Wi-Fi与机器学习结合的综合分析-AET-电子技术应用

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。

关键词： Wi-Fi7 人工智能机器学习 IEEE802.11bn Wi-Fi8

中图分类号：TP393.1 文献标志码：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256943
中文引用格式： 成刚，罗晔. Wi-Fi与机器学习结合的综合分析[J]. 电子技术应用，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

随着Wi-Fi 6至Wi-Fi 7[1]和Wi-Fi 8[2]的技术演进，与Wi-Fi连接性能相关的Wi-Fi技术参数的数量、配置和动态选择也越来越复杂，比如正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA）参数、频谱资源单位（Resource Unit, RU）分配、业务质量（Quality of Service, QoS）调度、多链路操作、多接入点(Access Point, AP)协作等。如何根据外部环境实时动态地调整这些参数，使得高速率、低延时等业务有更优化的业务质量和用户体验，已经成为Wi-Fi技术发展和部署的重大挑战。而人工智能和机器学习（Artificial Intelligence/Machine Learning, AI/ML）能够从大量数据中学习和建立数据特征模型，然后把模型应用到实际环境中进行网络优化，近年来已经成为Wi-Fi技术发展的热点话题和研究方向。

目前AI/ML在Wi-Fi上的解决方案主要体现在运营商的运行维护以及云平台管理。对于Wi-Fi性能的业务质量提升，需要更深入地探讨AI/ML在Wi-Fi物理层和数据链路层应用的可行性，这是Wi-Fi网络性能改善的关键领域和发展趋势。

IEEE 802.11 AI/ML主题兴趣小组（Topic Interest Group, TIG）对Wi-Fi网络性能提升的AI操作曾定义了4个主要用例[3-4]，随后TIG转成AI/ML常设委员会（Standing Committee,SC）。虽然IEEE的讨论最终没有成为802.11规范，也没有看到Wi-Fi 8（IEEE 802.11bn）会采纳AI/ML的方案，但AI/ML与Wi-Fi技术在标准中的结合预计在2030年之后的Wi-Fi 9将可能继续讨论。

本文首先对Wi-Fi技术特征以及发展趋势进行综合阐述，指出Wi-Fi规范中的参数复杂度对性能优化的挑战，以及机器学习优化Wi-Fi网络参数的必要性。然后综合介绍和分析AI/ML在提升Wi-Fi性能和用户体验的研究及可行性。接着，介绍IEEE 802.11 AI/ML兴趣组的技术报告中的四个具体的AI/ML用例，探讨和建议Wi-Fi与AI/ML相结合的系统设计框架，并对Wi-Fi设备的典型应用场景用例进行说明。最后对Wi-Fi与AI/ML结合的技术挑战和行业发展做归纳和总结。

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作者信息：

成刚1，罗晔2

（1.上海诺基亚贝尔股份有限公司，上海 201206；

2.上海诺基亚贝尔软件有限公司，上海 201206）

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