基本原理
通过部署AI模型实时监测2.4GHz/5GHz频段信号质量，分析信道拥挤程度、噪声干扰等参数，建立动态优化模型。
- 频谱感知技术
- 机器学习预测模型
- QoS优先级策略
数据收集方法
需要采集的关键数据包括：
| 参数 | 采样频率 |
|---|---|
| 信号强度 | 100ms/次 |
| 误码率 | 500ms/次 |
AI算法选择
推荐采用以下技术路线：
- 强化学习动态决策
- LSTM预测网络质量
- 遗传算法参数调优
实现步骤
具体开发流程：
- 搭建嵌入式推理环境
- 部署轻量化TensorFlow Lite模型
- 开发信道切换API接口
实际测试
在典型办公场景中，优化后提升效果：
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 延迟 | 85ms | 32ms |
| 吞吐量 | 25Mbps | 48Mbps |
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