1.一种自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：令用户移动端所处位置处所有能接收到服务的覆盖网络均为其候选网络，将每个候选网络的相关决策参数分别交由五个模块引擎同时进行处理，每个候选网络的最终得分由五个模糊引擎共同决定，根据每个候选网络的最终得分选出最佳网络执行切换，自适应模糊逻辑切换决策步骤如下：S1：业务分类及优先级排序：不同业务的主要决策参数和优先级不同，由应用标识判定业务类型并决定切换判决执行的先后顺序；

S2：模糊化过程：将模糊引擎的输入值模糊化转化成模糊数据，以语言的形式标识模糊集里每个成员的值；

S3：模糊推理过程：使用IF-THEN规则，根据输入参数或输入模糊隶属度FMFs的值，生成聚合的模糊化数据；

S4：定义模糊引擎行为：模糊规则包含基于IF-THEN规则形式的决策参数之间所有可能的关系不同数量的决策参数所需模糊规则也不一样；

S5：去模糊化过程：将模糊数据转化为明确数值，去模糊化的方法包括质心法，最大平均法，加权平均法；

S6：将每个候选网络的相关决策参数分别交由五个模块引擎同时进行步骤S1-S5的处理，共同决定每个候选网络的最终分数，最终分值D值最高的候选网络即为所选目标切换网络。

2.根据权利要求1所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：以延迟LA、丢包率PL、可用带宽BAV三个决策参数作为综合服务质量模糊引擎AQ的输入，相对应的模糊集的输入变量分别定义为LA、PL、BAV；每个输入存在三种模糊隶属度函数，需要33＝27条模糊规则定义模糊引擎的行为，模糊引擎输出有五种模糊度隶属函数；聚合的模糊化数据μAQ被定义为：μAQ(y)＝maxk[min[μLAK,μPLK,μBAVK]]k＝1,2,3…27再利用质心法执行去模糊化过程，将聚合的模糊化数据转化为明确分值，A值表示为：

所述延迟LA是指一项服务从网络入口到出口的平均经过时间；所述丢包率PL是指一个或多个数据数据包的数据无法透过网上到达目的网络；所述可用带宽BAV是指可提供用户网络数据服务的带宽。

3.根据权利要求2所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：以A值、接收信号强度RSS两个决策参数作为网络服务质量模糊引擎NQ的输入，相对应的模糊集的输入变量分别定义为AQ、RSS；每个输入存在三种模糊隶属度函数，需要32＝9条模糊规则定义模糊引擎的行为，模糊引擎输出有五种模糊度隶属函数；聚合的模糊化数据μNQ被定义为：μNQ(y)＝maxk[min[μAQK,μRSSK]]k＝1,2,3…9

再利用质心法执行去模糊化过程，将聚合的模糊化数据转化为明确分值，N值表示为：

所述接收信号强度RSS是指接收方接收到发送方发射信号的强度。

4.根据权利要求3所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：NQ选择器周期性地以足够的频率嗅探进入的信息包来检测流量活动，通过接收来自应用层标识判定流量类型，选择相应的模糊引擎。

5.根据权利要求4所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：以移动速度VE、小区覆盖CO两个决策参数作为移动服务质量模糊引擎MQ的输入，相对应的模糊集的输入变量分别定义为VE、CO；每个输入存在三种模糊隶属度函数，需要32＝9条模糊规则定义模糊引擎的行为，模糊引擎输出有五种模糊度隶属函数；聚合的模糊化数据μMQ被定义为：μMQ(y)＝maxk[min[μVEK,μCOK]]k＝1,2,3…9

再利用质心法执行去模糊化过程，将聚合的模糊化数据转化为明确分值，M值表示为：

所述移动速度VE是指用户端在小区中移动的速度；所述小区覆盖CO是指小区最大网络覆盖能力。

6.根据权利要求5所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：以服务成本SC、电池寿命BL两个决策参数作为成本模糊引擎SQ的输入，相对应的模糊集的输入变量分别定义为SC、BL；每个输入存在三种模糊隶属度函数，需要32＝9条模糊规则定义模糊引擎的行为，模糊引擎输出有五种模糊度隶属函数；聚合的模糊化数据μCE被定义为：μCE(y)＝maxk[min[μSCK,μBLK]]k＝1,2,3...9

再利用质心法执行去模糊化过程，将聚合的模糊化数据转化为明确分值，C值表示为：

所述服务成本SC是指为用户提供网络服务时产生的费用；所述电池寿命BL是指使用产品可供使用的时间期限。

7.根据权利要求6所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：以N、M、C三个模糊引擎的输出作为用户满意度模糊引擎DS的输入，相对应的模糊集的输入变量分别定义为DN、DM、DC；每个输入存在三种模糊隶属度函数，需要33＝27条模糊规则定义模糊引擎的行为，模糊引擎输出有五种模糊度隶属函数；聚合的模糊化数据μDS被定义为：μDS(y)＝maxk[min[μDNK,μDMK,μDCK]]k＝1,2,3…27再利用质心法执行去模糊化过程，将聚合的模糊化数据转化为明确分值，D值表示为：

8.根据权利要求1所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：在模糊过程中，输入参数的明确值转化为模糊集的语言项或模糊隶属函数；每个输入参数形成一个模糊集，然后用语言表示每个模糊集的成员。

9.根据权利要求1所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：将模糊引擎的输入参数映射成基于模糊规则的输出值的过程称为模糊推理，在模糊引擎中使用不同类型的模糊规则构成模糊类型和模糊规则。

10.根据权利要求1所述的自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法，其特征在于：步骤S4所述定义模糊引擎的行为，使用IF-THEN规则，根据输入参数或输入FMFs的值，模糊引擎将决定输出FMFs；输入参数的数量与模糊规则的数量成正比，这意味着，随着输入决策参数数量的增加，模糊规则的数量也会随之增加，反之亦然，同时，系统的总执行时间和系统复杂度也在增加；假设决策参数为m个，所属模糊隶属度函数为n个，则所需规则的总数量为nm个。