基于双通信设备的智能网桥加速方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于双通信设备的智能网桥加速方法及系统，通过监测到在线互动应用在家庭客户端发起链接时，截获数据链接，并将数据包转发至同局域网内的双通信设备中；基于所述双通信设备，获取目标链路，利用WiFi作为主路径进行数据收发操作，同时启用WiFi传输质量监测机制；利用启用的所述WiFi传输质量监测机制，监测到WiFi数据收发异常时，启动移动数据网补包策略，利用移动数据网络作为辅路径进行数据收发，并在监测到WiFi数据收发恢复正常时，停止辅路径的数据收发操作，继续利用WiFi作为主路径执行数据收发操作，并继续进行WiFi质量监测；解决了因WiFi质量不佳所导致的线路卡顿问题，实现了稳定、实时的数据传输。

【技术实现步骤摘要】
基于双通信设备的智能网桥加速方法及系统
本专利技术涉及通信
，特别涉及一种基于双通信设备的智能网桥加速方法及系统。
技术介绍
随着互联网技术的不断发展进步，在线互动应用已经成为千万用户所必不可少的学习、娱乐甚至是工作的方式之一。根据不完全统计，为了方便在家中的学习以及娱乐生活，大约超过70％的用户将客户端安装在只有WiFi网络的家庭设备中。由于在线互动依赖网络传输，因此，当WiFi网络质量较差时，会直接影响在线应用的互动效果。而在实际的应用中，不少用户都遇到过因WiFi网络卡顿而无法顺利完成在线互动的情况，这给用户带来了较差的体验，而同时也给服务商造成了较大的损失，因此，如何实现稳定、实时的网络传输成为一个急待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于双通信设备的智能网桥加速方法及系统，旨在实现稳定、实时的数据传输，防止因WiFi质量不佳所导致的线路卡顿问题。本专利技术提供了一种基于双通信设备的智能网桥加速方法，所述基于双通信设备的智能网桥加速方法包括：监测到在线互动应用在家庭客户端发起链接时，截获数据链接，并将数据包转发至同局域网内的双通信设备中；基于所述双通信设备，获取目标链路，利用WiFi作为主路径进行数据收发操作，同时启用WiFi传输质量监测机制；利用启用的所述WiFi传输质量监测机制，监测到WiFi数据收发异常时，启动移动数据网补包策略，利用移动数据网络作为辅路径进行数据收发，并在监测到WiFi数据收发恢复正常时，停止辅路径的数据收发操作，继续利用WiFi作为主路径执行数据收发操作，并继续进行WiFi质量监测。进一步地，所述将数据包转发至同局域网内的双通信设备之前，还包括：监测并确认所述双通信设备与运行家庭客户端的家庭设备之间的数据传输方式均无异常；其中，所述数据传输方式包括：WiFi传输和移动数据网络传输。进一步地，所述启用WiFi传输质量监测机制，以及，继续进行WiFi质量监测，包括：基于线性模型的短期传输流量预测WiFi传输质量，并基于短期传输流量的预测结果，对WiFi进行流量异常监测；其中，基于线性模型的短期传输流量预测WiFi传输质量，包括：假设要滞后n个时间单位的历史数据，那么采用时间序列模型构建的流量预测模型为：xt＝atxt-1+at-2xt-2+…+at-nxt-n+εt+bt-1εt-1+bt-2εt-2+…+bt-mεt-m；其中，xt是在t时刻的链路上的流量，xt-1是链路在t-1时刻的流量，以此类推，xt-n是在t-n时刻的链路的流量；εn是随机扰动，满足均值为0；标准差为σ的正态分布；εt-1，εt-2，…，εt-m均是均值为0，方差为σ的随机扰动；模型的系数at，at-1，at-2，…，at-n，bt-1，bt-2，…，bt-m是采用历史数据进行极大似然估计法得到；利用构建的所述时间序列模型，提前h步进行链路的流量预测；采用预测的数据与历史数据同时构建线性模型：y＝Xβ+∈；此模型中，y是链路流量值，变量X是(n+h-p+1)×p矩阵，β是p×1向量，∈∈N(0，σ2I)，β是p×1向量且β＝[β0β1…βp-1]；在构建该模型时，历史数据以长度为p的滑动窗口依次获取，假设数据有(n+h)个，则以p为滑动窗口获得数据片段一共有(n+h-p+1)个；矩阵X实际上是(n+h-p+1)×p的矩阵，则利用最小二乘法可得到β向量：β＝(XTX)-1XTy；使用β向量，即可计算出y的估计值：这里H＝X(XTX)-1XT；其中，H矩阵表示投影矩阵，定义为X矩阵中第i个数据片段的杠杆值，这个值越大，表示数据偏离正常范围越大；计算t时刻数据片段的库克距离Dt为：其中，表示去掉数据片段t后得到的模型的值，e是模型的平均平方误差向量，Dt也可以通过如下表达式计算获得：利用一定时间内的历史数据，判断链路的流量变化方向；根据Dt的数值大小以及链路的流量变化方向，识别出WiFi链路流量发生异常的概率大于预设阈值时，执行切换准备操作，即准备从WiFi网络链路切换至移动数据网络链路。