本发明涉及通信网络，尤其涉及一种基于智能开关的通信方法。
背景技术：
1、随着物联网技术的不断进步，越来越多的设备和物体被连接到互联网上，形成了庞大的物联网。智能家居应用迅速普及，人们通过智能开关实现对智能家居以及家庭环境的智能控制，提高生活的舒适性和便利性。然而，传统基于智能开关的通信方法通常利用预定的规则进行操作，缺乏对动态网络变化的适应性，这使得系统在面对网络拓扑的变化或新的通信模式时可能无法有效调整。同时存在一个智能开关故障或失效，可能会导致整个通信系统的中断，这使得系统更容易受到攻击或单点故障的影响。
技术实现思路
1、基于此，本发明提供一种基于智能开关的通信方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于智能开关的通信方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取通信区域数据；利用通信区域数据对智能开关进行动态连接优化处理，生成动态连接优化数据；根据动态连接优化数据进行网络拓扑结构处理，生成开关通信拓扑数据；
4、步骤s2：通过开关通信拓扑数据对通信区域数据进行节点场景感知处理，分别得到通信负载感知数据以及开关状态感知数据；根据通信负载感知数据以及开关状态感知数据进行节点感知集成处理，生成开关感知网络数据；
5、步骤s3：根据开关感知网络数据进行动态节点优化处理，生成节点通信优化数据；通过节点通信优化数据对开关感知网络数据进行节点协同调整处理，从而得到通信感知网络数据；
6、步骤s4：根据开关状态感知数据进行实时状态监测，生成状态改变事件数据；通过通信感知网络数据对状态改变事件数据进行最优通信通路筛选，从而得到最优通信通路数据；根据最优通信通路数据进行数据传输以及指令执行处理，生成开关通信执行数据；
7、步骤s5：对开关通信执行数据进行通路行为变化预测，生成通路变化预测数据；根据通路变化预测数据进行智能通信资源调整，生成智能通信调整数据。
8、本发明通过对智能开关进行动态连接优化处理，能够实现对通信连接的灵活调整，优化通信效率。生成的动态连接优化数据为后续步骤提供基础，有助于构建更加高效的通信拓扑结构。网络拓扑结构的优化有助于降低通信延迟、提高数据传输速度，并提升整体通信系统的性能。通过对开关通信拓扑数据进行节点场景感知处理，能够深入了解每个通信节点的当前场景和状态，得到的通信负载感知数据可用于优化通信资源的分配，避免通信拥塞。同时，开关状态感知数据有助于实时监测开关设备的状态，提高系统的稳定性。通过节点感知集成处理，生成的开关感知网络数据综合考虑了节点的负载和状态信息，通过动态节点优化处理，能够实现对节点通信的灵活调整，以适应不同场景下的通信需求。生成的节点通信优化数据有助于提高通信效率，减少通信能耗。通过节点协同调整处理实现节点之间的协同工作，进一步优化通信网络，提高整体性能。通过实时状态监测能够及时捕捉开关状态的变化，生成状态改变事件数据。利用通信感知网络数据对状态改变事件进行最优通信通路筛选，系统能够选择最合适的通信路径，提高通信效率。通过对开关通信执行数据进行通路行为变化预测，系统能够预测未来通信行为的趋势。生成的通路变化预测数据为系统提供了对未来通信状况的有益信息，有助于提前做出智能通信资源调整。智能通信资源调整数据反映了系统对通信变化的响应策略，使系统能够更加灵活、高效地适应不断变化的通信环境，从而提升整体通信系统的鲁棒性和性能。因此，本发明的一种基于智能开关的通信方法通过动态节点优化和协同调整可以对智能开关节点进行灵活调整，提高通信资源的利用率；考虑采用分布式构建通信网络，提高通信通路的实时响应效率。通过通路行为变化预测和资源调整可提前做出智能决策，适应通信环境的变化。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取通信区域数据，其中通信区域数据包括智能开关数据、区域环境数据以及连接设备数据；
