《電子技術(shù)應(yīng)用》
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Wi-Fi与机器学习结合的综合分析
电子技术应用
成刚1，罗晔2
1.上海诺基亚贝尔股份有限公司；2.上海诺基亚贝尔软件有限公司
摘要： 系统性地分析了当前AI/ML在Wi-Fi领域的技术研究和应用情况。首先对Wi-Fi技术特征以及发展趋势所带来的复杂度进行阐述。然后提出机器学习对优化Wi-Fi网络参数的必要性，以及综合介绍和分析AI/ML在提升Wi-Fi性能和用户体验的研究及可行性，并对IEEE 802.11 AI/ML兴趣组四个具体的AI/ML用例进行说明和评估。接着探讨和建议Wi-Fi与AI/ML相结合的系统设计框架，以及相应的基本用例分析。最后对Wi-Fi与AI/ML结合的技术挑战和行业发展做了归纳和总结。
中圖分類號(hào)：TP393.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256943
中文引用格式： 成剛，羅曄. Wi-Fi與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的綜合分析[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2026，52(1)：1-7.
英文引用格式： Cheng Gang，Luo Ye. Survey and analysis of the integration of Wi-Fi and machine learning[J]. Application of Electronic Technique，2026，52(1)：1-7.
Survey and analysis of the integration of Wi-Fi and machine learning
Cheng Gang1，Luo Ye2
1.Nokia Shanghai Bell Co.， Ltd.；2.Nokia Shanghai Bell Software Ltd.
Abstract： This paper conducts a survey and analysis of Wi-Fi solutions that incorporate AI/ML technologies. Firstly, it outlines the challenges associated with Wi-Fi technology characteristics and the evolution of the latest specifications. Secondly, it examines the feasibility of using AI/ML to improve Wi-Fi performance and user experience, along with the AI/ML use cases defined by the IEEE 802.11 TIG. Afterwards, the paper proposes system architecture for integrating AI/ML into Wi-Fi networks and analyzes typical use cases for practical Wi-Fi deployments. Finally, it presents an overview of the current constraints in applying AI/ML to Wi-Fi systems and discusses potential directions for future technological development.
Key words : Wi-Fi 7；artificial intelligence；machine learning；IEEE 802.11bn；Wi-Fi 8

引言

隨著Wi-Fi 6至Wi-Fi 7[1]和Wi-Fi 8[2]的技術(shù)演進(jìn)，與Wi-Fi連接性能相關(guān)的Wi-Fi技術(shù)參數(shù)的數(shù)量、配置和動(dòng)態(tài)選擇也越來(lái)越復(fù)雜，比如正交頻分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA）參數(shù)、頻譜資源單位（Resource Unit, RU）分配、業(yè)務(wù)質(zhì)量（Quality of Service, QoS）調(diào)度、多鏈路操作、多接入點(diǎn)(Access Point, AP)協(xié)作等。如何根據(jù)外部環(huán)境實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整這些參數(shù)，使得高速率、低延時(shí)等業(yè)務(wù)有更優(yōu)化的業(yè)務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)，已經(jīng)成為Wi-Fi技術(shù)發(fā)展和部署的重大挑戰(zhàn)。而人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（Artificial Intelligence/Machine Learning, AI/ML）能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和建立數(shù)據(jù)特征模型，然后把模型應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，近年來(lái)已經(jīng)成為Wi-Fi技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)話題和研究方向。

目前AI/ML在Wi-Fi上的解決方案主要體現(xiàn)在運(yùn)營(yíng)商的運(yùn)行維護(hù)以及云平臺(tái)管理。對(duì)于Wi-Fi性能的業(yè)務(wù)質(zhì)量提升，需要更深入地探討AI/ML在Wi-Fi物理層和數(shù)據(jù)鏈路層應(yīng)用的可行性，這是Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)性能改善的關(guān)鍵領(lǐng)域和發(fā)展趨勢(shì)。

IEEE 802.11 AI/ML主題興趣小組（Topic Interest Group, TIG）對(duì)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)性能提升的AI操作曾定義了4個(gè)主要用例[3-4]，隨后TIG轉(zhuǎn)成AI/ML常設(shè)委員會(huì)（Standing Committee,SC）。雖然IEEE的討論最終沒(méi)有成為802.11規(guī)范，也沒(méi)有看到Wi-Fi 8（IEEE 802.11bn）會(huì)采納AI/ML的方案，但AI/ML與Wi-Fi技術(shù)在標(biāo)準(zhǔn)中的結(jié)合預(yù)計(jì)在2030年之后的Wi-Fi 9將可能繼續(xù)討論。

本文首先對(duì)Wi-Fi技術(shù)特征以及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行綜合闡述，指出Wi-Fi規(guī)范中的參數(shù)復(fù)雜度對(duì)性能優(yōu)化的挑戰(zhàn)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的必要性。然后綜合介紹和分析AI/ML在提升Wi-Fi性能和用戶體驗(yàn)的研究及可行性。接著，介紹IEEE 802.11 AI/ML興趣組的技術(shù)報(bào)告中的四個(gè)具體的AI/ML用例，探討和建議Wi-Fi與AI/ML相結(jié)合的系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架，并對(duì)Wi-Fi設(shè)備的典型應(yīng)用場(chǎng)景用例進(jìn)行說(shuō)明。最后對(duì)Wi-Fi與AI/ML結(jié)合的技術(shù)挑戰(zhàn)和行業(yè)發(fā)展做歸納和總結(jié)。


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作者信息：

成剛1，羅曄2

（1.上海諾基亞貝爾股份有限公司，上海 201206；

2.上海諾基亞貝爾軟件有限公司，上海 201206）


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