1.一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，包括以下步骤：

101、网络环境感知：获取网络中各个基站的平均负载程度和负载变化率数据，评判出网络的拥塞情况；

102、构建自组织网络：判决网络状态为拥塞时，启动分簇算法，根据车辆的运动信息以分层的簇结构组建车辆自组织网络，让自组织网络也成为用户的备选网络；

103、自适应切换判决算法：终端触发切换后，根据步骤101感知的网络的拥塞情况和步骤102中得到的备选网络以及用户的业务请求，调整输入到决策算法中的决策参数，为用户筛选出当前环境下满意度最高的目标网络。

2.根据权利要求1所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤101获取网络中各个基站的平均负载程度和负载变化率数据，具体包括：

201、网络平均负载程度：通过网络已使用资源块数量占总资源块数量的比值来定义网络平均负载程度，假设某区域内共有N个基站，其中第j个基站能分配的总资源块数为Rj，接入到基站j的终端数量为U，其中第i个终端分配到的资源块数量为rij，则网络平均负载程度ξ可表示为：

202、负载变化率均值：通过网络的负载变化率来衡量网络负载程度的变化情况，假设t t‑1

在第t个采样时刻监测到网络平均负载程度为ξ，第t‑1个采样时刻的平均负载程度为ξ ，若相邻两次采样时间为一个采样周期，其间隔为Δt，则网络的负载变化率Δξ可表示为：通过连续Γ个采样周期对网络的负载变化率进行观测，则网络的负载变化率的均值可表示为：

3.根据权利要求2所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤101采用网络平均负载程度ξ和平均负载变化率 来综合评判网络的拥塞情况，ξ能反映出网络资源的使用情况，ξ越大表示网络资源消耗越多，拥塞情况越严重； 反映的则是网络资源被消耗的快慢程度， 越大表示网络资源消耗越快，网络陷入拥塞的风险越大。为了对平均负载程度和负载变化率进行度量，在网络拥塞感知模型中引入了负载下限阈值ξmin、负载上限阈值ξmax和负载变化率阈值Δξ0，其中ξmin用来判断网络是否有陷入拥塞的风险，ξmax用来判断网络是否已陷入拥塞，Δξ0用来判断网络陷入拥塞风险的高低程度，公式(4)是本发明的网络拥塞判断函数；

4.根据权利要求2所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤102自组织网络的生成和维护过程具体为：(1)定义簇相关因子；

(2)定义簇内剩余可用资源：

(3)车辆自组织网络分簇算法。

5.根据权利要求4所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤(1)定义簇相关因子，具体包括：簇相关因子用于描述自组织网络生成过程中，簇头和簇节点车辆之间的相关性，如果簇节点车辆与簇头的运动方向一致，相对速度越小，位置越接近，则簇相关因子值越大；簇节点n和簇头h的簇相关因子β可表示为：式中，θh和θn表示簇头和簇节点的行驶方向，如果簇头和簇节点方向相同，θh/θn的取值为1，否则为‑1；Δνh表示簇节点n和簇头h之间的相对速度，Δνmax和Δνmin分别表示簇节点n和所有簇头之间相对速度的最大值和最小值；ΔSh表示簇节点n和簇头h之间的相对距离，ΔSmax和ΔSmin分别表示簇节点n和所有簇头之间相对距离的最大值和最小值。

6.根据权利要求4所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤(2)定义簇内剩余可用资源具体包括：簇内剩余可用资源用于自组织网络的维护，若簇内剩余可用资源为0时，表示簇资源被全部消耗，此时需要限制接入簇的节点个数；若簇内剩余可用资源长时间维持在分配的总资源数，则表示没有车载终端接入到该簇，需要对簇进行销毁处理，簇h的剩余可用资源ψh可表示为：式中，Rh表示簇h能分配的总的资源块数量，cn表示簇h中已接入的簇节点数量，ξn表示第n个簇节点的负载。

7.根据权利要求6所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤(3)车辆自组织网络分簇算法具体包括：通过报文消息机制对簇的生成、簇饱和限制、簇销毁几个阶段进行维护，在簇头和簇节点之间传输的报文消息携带了建簇过程需要采集的数据，算法具体步骤如下：

1)启动簇头上的无线信号收发器，给簇头分配网络资源，并且簇头广播建簇的hello消息；

2)终端按式(5)计算簇相关因子β，并向β值最大的簇头发送request消息，该簇头解析出request消息携带的数据，并按式(6)计算簇的剩余可用资源ψh；

3)比较簇的剩余可用资源和终端请求的资源数量，如果满足终端请求的资源数量，簇头向终端发送ack消息，允许终端接入簇，否则，发送nack消息拒绝终端接入簇；

4)如果簇的剩余可用资源为0，表示簇饱和，此时不在允许接入新的簇节点，如果簇的剩余可用资源长期维持在分配的总资源数量，表示长时间没有簇节点接入簇，则应该销毁簇，关闭无线信号收发器。