11、步骤s12：根据智能开关数据进行智能开关方位提取，生成智能开关节点数据；
12、步骤s13：通过智能开关节点数据对连接设备数据进行连接优化处理，从而得到动态连接优化数据；
13、步骤s14：利用通信关键点识别算法对动态连接优化数据进行关键传输节点标识，生成关键传输节点数据；
14、步骤s15：基于关键传输节点数据利用动态连接优化数据对智能开关节点数据进行连接设备布置调整，并进行网络拓扑结构处理，生成开关通信拓扑数据。
15、本发明通过获取通信区域数据，涵盖智能开关数据、区域环境数据以及连接设备数据，可以获得关于通信网络全貌的全面信息。智能开关数据提供有关通信设备性能和状态的详细信息，区域环境数据包含有关通信区域的物理环境参数，连接设备数据则包含有关与通信相关的设备信息。通过对智能开关数据进行智能开关方位提取，生成智能开关节点数据，能够准确地确定每个智能开关节点的位置和方向。生成的智能开关节点数据为通信网络提供了精确的拓扑信息，根据智能开关的位置和方向信息，动态调整连接设备，实现对通信链路的优化。生成的动态连接优化数据反映了通信网络中连接的灵活性和适应性，有助于提高整体通信效率，降低通信延迟，并优化通信资源的利用效率。这样的灵活性和优化性质使得通信网络能够更好地适应不同的场景和需求。通过运用通信关键点识别算法对动态连接优化数据进行分析，能够识别出通信网络中的关键传输节点。这些关键传输节点在通信网络中扮演着特殊而重要的角色，可能是通信流量聚集、性能关键或者决定通信质量的关键位置。通过关键传输节点的标识，系统能够针对性地关注和优化这些关键区域，有助于提升整体通信网络的性能。通过优化智能开关节点的连接设备布置，使得通信网络在关键传输节点周围形成更为有效和高效的通信通路。生成的开关通信拓扑数据反映了优化后的网络结构，包括通信路径的优化和智能开关节点的合理布局。这有助于降低通信延迟、提高数据传输速度，从而提升整体通信系统的性能和质量。
16、优选地，步骤s13包括以下步骤：
17、步骤s131：通过智能开关节点数据对连接设备数据进行通信距离匹配，生成通信距离匹配数据；
18、步骤s132：通过预设的通信连接协议对通信距离匹配数据进行通信连接分析，生成通信连接关系数据；
19、步骤s133：利用通信连接关系数据对智能开关节点数据进行动态信号强度监控，生成节点信号强度数据；
20、步骤s134：通过通信连接关系数据对智能开关数据以及连接设备数据进行通信能耗评估，生成通信能耗评估数据；
21、步骤s135：通过节点信号强度数据以及通信能耗评估数据对通信连接关系数据进行连接关系修正处理，生成动态连接优化数据。
22、本发明通过智能开关节点的位置信息，系统能够精确匹配连接设备之间的通信距离。这有助于避免通信距离过远或过近导致的信号衰减或干扰问题，提高通信质量，减少数据传输中的误差，从而增强整个通信系统的可靠性。根据通信连接协议分析通信距离匹配数据，确保通信连接的合理性和稳定性。通过事先定义的通信连接协议，系统能够更好地适应不同的通信环境和设备特性，提高通信连接的可控性，降低通信故障的发生概率，从而提高整体通信系统的效率。根据实时监测智能开关节点之间的信号强度变化。通过动态信号强度监控，系统可以及时发现信号强度异常或波动，采取相应的调整措施，如增加信号补偿或调整连接设备位置，以保持通信质量的稳定性。这有助于提高通信系统的自适应性和鲁棒性，确保系统在各种复杂的通信环境下都能够保持稳定的信号传输。综合考虑通信连接关系对智能开关和连接设备的能耗影响。通过评估通信能耗，系统可以定量衡量不同通信连接配置下的能耗情况，在满足通信质量的同时，优化能耗，提高通信系统的能效，降低运行成本。根据实时的节点信号强度和通信能耗评估数据，动态调整通信连接关系，以优化整体系统性能。通过修正连接关系，系统可以更加灵活地适应不同的通信场景，降低信号干扰，提高通信质量。
