多网合一物联网卡信号强度实时比对方法与流程

本发明涉及物联网通信，尤其涉及多网合一物联网卡信号强度实时比对方法。

背景技术：

1、在物联网应用中，多网合一物联网卡被设计为可接入不同运营商和不同制式的网络，以增强连接可靠性。现有的网络选择与信号评估机制，通常依赖于顺序扫描或基于预设优先级的网络附着策略。终端设备会首先尝试附着到一个首选网络，仅在连接失败或信号极差时，才转而尝试其他备选网络。这种串行处理方式导致了冗长的网络发现与初始注册时间，尤其在开机或跨区域移动后的网络切换场景下，设备无法迅速获得所有可用网络的连接状态。

2、现有的信号监测方法大多聚焦于当前服务网络的信号强度，缺乏对周边其他潜在可用网络的持续、同步监测能力。即使设备驻留在某一网络，其他运营商网络的信号质量可能更优，但设备对此并不知晓。由于信号采集是异步和孤立的，无法在同一时间点上获取所有网络的信号快照，因此进行的网络质量比较存在时间差，不能真实、公平地反映各网络在相同时刻与地点的实际性能。这限制了设备进行实时、最优网络切换决策的准确性与时效性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的多网合一物联网卡信号强度实时比对方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：多网合一物联网卡信号强度实时比对方法，包括：

3、在多网合一物联网卡开机或网络切换后，并行地同时向所有驻留网络发起网络附着请求，所述驻留网络包括多个运营商网络和多种制式网络；

4、在预设的信号采集周期内，从所述多网合一物联网卡的基带芯片和射频电路中同时采集针对所有已响应附着的所述驻留网络的实时信号数据流；

5、创建并维护动态信号数据表，在每一个信号采集周期结束后，将获取的所述实时信号数据流转换为结构化的网络信号记录，并将所述网络信号记录更新至所述动态信号数据表中，同时删除超过预设有效时长的历史记录；

6、根据当前采集周期的实时信号数据流和所述动态信号数据表中存储的近期的网络信号记录，调用多维度实时评分模型，为每个已附着的所述驻留网络生成当前周期的动态信号质量分数；

7、将所有已附着的所述驻留网络按照所述动态信号质量分数进行排序，生成实时网络质量排名清单。

8、作为本发明的进一步方案，所述并行地同时向所有驻留网络发起网络附着请求包括：

9、读取所述多网合一物联网卡中预置的运营商网络配置信息和制式网络频段信息；

10、依据所述运营商网络配置信息和制式网络频段信息，生成针对每个可用网络的唯一网络标识码和初始接入参数；

11、通过射频通道同步发送携带不同网络标识码的所述网络附着请求，并对每个请求启动独立的响应计时器；

12、接收各驻留网络返回的附着响应，记录其响应时延，并将响应成功的驻留网络标记为已附着网络，纳入后续信号采集范围。

13、作为本发明的进一步方案，所述从所述多网合一物联网卡的基带芯片和射频电路中同时采集针对所有已响应附着的所述驻留网络的实时信号数据流包括：

14、所述实时信号数据流中包含接收信号强度指示数值、信噪比数值、信号误码率数据；

15、配置所述基带芯片中的多通道信号解调单元，使其同时锁定所有已附着网络的通信信道；

16、在每个信号采集周期开始时，同步触发各通信信道对应的信号测量单元；

17、从各信号测量单元中读取同步时间戳下的所述接收信号强度指示数值和所述信噪比数值；

18、在所述基带芯片进行数据解码的同时，从解码器反馈环路中提取所述信号误码率数据，并将所述信号误码率数据与对应的网络标识码进行绑定。

19、作为本发明的进一步方案，所述创建并维护动态信号数据表包括：

20、在存储器中开辟一个环形缓冲区作为所述动态信号数据表的物理存储空间；

21、定义所述网络信号记录的数据结构，所述数据结构包含网络标识码字段、时间戳字段、接收信号强度指示数值字段、信噪比数值字段、信号误码率数据字段；

22、在每次更新时，将新的网络信号记录写入所述环形缓冲区的当前写指针位置，并将所述写指针向前移动，若所述写指针到达缓冲区末端则回绕至起始端；

23、一个独立的后台清理线程周期性地扫描所述动态信号数据表，根据记录中的时间戳字段与当前时间的差值，删除超过所述预设有效时长的历史记录。

24、作为本发明的进一步方案，所述调用多维度实时评分模型包括：

25、从所述动态信号数据表中提取目标网络在最近连续数个周期内的历史网络信号记录；

26、为所述接收信号强度指示数值、所述信噪比数值和所述信号误码率数据三个维度分别配置权重系数；

27、使用所述多维度实时评分模型中的实时分量计算函数，基于当前周期采集的所述实时信号数据流计算实时信号评分分量；

28、使用所述多维度实时评分模型中的稳定分量计算函数，基于提取的所述历史网络信号记录中各维度的数值变化趋势计算信号稳定性评分分量；

29、将所述实时信号评分分量与所述信号稳定性评分分量按照预设的比例进行合成，得到所述动态信号质量分数；

30、所述多维度实时评分模型的构建步骤包括：

31、定义模型输入参数，所述模型输入参数包含所述实时信号数据流中的接收信号强度指示数值、信噪比数值和信号误码率数据，以及从所述动态信号数据表中提取的历史网络信号记录；

