基于深度学习与边缘计算的随身WiFi多频段调节系统

本发明提出了基于深度学习与边缘计算的随身WiFi多频段调节系统，涉及无线通信技术领域，通过多源信号感知和深度学习模型，动态选择最优频段，并通过综合数据集训练和反馈机制，确保模型适应复杂环境。包括以下模块：多源信号感知模块用于多种无线传感器采集周围环境数据；边缘计算模块用于构建深度学习模型，输出最高概率对应的频段；决策执行模块结合用户业务需求、设备功耗状态和环境干扰，构建数值化规则，计算最终频段得分，将模型预测对应权重与其相加，综合确定频段切换方案；性能检测模块用于在新的频段下进行监测，并反馈给边缘计算模块，判断当前频段性能是否达标，若性能不佳，触发深度学习模型重新进行判断与调节。