23、优选地，步骤s2包括以下步骤：
24、步骤s21：根据开关通信拓扑数据进行场景控制分类处理，生成开关作用分类数据；
25、步骤s22：通过区域环境数据对开关作用分类数据进行感知点分析，生成感知关键点数据；
26、步骤s23：根据感知关键点数据进行微型传感器分布式部署，并通过智能开关进行节点通信连接，从而得到节点感知网络数据，其中节点感知网络数据包括环境感知网络、节点状态感知网络以及通信负载感知网络；
27、步骤s24：通过开关通信拓扑数据对节点感知网络数据进行拓扑结构集成，生成开关感知网络数据。
28、本发明通过分析通信拓扑结构，将智能开关进行场景控制分类。生成的开关作用分类数据为后续智能控制提供了基础，使系统能够更准确、高效地响应不同场景下的通信需求，提升通信系统的灵活性和智能化水平。结合实时的区域环境数据对开关作用进行深入分析，识别出关键的感知点。这些感知关键点数据对于智能控制和环境感知具有重要价值，系统可以根据这些数据更准确地调整通信节点的工作状态，以适应不同的环境条件，提高系统的适应性和效能。通过微型传感器的分布式部署实现对关键感知点的全面监测。通过智能开关进行节点通信连接，系统能够及时获取感知数据，包括环境感知网络、节点状态感知网络以及通信负载感知网络。这有助于系统实时掌握通信环境的变化，提高通信系统的智能感知水平。将节点感知网络数据与通信拓扑结构进行集成，形成更为完整和综合的开关感知网络数据。这样的集成能够为系统提供全局视图，使系统更好地理解感知数据之间的关联关系，优化通信节点的部署布局，提高整个通信系统的协同性和效率。
29、优选地，步骤s3包括以下步骤：
30、步骤s31：根据开关感知网络数据进行感知模型构建，生成动态节点感知模型；
31、步骤s32：利用通信负载感知网络对智能开关节点数据进行通信负载感知处理，生成通信负载感知数据；
32、步骤s33：利用节点状态感知网络对智能开关节点数据进行节点状态感知处理，生成开关状态感知数据；
33、步骤s34：通过动态节点感知模型对通信负载感知数据以及开关状态感知数据进行节点通信优化处理，生成节点通信优化数据；
34、步骤s35：通过节点通信优化数据对开关感知网络数据进行节点协同调整处理，从而得到通信感知网络数据。
35、本发明通过分析开关感知网络数据，建立动态节点感知模型，从而准确模拟通信节点在不同环境下的感知能力和行为变化。生成的动态节点感知模型为系统提供了更精细的节点感知信息，使系统能够更智能地调整通信参数以适应不断变化的通信场景，提高通信系统的适应性和智能化水平。通过分析通信负载感知网络数据，准确获取各个智能开关节点的通信负载情况。这些数据可用于后续的通信负载优化，帮助系统更均衡地分配通信负载，提高通信效率，减轻网络拥塞，从而提升整个通信系统的性能。通过分析节点状态感知网络数据，准确获取各个智能开关节点的工作状态信息。综合考虑通信负载和节点状态的动态变化，利用动态节点感知模型对通信参数进行实时调整。这有助于系统更灵活地适应不同通信场景，优化通信资源的利用，提高通信系统的效率和性能。根据节点通信优化数据对开关感知网络进行协同调整，实现通信参数的优化协同。这有助于提高通信系统的整体协同性，确保各个智能开关节点在通信中能够更好地配合。
36、优选地，步骤s31包括以下步骤：
37、步骤s311：获取历史感知特征数据；
38、步骤s312：利用生成对抗网络对历史感知特征数据进行对抗样本数据生成，生成对抗样本数据；
39、步骤s313：将对抗样本数据与历史感知特征数据进行训练数据扩充，得到扩充训练数据；将扩充训练数据进行随机数据划分，分别得到感知训练集以及感知验证集；
