【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种ai模型参数的交互方法和装置。
技术介绍
1、传统的人工智能/机器学习(ai/ml)技术基于集中式模型，需要在数据源和集中式服务器之间交换大量数据。最近，已经开发出联合学习等分布式ai/ml算法，这将允许在源头进行更多分析并减少需要交换的数据量。
2、研究表明，ai/ml算法可以通过提供更好的资源使用、更低的能耗、更高的可靠性和对不断变化的环境的鲁棒性来帮助提高无线通信网络的性能。随着这些算法变得更加成熟且更具成本效益，无线局域网(wireless local area networks，wlan)可能会利用ai/ml来增强网络性能和用户体验。
3、然而，目前还未有将ai/ml用于wlan具体实现方式，无法达到通过ai/ml来增强网络性能和用户体验的效果。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种ai模型参数的交互方法及装置，以至少解决相关技术还未有将ai/ml用于wlan具体实现方式，无法达到通过ai/ml来增强...
【技术保护点】
1.一种AI模型参数的交互方法，其特征在于，应用于WIFI发送端，其中，所述WIFI发送端包括WIFI发送端的自编码器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述WIFI发送端的自编码器向WIFI接收端发送带有特殊序列的数据帧之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述带有特殊序列的数据帧中携带反馈的信道状态信息CSI内容。
6.一种AI模型参数的交互方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种ai模型参数的交互方法，其特征在于，应用于wifi发送端，其中，所述wifi发送端包括wifi发送端的自编码器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述wifi发送端的自编码器向wifi接收端发送带有特殊序列的数据帧之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述带有特殊序列的数据帧中携带反馈的信道状态信息csi内容。
6.一种ai模型参数的交互方法，其特征在于，应用于wifi接收端，其中，所述wifi接收端包括wifi接收端的自编码器和分类器，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在通过所述wifi接收端的自编码器对所述数据帧进行译码之后，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄启圣，王羿，张耀东，王子晟，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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