一种基于XGBoost的终端自适应通信切换方法与流程

本发明涉及工业自动化场景网络通信领域，尤其涉及一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法。

背景技术：

1、在工业领域，wifi和5g是两种主要的无线接入技术。工业场景中的设备需要高速、可靠的网络连接，以便进行远程监控、数据采集和互联互通。wifi可以用于连接工厂内部的设备和传感器，提供实时的数据传输和控制。而5g则可以用于连接跨越不同区域的设备，实现广域物联网通信。此外，工业领域对网络可靠性和安全性的要求更高，需要采取更加严格的网络管理和保护措施。

2、在终端设备中，选择合适的网络连接对于提供稳定的网络服务至关重要。传统的网络选择方法通常通过固定规则或手动设置来确定使用哪种网络，但这种方法可能无法适应不同网络条件下的最佳选择。

技术实现思路

1、根据上述提出的技术问题，本发明提出一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，用于解决传统技术无法在动态变化的网络环境中高效地实现网络连接的最优选择问题。

2、本发明采用的技术手段如下：

3、所述数据集构建模块，包括：使用数据采集传感器对数据进行采集，并使用采集控制器对数据采集速率进行控制，记录窗口负责记录频段特征、信号强度、带宽和延迟等原始数据信息，这个过程称为一个请求完成；识别窗口负责记录多个请求完成阶段的数据信息，并将这些信息组合成特征矩阵，为了解决空间异质性问题，提取的特征不仅代表历史网络条件，还包括历史决策及其对应的性能，决策边界可能因为不同终端而不同，仅考虑网络条件无法为个别终端优化wifi与5g选择。

4、所述wifi与5g选择模块，包括：wifi与5g选择模块基于一个设备，一个缓存以及一个分类器，用于实现wifi与5g网络的选择，当终端开始连接到网络时，设备首先向缓存查询是否有历史记录可以确定使用的是wifi还是5g网络，而不是进行重复的测量和分类器推断，缓存条目包含三个字段：时间戳、位置和历史网络类型选择，由于网络动态呈现出每周周期性，所以用时间戳表示同一周内相同时刻的历史网络条件；位置描述了设备所处的地理位置信息，用于区分不同的网络类型选择，缓存只保存最近七天的历史记录。

5、所述回滚检查模块，包括：引入回滚检查器以增强网络切换过程中对意外行为的预防和wifi/5g选择机制的优化，首先，回滚检查器将对wifi/5g网络出现的阻塞和限速情况进行监控，其次，对于经历网络类型单一化历程的终端设备，该检查器支持设备在初次接入新的网络类型或更换服务运营商时进行网络选取。

6、所述特征提取模块采用主成分分析的方法，所述wifi与5g选择模块采用xgboost方法。

7、所述数据集构建模块中的数据采集传感器和所述数据集构建模块中的采集控制器均通过fpga实现。

8、所述wifi与5g选择模块，包括：根据时间戳和位置，可以找到缓存的网络类型选择，当发生缓存命中事件时，缓存将直接返回一个首选的网络类型(wifi或5g)；如果没有缓存命中事件，wifi与5g选择模块将随机选择一个网络类型，同时，缓存将本地分类器进行更新：首先，分类器更新组件中的特征提取模块将获取分类器所需的特征来进行选择，然后，本地分类器根据这些特征进行预测，输出网络类型选择并相应地更新缓存。

9、所述回滚检查模块，包括：当网络条件突然变化时，分类器中的滑动窗口难以捕捉和反应即时的变化，回滚检查器能够有效捕捉到变化并避免严重的性能下降，在这种情况下，回滚检查器会比较切换前后在回滚窗口中请求的性能，如果发现显著的性能恶化，则表示终端处于回滚状态，回滚检查器会回滚到上一个网络类型。

10、本发明的有益效果是：

11、1.本发明通过wifi与5g选择模块中的xgboost分类器，对最佳网络类型进行选择，通过缓存机制和机器学习的动态更新可以高效地处理时间异质性问题。

12、2.本发明通过回滚检查模块引用历史信息进行决策处理，从而解决空间异质性问题，具有很强的鲁棒性，适用于工厂无线通信领域，具有较好的实用价值。

13、3.本发明建立了一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，通过构建决策树模型捕捉和学习时间数据中的复杂模式和非线性关系，从而有效预测在不同时间点下的最佳网络选择，同时通过持续学习最新数据，自动调整模型参数，高效处理时间相关性问题，并且本发明可以轻松集成到不同规模和类型的网络环境中，具有较强的稳定性。

技术特征：

1.一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，其特征在于，所述数据集构建模块，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，其特征在于，所述wifi与5g选择模块，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，其特征在于，所述wifi与5g选择模块，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，其特征在于，所述回滚检查模块，包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，其特征在于，所述回滚检查模块，包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于xgboost的终端自适应通信切换方法，其特征在于,所述数据集构建模块中的数据采集传感器和所述数据集构建模块中的数据采集控制器均通过fpga实现。

技术总结本发明涉及一种基于XGBoost的终端自适应通信切换方法，包括数据集构建模块，使用传感器定期测量终端的原始统计数据，并划分为训练集和验证集；特征提取模块，采用主成分分析方法对特征进行提取；WIFI与5G选择模块，使用基于XGBoost的分类器对WIFI和5G进行自适应选择；回滚检查模块，通过回滚检查器检测终端是否需要进行回滚选择，回滚机制的目的是纠正终端设备偏好或WIFI与5G选择模块决策引起的意外行为。本发明引入了机器学习技术来处理时间异质性，利用历史信息做出决策以处理空间异质性，在不同的请求级别下选择WIFI或5G以实现高性能和可接受的开销，本发明在工业场景中的网络连接的稳定性和可靠性极好。技术研发人员：薛明,高永亮,孙闻初,王海波受保护的技术使用者：本溪钢铁（集团）信息自动化有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/7/23