摘要
本发明公开了一种基于随身wifi信道的自适应调整方法及系统,涉及通信技术领域,解决了难以分析信道性能指数、网络性能指数和环境影响指数,以此生成信道质量综合评分;难以结合时间序列分析和深度学习模型预测流量需求峰值;难以利用强化学习算法动态选择最优信道;难以利用强化学习技术与深度学习模型结合,识别是否拥堵并进行动态调整信道;难以实时监测信道调整效果并评估等级的技术问题。本发明通过实时监测信道状态、综合评估信道质量、预测流量需求、动态选择最优信道、识别并调整信道拥堵,以及评估调整效果,从而提升随身WiFi设备的通信质量和网络利用率,适应复杂多变的通信环境。
技术关键词
深度学习模型
强化学习技术
强化学习算法
二进制指数退避
深度强化学习
电池用电量
信道状态信息
WiFi设备
空气质量指数
网络流量数据
动态
网络吞吐量
信道扫描技术
注意力
序列
设备电池电量
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三维场景地图
评判方法
深度学习模型
分辨率
热力图
深度强化学习
支持向量回归模型
门控循环单元
序列生成器
记忆单元
汽车路径规划
无人机航线规划
深度强化学习
节点
强化学习模型
动态估计方法
导频信号配置
优化信道估计
轻量级神经网络
系统资源利用率