摘要
本发明公开了多模式融合的随身WiFi信号增强方法,涉及无线通信技术领域,解决了无法适应动态环境变化,无法根据实时信号质量动态调整信道,同时,难以综合分析多源数据,对负载压力响应速度慢的技术问题;通过系统实时收集随身WiFi设备的信号强度及运行数据,为网络优化提供数据支持。通过分析信号强度变化趋势,可提前预警潜在的网络问题;通过Q‑Learning通过不断试错学习,实时调整信道选择策略,适应动态变化的信号环境。传统静态信道分配易导致相邻网格间干扰,Q‑Learning可动态切换至低干扰信道组合。通过预设时间段的迭代学习,模型可快速找到最优信道策略,降低信号衰减。
技术关键词
移动中继
信道
热力图
网格
数据分析模块
节点
WiFi信号强度
WiFi列表
WiFi设备
频段
WiFi定位技术
MIMO天线阵列
模式
综合性
时间段
训练神经网络模型
拓扑图