基于AI的Wi-Fi系统接入控制研究

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随着无线通信的快速发展,对网络的吞吐量和时延有着越来越高的要求,如何充分地利用有限的频谱资源,减少网络中的冲突,减小不必要的开销一直是一个亟待解决的问题。目前基于802.11协议的无线局域网接入技术已经得到了极大的应用,但由于用户需求的不断增长,性能还需要不断优化。现有的信道接入优化研究往往需要节点间信息的交互或者通过其他的途径获取优化所需的信息,导致开销较大,甚至可能造成网络性能的下降。特别是密集场景下,由于用户数较多造成严重的信道冲突问题,而人工智能技术由于其灵活性适于多变的无线网络环境。本文据此结合人工智能技术对信道接入机制进行优化,再通过仿真进行验证研究。论文首先对IEEE802.11系列标准做了简单的介绍,介绍了802.11ad标准中基本时间单元,信标间隔的组成。接着介绍了802.11ad的波束训练的流程,802.11ad由于可以工作在毫米波频段,相较以前的WiFi标准引入了波束赋形的技术来克服高频信号的损耗问题。之后详细介绍了分布式协调功能(Distributed Coordination Function,DCF),分析了随机回退过程与二进制指数退避算法,使用了马尔科夫链对基于竞争的信道接入性能进行了理论分析。最后建立无线网络模型,对传统的信道接入进行仿真,通过仿真结果分析了DCF机制的优势和劣势。然后简要介绍人工智能中深度学习的相关知识和背景,深度学习内部的基本运算与相关应用。接着描述了强化学习的概念,以及近些年深度强化学习的发展。然后,本文运用深度强化学习的方法结合无线通信信道接入的场景,构建深度学习神经网络,设计了一种Wi-Fi网络背景下的MAC层智能信道接入方案。无线网络中的传输节点根据环境的变化,主动地调整竞争信道的策略,以提高密集用户场景下的系统吞吐量和信道利用率指标,并在此基础上提出进一步优化的方案。仿真结果表明,在一定时间内系统可以达到稳态,并且可以整体上减少冲突的发生。最后,本文介绍了802.11ay的信道接入和多信道分配,提出了一种802.11ay多AP(Access Point)多STA(Station)的网络架构,并设计了配套的波束训练机制,通过将流程合并,实现一个STA对多个AP的波束训练,为在这种网络架构下实现多信道接入打下基础,最后设计了在此场景下的基于AI的多信道接入机制。不仅在选择随机回退计数时,在选择信道时也错开彼此之间的概率分布,从而在多信道接入中尽量实现STAs的平均分配。为了实现这一目标,设计了用于信道选择的深度神经网络结构、强化学习算法,并通过仿真证明了算法的有效性,减少了信道接入时的碰撞问题,改善了无线网络的性能。
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