32、确定所述多维度实时评分模型的计算框架，所述计算框架包含所述实时分量计算函数和所述稳定分量计算函数；

33、为所述实时分量计算函数配置阈值参数和权重参数，所述阈值参数包括针对所述接收信号强度指示数值、所述信噪比数值和所述信号误码率数据分别设定的理想阈值范围和合格阈值范围，所述权重参数包括所述接收信号强度指示数值、所述信噪比数值和所述信号误码率数据三个维度在计算所述实时信号评分分量时所使用的权重系数；

34、为所述稳定分量计算函数配置稳定性评估参数，所述稳定性评估参数包括计算历史信号波动性所使用的统计指标类型以及将波动程度映射为稳定性系数的映射函数规则；

35、设定所述实时信号评分分量与所述信号稳定性评分分量的合成比例，完成所述多维度实时评分模型的构建。

36、作为本发明的进一步方案，所述实时分量计算函数的工作流程包括：

37、为接收信号强度指示数值设定理想阈值范围和合格阈值范围；

38、若当前接收信号强度指示数值落在理想阈值范围内，则赋予其维度最高分；

39、若落在合格阈值范围内但非理想范围，则依据线性插值法计算维度得分；

40、若低于合格阈值范围，则赋予其维度最低分；

41、对信噪比数值和信号误码率数据采用类似的基于阈值范围与插值的计算逻辑，分别得到各自维度的得分；

42、将三个维度的得分分别乘以对应的权重系数后求和，得到所述实时信号评分分量。

43、作为本发明的进一步方案，所述稳定分量计算函数的工作流程包括：

44、针对接收信号强度指示数值、信噪比数值、信号误码率数据中的每一个维度，分别计算其在所述最近连续数个周期内的数值序列的方差或标准差；

45、将每个维度的方差或标准差输入到一个预设的单调递减的映射函数中，所述映射函数将波动程度映射为一个介于零到一之间的稳定性系数；

46、将三个维度得到的稳定性系数进行加权平均，权重配置与实时分量计算中的权重系数一致，得到一个综合稳定性系数；

47、将一个固定的基准分数与所述综合稳定性系数相乘，得到所述信号稳定性评分分量。

48、作为本发明的进一步方案，所述生成实时网络质量排名清单包括：

49、对所有已附着网络计算出的动态信号质量分数进行降序排列；

50、对排列后的列表进行遍历，检查相邻网络间的动态信号质量分数差值；

51、若相邻网络间的分数差值小于预设的微小差异阈值，则依据其历史平均切换成功率对这两个网络的排名顺序进行微调，将历史平均切换成功率更高的网络排在前面；

52、生成最终的所述实时网络质量排名清单，清单中包含网络标识码、动态信号质量分数以及推荐的网络切换优先级标记。

53、作为本发明的进一步方案，所述方法还包括基于动态信号数据表的网络切换决策触发：

54、持续监控所述实时网络质量排名清单中排名首位的网络与当前服务网络的差异；

55、若当前服务网络并非排名首位的网络，则从所述动态信号数据表中查询当前服务网络与排名首位网络在过去一段时间内的信号质量趋势；

56、当排名首位网络的信号质量趋势稳定优于当前服务网络，且优势持续时间超过预设的稳定性判断时长阈值时，触发网络切换决策流程。

57、作为本发明的进一步方案，所述方法还包括多维度实时评分模型参数的自适应调整：

58、记录每次网络切换后的实际通信质量表现，所述实际通信质量表现包括数据传输速率和连接中断次数；

59、将所述实际通信质量表现与切换前基于动态信号质量分数所做的预测进行比较，计算预测偏差；

60、当所述预测偏差持续超过允许范围时，启动参数调整程序，对所述多维度实时评分模型中各维度的权重系数以及所述稳定分量计算函数中的映射函数参数进行小幅度的迭代优化，以使模型的预测输出更贴近实际通信质量表现。

61、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

62、在开机或网络切换后，并行地向所有运营商及制式网络发起附着请求，取代了传统的顺序附着流程。这一方式使得设备能够几乎同时与多个网络建立初步连接，将所有潜在网络的注册过程从串行改为并行。这样缩短了从开机到获取全部可用网络列表的总时间，为后续的实时信号比对创造了先决条件，避免了因顺序尝试而导致的漫长等待。

63、通过基带芯片与射频电路的协同，在同一采集周期内并发地采集所有已成功附着网络的实时信号数据流。该技术方案获得了涵盖多运营商、多制式的同步信号参数集合，所有数据具有相同的时间戳和物理位置背景。它消除了传统异步采集带来的时间偏差，使得对不同网络的信号质量评估建立在完全一致的环境基准之上，生成的信号质量分数具有高度的实时性与可比性。

64、基于同步采集的多维实时数据与近期历史记录进行动态评分，并根据分数生成实时网络排名。这一过程能够即时、准确地反映各网络的当前状态与短期稳定性趋势。终端设备或网络管理系统依据此排名清单，可以迅速执行向最优网络的切换或进行负载均衡，从而在整体上提升物联网设备的在线率、通信质量与连接可靠性。