機器學習已應用于不同的技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)。最近，一家知名機構(gòu)開發(fā)了一種復雜的方法來幫助選擇無線網(wǎng)絡。目的是提高5G網(wǎng)絡中的無線傳輸效率。隨著無線網(wǎng)絡頻譜的可用性，目前尚未解決的擔憂，這項技術(shù)可能會在理想時機出現(xiàn)。那么機器學習如何提高WiFi網(wǎng)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(shù)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(fā)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(fā)現(xiàn)更穩(wěn)定的信號就樂于改變頻道。但是，存在嘗試穩(wěn)定信號的更復雜的傳輸方法。

一些WiFi發(fā)射器執(zhí)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(zhuǎn)換為指向接收器的波束來提供與設備的更穩(wěn)定的連接。波束成形導致更快的傳輸速度和更少的數(shù)據(jù)傳輸錯誤。波束允許將數(shù)據(jù)定向流傳輸?shù)浇邮掌鳎瑥亩档蛿?shù)據(jù)丟失和連接中斷的可能性。但是，這不是與5G發(fā)射器一起使用的可行技術(shù)。在任何時間點都可能有太多用戶連接。

知名機構(gòu)的方法希望通過環(huán)境中現(xiàn)有變量的采樣來幫助發(fā)射機確定最佳的網(wǎng)絡設置以進行傳輸。例如，這些變量包括使用相同頻率的發(fā)射機數(shù)量。該算法經(jīng)過編碼，可以根據(jù)它可以監(jiān)視的一組環(huán)境變量來確定最佳傳輸頻率。如果發(fā)射機先前已連接到某個頻道并獲得穩(wěn)定的服務，則將來它將嘗試連接到同一頻道。有時候，發(fā)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(fā)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(gòu)的算法是解決此問題的簡單方法。通過使發(fā)射機在選擇可用頻率時更加高效，減少了重疊的機會。結(jié)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(jié)果應用于其他共享頻率，結(jié)果相似。

　　3.分享和分享

無線技術(shù)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(nèi)看到多達210億個物聯(lián)網(wǎng)設備。如此之多的設備爭相與數(shù)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(gòu)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(shù)。

　　4.效率是創(chuàng)新

對于大多數(shù)非專業(yè)人士而言，開發(fā)更有效的方法將無線設備連接到網(wǎng)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(shù)據(jù)”的事件，在該事件中，無線電頻譜非常擁擠，以致市區(qū)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(wǎng)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(gòu)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(shù)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(gòu)指出，通過反復試驗（就像發(fā)射機現(xiàn)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(gòu)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(nèi)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(shù)據(jù)的效率。

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