8.根据权利要求6所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤103中，根据网络环境和终端请求的业务类型，自适应调整输入到判决算法中的选网参数，为终端筛选出最优的目标网络，自适应切换判决算法中的相关参数定义如下：

401、定义接收信号强度与数据传输速率：接收信号强度RSS是终端评价网络的一个基本指标，它反映了网络的信道质量，由于信号在传输过程中存在路径损耗，终端i接入网络j的接收信号强度可表示为:

RSSij＝Pj‑ηlgdij+Xσ                        (7)式中，Pj表示网络j的无线信号发射功率，η表示路径损耗因子，dij表示终端i到接入点j的距离，Xσ表示均值为0，方差为σ的高斯白噪声，根据香农公式可知，终端接入网络的数据传输速率和带宽、信噪比等参数相关，因此终端i接入网络j所获得的数据传输速率可表示为：

eij＝rijWplog2(1+SNRij)                        (8)式中，Wp表示单个资源块的带宽，SNR表示信噪比，其值近似于RSS和网络中干扰噪声I的比值，rij表示终端i接入网络j获得的资源块数量，当接入网络的终端数量在额定数量之下时，每个终端分配固定的资源块数，超过额定数量时各终端均分网络总资源；

402、定义业务适应度：终端i以业务类型l接入网络j的业务适应度可表示为:式中，表示终端i以业务类型l接入网络j获得的数据传输速率， 和 表示业务类型为l时所需的最低和最高数据传输速率；

403、定义网络成本：定义的网络成本为终端所需的资源块数量与所接入网络资源块定价的乘积，假设终端i接入网络j请求的资源块数量为rij，网络j中单位资源块的定价为cj，则终端i接入网络j的网络成本可表示为：cij＝rij*cj                           (10)

404、定义阻塞率：阻塞率指的是当存在多个终端同时接入网络，使得该网络已接入终端数量超过其最大容纳数量后，造成终端请求被阻塞的概率；假设网络j最多容纳的终端数为Umax，已接入的终端数为Uo，剩余可容纳终端数为Ur，其中Ur＝Umax‑Uo，新到达的终端数为Un；在新达到的终端数中有u个终端以概率p选择接入网络j的概率服从二项分布，终端i接入网络j的阻塞率定义我：

当Un小于Ur时，即使新到达的所有用户都接入网络也不会发生阻塞，此时网络阻塞率为

0；当Un大于Ur时，网络容量将无法支持所有新到达用户接入网络，随着用户的接入，剩余容纳用户数变小，网络阻塞率会逐渐升高。

9.根据权利要求8所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述步骤103的自适应切换判决算法是基于秩和比的自适应切换判决算法：秩和比综合评价法是一种集古典参数统计与近代非参数统计各自优点于一体的统计分析方法，在终端选网决策过程中，将待评价的候选网络和评价网络性能的参数抽象为一个N行M列的数据矩阵，便可通过秩和比综合评价法决策出最优网络。

10.根据权利要求9所述的一种超密集异构无线网络中网络环境感知自适应切换判决方法，其特征在于，所述基于秩和比的自适应切换判决算法具体步骤如下：(1)获取选网参数：选网判决过程中需提前获取的网络参数有网络拥塞程度(ρ)、终端请求的业务类型(l)、数据传输速率(e)、网络成本(c)、网络阻塞率(b)；

(2)参数自适应：首先，根据终端请求的业务类型l，将 以及 的带到式(10)计算出终端接入各个候选网络对应的业务适应度d，将d作为第一个自适应参数；其次，将网络拥塞程度ρ和用户接入网络的成本cij以及网络阻塞率bij带入式(12)计算得到g，将g作为第二个自适应参数；

gij＝ρ*cij+(1‑ρ)*bij                        (12)(3)编秩：即将数据进行排序，将排序后的位次作为原始数据的秩，将N个候选网络的M个自适应参数排列成一个N行M列的数据矩阵，记为A；

对该矩阵编出每个自适应参数各候选网络的秩，对效益型指标，按从大到小编秩，对成本型指标，按从小到大进行编秩，同一指标数据相同者编平均秩；经过编秩得到的秩矩阵，记为Q；

(4)计算秩和比：秩和比采用加权秩和比表示，采用熵值法计算各个评价指标的权重，由熵值法求出的第k个指标的权重系数表示为ωk， 当给每一个评价指标附一个权值时，加权秩和比可表示为：

(5)计算概率单位：首先将Qj排序，得到Qj对应的秩 其次根据式(16)计算出Qj对应的累积频率fj；最后将fj带入到公式(17)计算得到概率单位εj，其中F()为标准正态离差函数；

εj＝F(fj)+5                           (17)*

(6)计算直线回归方程：以εj为自变量，Qj为因变量，计算直线回归方程Q'＝a+bε，其中a、b为计算得到的常系数；

(7)选择目标网络：将εj带入回归方程推算所对应的拟合值Qj'，将拟合值作为用户评价网络的满意程度指标，选择满意度值最大的网络作为用户接入的目标网络。