进一步地，所述将数据包发送至同局域网内的双通信设备中，包括：查找历史记录，根据所述历史记录，选择对应的双通信设备；若历史记录中不存在已使用过的双通信设备，则自动匹配并添加与当前所述在线互动应用相匹配的双通信设备。进一步地，所述查找历史记录，根据所述历史记录，选择对应的双通信设备，包括：查找历史记录，若历史记录中存在已使用过的双通信设备，则识别已使用过的双通信设备的数量；若所述历史记录中已使用过的所述双通信设备只有一个，则直接选择已使用过的所述双通信设备；若所述历史记录中已使用过的所述双通信设备有多个，则显示历史记录中已使用过的所有双通信设备，供用户选择，根据用户触发的选择指令，选取对应的双通信设备；或者，参照历史记录中已使用过的所有双通信设备的优先级，选取优先级最高的双通信设备；或者，根据历史记录，判断历史记录中所有双通信设备对应的移动网络通信质量的优劣，选取移动网络通信质量最优的双通信设备。进一步地，所述启用WiFi传输质量监测机制包括：利用传输函数W1(t)表示局域网内WiFi通信方式的数据传输，利用传输函数W2(t)表示同局域网内移动数据网络的数据传输；假设WiFi传输路径和移动数据传输路径的双路径输入脉冲函数为δ(t)，将输出结果Ci(t)与所述输入脉冲函数δ(t)和所述传输函数W1(t)、W2(t)的卷积结果进行作差，得到一致性因子ηi：式中，i＝1表示WiFi通信方式，i＝2表示移动数据通信方式；若ηi＝0，则表示WiFi和移动数据网络这两种通信方式无异常；若ηi≠0，则表示WiFi和移动数据网络这两种通信方式存在异常；检测通信方式无异常时，将获取到的目标链路记做M(t)，实时监测WiFi传输质量并记做Z(t)；将实时监测到的WiFi传输质量Z(t)与预设传输质量阈值Z0进行比较；当所述Z(t)大于或者等于Z0时，判断WiFi传输路径数据收发正常；当所述Z(t)小于Z0时，判断WiFi传输路径数据收发异常。进一步地，所述基于双通信设备的智能网桥加速方法还包括：根据用户的操作习惯进行数据预判，并存储预判数据作为预传输数据；其中：获取当前状态的目标链路M(t)，建立概念树模型，计算用户可能有的第i种后续操作情况的目标链路Mi(t)与所述当前状态的目标链路M(t)的相似度Si：式中：Si(M(t)，Mi(t))为第i种后续情况的目标链路Mi(t)与当前状态的目标链路M(t)的相似程度，Weight(B)为最佳匹配的权重，a为B的匹配数，rji为第i种后续情况的目标链路Mi(t)与当前状态的目标链路M(t)的第j个匹配参数所对应的权重，计算rji的值如下：式中：1表示M(t)与Mi(t)在概念树中的最短路径长度，h表示M(t)与Mi(t)在概念树中最近的相同上层概念在树中的高度，μ和ε是用于调节l和h在相似度计算中的影响度因子，且μ和ε均大于或者等于0；计算得出相似度之后，再进行归一化处理得到第i种后续情况的目标链路的权重Ui：式中：n为用户可能有的n种后续操作情况的目标链路；利用贪心算法GreedyKnapsack(D，h，Ui，Pi，X)，得出最优解下的i值，从而判定用户的下一步操作，并存储预判本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双通信设备的智能网桥加速方法，其特征在于，所述方法包括：监测到在线互动应用在家庭客户端发起链接时，截获数据链接，并将数据包转发至同局域网内的双通信设备中；基于所述双通信设备，获取目标链路，利用WiFi作为主路径进行数据收发操作，同时启用WiFi传输质量监测机制；利用启用的所述WiFi传输质量监测机制，监测到WiFi数据收发异常时，启动移动数据网补包策略，利用移动数据网络作为辅路径进行数据收发，并在监测到WiFi数据收发恢复正常时，停止辅路径的数据收发操作继续利用WiFi作为主路径执行数据收发操作，并继续进行WiFi质量监测。

【技术特征摘要】
1.一种基于双通信设备的智能网桥加速方法，其特征在于，所述方法包括：监测到在线互动应用在家庭客户端发起链接时，截获数据链接，并将数据包转发至同局域网内的双通信设备中；基于所述双通信设备，获取目标链路，利用WiFi作为主路径进行数据收发操作，同时启用WiFi传输质量监测机制；利用启用的所述WiFi传输质量监测机制，监测到WiFi数据收发异常时，启动移动数据网补包策略，利用移动数据网络作为辅路径进行数据收发，并在监测到WiFi数据收发恢复正常时，停止辅路径的数据收发操作继续利用WiFi作为主路径执行数据收发操作，并继续进行WiFi质量监测。2.