接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法和装置，属于通信网络性能优化技术领域，所述方法在IEEE802.11现有的EDCA机制的基础上，当面临单AP多站点的场景时，通过在AP部署AI，利用采集的网络状态信息对基于深度神经网络的初始预测模型进行训练和推理，以对输入的EDCA参数进行优化，得到最佳预测模型及其对应的最佳EDCA参数集，最终可以利用信标帧广播部署到BSS内的所有站点，能够简单快捷地在复杂网络环境下提高网络吞吐量和信道利用率，由此解决现有技术中在复杂环境下EDCA参数集优化效率低操作难度大的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于通信网络性能优化，更具体地，涉及一种接入点端的edca参数集预测方法和装置。

技术介绍

1、增强型分布式信道访问(enhanced distributed channel access，edca)参数集优化对网络性能有直接影响，因此一直是多个研究分析的主题。现有优化方法包括使用数学建模分析和机器学习。随着具有高计算能力的网络设备的激增，使用机器学习(machinelearning，ml)方法来优化edca参数集实现网络性能的提升优势逐渐凸出。但是现有研究仅考虑参数集中的某一个元素值，且四种接入类别(access category，ac)考虑不充分，

2、现有技术中出现了利用机器学习方法进行edca参数调优，但存在较多缺点。其一，ieee 802.11草案中规定edca参数集的默认值，当站点数量较多，ac数目多且链路动态多变的网络环境下，因无线网络中较大的冲突概率故显得不实用。其二，对edca参数进行调优时在考虑特定类型的接入类别时只针对cw，aifsn，txop limit其中之一值进行优化以减少碰撞概率和重传次数，网络性能相比传本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.如权利要求2所述的接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，所述S13包括：利用优化后的最佳预测模型获取一组EDCA参数集，并判断其对应的网络性能指标是否低于阈值；若低于则将其作为新的最佳EDCA参数集，反之则返回步骤S4进行模型优化，直至优化后的最佳预测模型获取的EDCA参数集对应的网络性能指标低于阈值，记为新的最佳EDCA参数集。

4.如权利要求2所述的接入点...

【技术特征摘要】

1.一种接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.如权利要求2所述的接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，所述s13包括：利用优化后的最佳预测模型获取一组edca参数集，并判断其对应的网络性能指标是否低于阈值；若低于则将其作为新的最佳edca参数集，反之则返回步骤s4进行模型优化，直至优化后的最佳预测模型获取的edca参数集对应的网络性能指标低于阈值，记为新的最佳edca参数集。

4.如权利要求2所述的接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，所述s12还包括：

5.如权利要求1所述的接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，所述s11包括：

6.如权利要求1所述的接入点端的增强型分布式信道访问参数集预测方法，其特征在于，所述当前预测模型用于接收所述目前的网...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟祎，黄珍珍，陈卓岭，罗灿，李金明，葛晓虎，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：