40、步骤s314：获取初始图神经网络模型以及初始化权重数据；利用初始化权重数据对初始图神经网络模型进行权重初始化处理，生成图神经网络模型，其中图神经网络模型包括图卷积层、图池化层以及全连接层；
41、步骤s315：将开关感知网络数据进行图结构处理，分别得到感知节点数据以及感知节点关系数据；
42、步骤s316：基于图神经网络模型利用感知节点数据以及感知节点关系数据对图卷积层进行节点特征信息传播，并通过感知节点数据对图池化层进行节点状态聚合处理，将全连接层进行节点感知输入与节点行为关系映射处理，从而构建初始感知模型；
43、步骤s317：利用感知训练集对初始感知模型进行模型训练处理，并通过感知验证集进行模型验证以及超参数调优处理，得到节点感知模型；
44、步骤s318：利用长短时记忆网络对节点感知模型进行时序演化处理，生成动态节点感知模型。
45、本发明获得通信网络的过往感知数据。通过生成对抗网络能够生成与真实数据分布相似但更具多样性的对抗样本数据。这有助于提升模型的泛化能力，增加模型对各种场景的适应性，从而提高模型的预测准确性。通过对抗样本数据的引入，扩充了训练数据集，使得模型更好地学习到数据的分布特征。随机数据划分则有助于在模型训练中进行有效的验证和测试，提高模型的鲁棒性和泛化性能。通过对初始图神经网络模型进行权重初始化处理，系统生成了包括图卷积层、图池化层以及全连接层的图神经网络模型。这有助于为感知模型的构建提供基础架构，使其能够更好地学习感知节点之间的关系和特征。将通信网络的拓扑结构以图的形式表达，通过图神经网络有效地捕捉感知节点之间的复杂关系，提高模型对感知信息的学习和表示能力。通过引入时序信息，使模型能够更好地处理感知数据的时序演化特性，提高模型对感知节点状态变化的预测和适应能力。
46、优选地，步骤s4包括以下步骤：
47、步骤s41：对开关状态感知数据进行实时状态监测，当智能开关触发状态改变事件时，从而得到状态改变事件数据；
48、步骤s42：根据状态改变事件数据进行通信需求分析，生成通信需求数据；
49、步骤s43：利用通信感知网络数据对通信需求数据进行多路径通信规划，生成通信通道数据；
50、步骤s44：基于通信通道数据利用环境感知网络对区域环境数据进行通道区域环境感知，生成通道环境感知数据；
51、步骤s45：根据通道环境感知数据进行通道干扰因素识别，生成通道环境影响数据；
52、步骤s46：基于通道环境影响数据利用通道优化算法对通信通道数据进行最优通信通路筛选，从而得到最优通信通路数据；
53、步骤s47：根据通信需求数据进行控制指令处理，生成控制指令数据；通过最优通信通路数据对控制指令数据进行数据传输以及指令执行处理，从而得到开关通信执行数据。
54、本发明实时监测智能开关的状态变化，通过触发状态改变事件，系统能够及时捕捉到通信系统中的重要事件。这为后续通信需求分析提供了实时准确的状态信息，帮助系统更灵活地应对不同的通信场景和需求。通过分析状态改变事件，深入了解通信需求的变化情况。通过分析通信感知网络数据，进行多路径通信规划，优化通信路径的选择。生成的通信通道数据有助于提高通信系统的冗余性和鲁棒性，确保通信的可靠性和稳定性。通过通信通道数据对区域环境进行感知，考虑通信环境的特殊因素，如障碍物、信号衰减等。生成的通道环境感知数据有助于更全面地了解通信通道的物理环境，提高通信系统的适应性和可靠性。识别通信通道中可能存在的干扰因素，如电磁干扰、多径传播等。生成的通道环境影响数据有助于系统更好地理解通信通道的实际工作环境。通过通道优化算法，在考虑通道环境影响的基础上选择最优的通信通路。生成的最优通信通路数据有助于提高通信效率，降低通信延迟，从而优化整个通信系统的性能。根据通信需求生成相应的控制指令，并通过最优通信通路将指令传输到目标节点，确保通信系统按照需求执行相应的操作。生成的开关通信执行数据有助于实现智能化的通信控制，提高通信系统的灵活性和效率。
