切换候选网络，其中，RSSIi表示用户接入网络i对应的RSSI，RSSIhy为切换迟滞参数。
[0018] 进一步，步骤S6中，所述网络控制器收集用户终端信息及网络当前状态信息，包括用户终端发送功率、用户信道特性、网络可用带宽、传输干扰及网络负载，将其输入至基于神经的网络性能预测模型中，输出对应的网络性能指标，包括数据传输速率、传输时延、时延抖动及丢包率。
[0019] 进一步，在步骤S7中，候选网络性能参数归一化具体为：
[0020] xij表示用户接入第i个网络对应的第j个性能参数，其中1≤i≤M，1≤j≤J，M为候选网络数量，J为性能参数数量， 表示xij的归一化值，定义 为
[0021]
[0022] 其中， 及 分别为第j个性能参数xj的最大值及最小值；
[0023] 候选网络i的效用函数建模为
[0024]
[0025] 其中，V、S均为常量，wj为用户业务对第j个性能参数的敏感系数， 为xij的标称*值；基于效用函数最大化选择对应的网络为用户切换目标网络，令i为用户切换目标网络，即
[0026] 另一方面，本发明提供一种多模终端切换装置，包括：
[0027] 信息收集模块：实时获取用户RSSI并发送至切换判决模块；获取用户终端信息及网络当前状态并发送至网络性能预测模块；
[0028] 切换判决模块：接收信息收集模块获取的RSSI，判断是否需执行网络切换，若当前终端的RSSI低于预设阈值，则执行网络切换；否则，不进行网络切换；
[0029] 网络性能预测模块：接收信息收集模块收集的用户终端信息及网络状态信息，输入至基于神经网络的网络性能预测模型中，得到对应的网络传输性能；
[0030] 目标网络选择模块：根据各网络性能指标值，确定切换目标网络；
[0031] 切换执行模块：向当前网络及目标网络发送切换执行命令。
[0032] 进一步，所述目标网络选择模块对各网络性能指标进行归一化处理，基于归一化网络性能指标及用户业务对网络性能指标的偏好，建模效用函数，选择对应效用函数最大的候选网络作为切换目标网络。
[0033] 本发明的有益效果在于：本发明可以有效保障不同类型业务服务质量，利用阈值判断确定候选网络，降低系统计算成本，通过神经网络预测候选网络性能并基于效用函数最大化选择最优切换目标网络，提高系统综合性能。
[0034] 本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
