機器學習已應用于不同的技術領域內。最近，一家知名機構開發了一種復雜的方法來幫助選擇無線網絡。目的是提高5G網絡中的無線傳輸效率。隨著無線網絡頻譜的可用性，目前尚未解決的擔憂，這項技術可能會在理想時機出現。那么機器學習如何提高WiFi網絡的效率？在下文中，將深入研究機器學習如何幫助無線技術變得更加高效，以及它對通信的意義。

1.嘗試錯誤

在欣賞機器學習如何使無線傳輸受益之前，我們必須首先了解其功能。當前，無線發射器找到第一個可用的空閑傳輸信道并開始廣播。他們不會測試信號是否很強，如果發現更穩定的信號就樂于改變頻道。但是，存在嘗試穩定信號的更復雜的傳輸方法。

一些WiFi發射器執行一種稱為波束成形的通信。Network World指出，波束成形可以通過將無線信號轉換為指向接收器的波束來提供與設備的更穩定的連接。波束成形導致更快的傳輸速度和更少的數據傳輸錯誤。波束允許將數據定向流傳輸到接收器，從而降低數據丟失和連接中斷的可能性。但是，這不是與5G發射器一起使用的可行技術。在任何時間點都可能有太多用戶連接。

知名機構的方法希望通過環境中現有變量的采樣來幫助發射機確定最佳的網絡設置以進行傳輸。例如，這些變量包括使用相同頻率的發射機數量。該算法經過編碼，可以根據它可以監視的一組環境變量來確定最佳傳輸頻率。如果發射機先前已連接到某個頻道并獲得穩定的服務，則將來它將嘗試連接到同一頻道。有時候，發射機可能需要重新校準，但設備會意識到何時信號強度下降到某個點以下，或者干擾變得太大而無法處理。

　　2.共享頻譜應用

在共享頻譜上傳輸會導致效率方面的嚴重問題。以帶有許可輔助訪問(LAA)的WiFi為例。LAA可被視為電磁頻譜的“狂野西部”。由于該頻段上沒有任何一個發射機不會直接相互通信，因此如果該頻段被過度使用，通信會迅速陷入混亂。知名機構的算法是解決此問題的簡單方法。通過使發射機在選擇可用頻率時更加高效，減少了重疊的機會。結果是一種在LAA頻率上進行通信的更加有效的方法。可以將相同的結果應用于其他共享頻率，結果相似。

　　3.分享和分享

無線技術正迅速接近我們將要耗盡可用帶寬的地步。不久之后，無線頻率共享將成為一個問題。諾頓提到，到20205年，我們可以預期在全球范圍內看到多達210億個物聯網設備。如此之多的設備爭相與數百萬手機用戶和其他無線設備爭奪連接空間，很顯然，共享無線空間將是必要的。知名機構的算法為我們提供了一些機會，可以幫助我們以更有效的方式處理連接數。

　　4.效率是創新

對于大多數非專業人士而言，開發更有效的方法將無線設備連接到網絡似乎并不重要。但是，這僅僅是因為我們作為消費者并不認為無線設備連接是有限的空間。Phys.org定義了一個稱為“峰值數據”的事件，在該事件中，無線電頻譜非常擁擠，以致市區的無線用戶可能需要安排其使用時間。考慮到想要訪問“ 全民”之類的網站的普通用戶可能需要與研究人員和社交媒體用戶共享，這使得這成為一個嚴重的問題。正是由于這種不可避免的情況，知名機構的算法才成為實際的解決方案。

雖然頻譜本身受攜帶的設備數量的限制，但我們可以使用更好，更有效的連接方法成功地共享擁擠的電磁波段。尋找最佳傳輸渠道的效率提高也令人印象深刻。知名機構指出，通過反復試驗（就像發射機現在所做的那樣），將需要進行45600次試驗才能確定最佳可能的信道。知名機構的算法通過測試十個通道來設法做同樣的事情，并且可以在0.02秒內決定哪一個最好。無線通信的前進方向是通過提高連接和傳輸數據的效率。

關于器學習如何提高WiFi網絡效率的內容介紹到這里就結束了，想了解更多關于機器學習的信息，請繼續關注中培偉業吧。