55、优选地，步骤s5包括以下步骤：
56、步骤s51：获取历史开关通信数据，其中历史开关通信数据包括历史通信数据、外部环境因素数据以及用户行为数据；
57、步骤s52：对历史开关通信数据进行特征工程处理，生成历史特征通信数据；
58、步骤s53：通过预设的卷积神经网络模型对历史特征通信数据进行迁移学习处理，从而得到通路变化预测模型；
59、步骤s54：根据开关通信执行数据进行用户行为习惯分析，生成行为习惯数据；
60、其中，用户行为习惯分析包括以下步骤：
61、步骤s541：基于开关通信执行数据利用通信感知网络数据对通信区域数据进行实时用户方位监测，生成实时用户方位数据；
62、步骤s542：通过实时用户方位数据对用户进行动态位姿特征识别，生成动态位姿特征数据；
63、步骤s543：根据动态位姿特征数据进行行为意图预测，从而得到行为意图数据；
64、步骤s544：对行为意图数据进行活动空间路径规划，生成活动空间路径数据；
65、步骤s545：根据活动空间路径数据进行行为习惯拟合，得到行为习惯数据；
66、步骤s55：将行为习惯数据传输至通路变化预测模型中进行通路行为变化预测，生成通路变化预测数据；
67、步骤s56：利用通路变化预测数据对通信感知网络数据进行智能通信资源调整，生成智能通信调整数据。
68、本发明获取历史开关通信数据，包括历史通信数据、外部环境因素数据以及用户行为数据。通过获取这些数据能够建立关于通信系统历史运行状况、外部环境变化和用户行为模式的全面记录。这有助于深入理解通信系统的运行背景。通过特征工程能够从历史数据中提取出具有代表性和信息量高的特征，为预测模型提供更具判别性的输入。通过预设的卷积神经网络模型对历史特征通信数据进行迁移学习处理，得到通路变化预测模型。通过迁移学习能够利用预设的卷积神经网络模型，在有限的新数据上进行有效的模型训练。这有助于提高模型的泛化性，使其能够适应不同的通信场景和数据分布，实现通路变化的准确预测。通过分析开关通信执行数据能够了解用户在通信过程中的活动行为，包括开关状态变化、通信频率变化等。利用开关通信执行数据和通信感知网络数据，精确地监测用户在通信区域中的位置。根据用户的实时位置数据，识别用户的动态姿态特征，例如站立、行走或坐下等。通过分析用户的动态位姿特征，系统可以推测用户当前可能的行为，例如用户是否准备离开、进入某个区域或是需要特定服务等，有助于更个性化地满足用户需求，提供定制化的服务。通过分析用户在通信区域中的活动空间路径，系统能够了解用户的习惯行为，例如常去的区域、经常走的路径等。将行为习惯数据输入预测模型实现对通路变化的即时预测。生成的通路变化预测数据有助于提前识别通信通路的变化趋势，利用预测的通路变化信息能够实现对通信资源的智能调整，包括灵活分配通信通道、调整通信频率等。
1.一种基于智能开关的通信方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
4.根据权利要求6所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s14中通信关键点识别算法公式如下所示：
5.根据权利要求2所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s31包括以下步骤：
8.根据权利要求6所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s46中通道优化算法公式如下所示：
10.根据权利要求8所述的基于智能开关的通信方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
