数据驱动的无线信道可用吞吐量估计与预测方法

作     者：肖遥 刘峻铄 龙智夫 邱才明 XIAO Yao;LIU Junshuo;LONG Zhifu;QIU Caiming

作者机构：华中科技大学电子信息与通信学院湖北武汉430074 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.12141107) 

出 版 物：《物联网学报》 (Chinese Journal on Internet of Things)

年 卷 期：2023年第7卷第3期

页      码：32-41页

摘      要：无线局域网络技术正蓬勃发展,但随之而来的新问题严重影响了无线信道的通信质量。无线信道质量对指导路由器应对突发拥塞和选择合适信道具有重大意义。以信道可用吞吐量为指标设计了一套解决方案:首先,采用入侵式数据采集方法收集信道数据,使用人工神经网络训练并估计当前时刻的信道可用吞吐量;然后,采用非入侵式数据采集方法收集信道数据,使用改进的递归神经网络模型预测未来一段时间的信道可用吞吐量。在真实数据上的实验表明,该方案可以有效地对信道可用吞吐量进行估计与预测,对路由器的决策有着指导意义。

主 题 词：无线信道 数据驱动 神经网络 吞吐量估计与预测 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

D　O　I：10.11959/j.issn.2096-3750.2023.00341

馆 藏 号：203123301...