如权利要求1所述的基于双通信设备的智能网桥加速方法，其特征在于，所述启用WiFi传输质量监测机制，以及，继续进行WiFi质量监测，包括：基于线性模型的短期传输流量预测WiFi传输质量，并基于短期传输流量的预测结果，对WiFi进行流量异常监测；其中，基于线性模型的短期传输流量预测WiFi传输质量，包括：假设要滞后n个时间单位的历史数据，那么采用时间序列模型构建的流量预测模型为：xt＝atxt-1+at-2xt-2+…+at-nxt-n+εt+bt-1εt-1+bt-2εt-2+…+bt-mεt-m；其中，xt是在t时刻的链路上的流量，xt-1是链路在t-1时刻的流量，以此类推，xt-n是在t-n时刻的链路的流量；εn是随机扰动，满足均值为0；标准差为σ的正态分布；εt-1，εt-2，...，εt-m均是均值为0，方差为σ的随机扰动；模型的系数at，at-1，at-2，...，at-n，bt-1，bt-2，...，bt-m是采用历史数据进行极大似然估计法得到；利用构建的所述时间序列模型，提前h步进行链路的流量预测；采用预测的数据与历史数据同时构建线性模型：y＝Xβ+∈；此模型中，y是链路流量值，变量X是(n+h-p+1)×p矩阵，β是p×1向量，∈∈N(0，σ2I)，β是p×1向量且β＝[β0β1…βp-1]；在构建该模型时，历史数据以长度为p的滑动窗口依次获取，假设数据有(n+h)个，则以p为滑动窗口获得数据片段一共有(n+h-p+1)个；矩阵X实际上是(n+h-p+1)×p的矩阵，则利用最小二乘法可得到β向量：β＝(XTX)-1XTy；使用β向量，即可计算出y的估计值：这里H＝X(XTX)-1XT；其中，H矩阵表示投影矩阵，定义为X矩阵中第i个数据片段的杠杆值，这个值越大，表示数据偏离正常范围越大；计算t时刻数据片段的库克距离Dt为：其中，表示去掉数据片段t后得到的模型的值，e是模型的平均平方误差向量，Dt也可以通过如下表达式计算获得：利用一定时间内的历史数据，判断链路的流量变化方向；根据Dt的数值大小以及链路的流量变化方向，识别出WiFi链路流量发生异常的概率大于预设阈值时，执行切换准备操作，即准备从WiFi网络链路切换至移动数据网络链路。3.如权利要求1所述的基于双通信设备的智能网桥加速方法，其特征在于，所述将数据包发送至同局域网内的双通信设备中，包括：查找历史记录，根据所述历史记录，选择对应的双通信设备；若历史记录中不存在已使用过的双通信设备，则自动匹配并添加与当前所述在线互动应用相匹配的双通信设备。4.如权利要求3所述的基于双通信设备的智能网桥加速方法，其特征在于，所述查找历史记录，根据所述历史记录，选择对应的双通信设备，包括：查找历史记录，若历史记录中存在已使用过的双通信设备，则识别已使用过的双通信设备的数量；若所述历史记录中已使用过的所述双通信设备只有一个，则直接选择已使用过的所述双通信设备；若所述历史记录中已使用过的所述双通信设备有多个，则显示历史记录中已使用过的所有双通信设备，供用户选择，根据用户触发的选择指令，选取对应的双通信设备；或者，参照历史记录中已使用过的所有双通信设备的优先级，选取优先级最高的双通信设备；或者，根据历史记录，判断历史记录中所有双通信设备对应的移动网络通信质量的优劣，选取移动网络通信质量最优的双通信设备。5.如权利要求1所述的基于双通信设备的智能网桥加速方法，其特征在于，所述启用WiFi传输质量监测机制包括：利用传输函数W1(t)表示局域网内WiFi通信方式的数据传输，利用传输函数W2(t)表示同局域网内移动数据网络的数据传输；假设WiFi传输路径和移动数据传输路径的双路径输入脉冲函数为δ(t)，将输出结果Ci(t)与所述输入脉冲函数δ(t)和所述传输函数W1(t)、W2(t)的卷积结果进行作差，得到一致性因子ηi：式中，i＝1表示WiFi通信方式，i＝2表示移动数据通信方式；若ηi＝0，则表示WiFi和移动数据网络这两种通信方式无异常；若ηi≠0，则表示WiFi和移动数据网络这两种通信方式存在异常；检测通信方式无异常时，将获取到的目标链路记做M(t)，实时监测WiFi传输质量并记做Z(t)；将实时监测到的WiFi传输质量Z(t)与预设传输质量阈值Z0进行比较；当所述Z(t)大于或者等于Z0时，判断WiFi传输路径数据收发正常；当所述Z(t)小于Z0时，判断WiFi传输路径数据收发异常。6.如权利要求1所述的基于双通信设备的智能网桥加速方法，其特征在于，所述方法还包括：根据用户的操作习惯进行数据预判，并存储预判数据作为预传输数据；其中：获取当前状态的目标链路M(t)，建立概念树模型，计算用户可能有的第i种后续操作情况的目标链路Mi(t)与所述当前状态的目标链路M(t)的相似度Si：式中：Si(M(t)，Mi(t))为第i种后续情况的目标链路Mi(t)与当前状态的目标链路M(t)的相似程度，Weight...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘坤，李新，覃艳君，
申请(专利权)人：四川速宝网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51