机器学习已应用于不同的技术领域内。最近，一家知名机构开发了一种复杂的方法来帮助选择无线网络。目的是提高5G网络中的无线传输效率。随着无线网络频谱的可用性，目前尚未解决的担忧，这项技术可能会在理想时机出现。那么机器学习如何提高WiFi网络的效率？在下文中，将深入研究机器学习如何帮助无线技术变得更加高效，以及它对通信的意义。

1.尝试错误

在欣赏机器学习如何使无线传输受益之前，我们必须首先了解其功能。当前，无线发射器找到第一个可用的空闲传输信道并开始广播。他们不会测试信号是否很强，如果发现更稳定的信号就乐于改变频道。但是，存在尝试稳定信号的更复杂的传输方法。

一些WiFi发射器执行一种称为波束成形的通信。Network World指出，波束成形可以通过将无线信号转换为指向接收器的波束来提供与设备的更稳定的连接。波束成形导致更快的传输速度和更少的数据传输错误。波束允许将数据定向流传输到接收器，从而降低数据丢失和连接中断的可能性。但是，这不是与5G发射器一起使用的可行技术。在任何时间点都可能有太多用户连接。

知名机构的方法希望通过环境中现有变量的采样来帮助发射机确定最佳的网络设置以进行传输。例如，这些变量包括使用相同频率的发射机数量。该算法经过编码，可以根据它可以监视的一组环境变量来确定最佳传输频率。如果发射机先前已连接到某个频道并获得稳定的服务，则将来它将尝试连接到同一频道。有时候，发射机可能需要重新校准，但设备会意识到何时信号强度下降到某个点以下，或者干扰变得太大而无法处理。

　　2.共享频谱应用

在共享频谱上传输会导致效率方面的严重问题。以带有许可辅助访问(LAA)的WiFi为例。LAA可被视为电磁频谱的“狂野西部”。由于该频段上没有任何一个发射机不会直接相互通信，因此如果该频段被过度使用，通信会迅速陷入混乱。知名机构的算法是解决此问题的简单方法。通过使发射机在选择可用频率时更加高效，减少了重叠的机会。结果是一种在LAA频率上进行通信的更加有效的方法。可以将相同的结果应用于其他共享频率，结果相似。

　　3.分享和分享

无线技术正迅速接近我们将要耗尽可用带宽的地步。不久之后，无线频率共享将成为一个问题。诺顿提到，到20205年，我们可以预期在全球范围内看到多达210亿个物联网设备。如此之多的设备争相与数百万手机用户和其他无线设备争夺连接空间，很显然，共享无线空间将是必要的。知名机构的算法为我们提供了一些机会，可以帮助我们以更有效的方式处理连接数。

　　4.效率是创新

对于大多数非专业人士而言，开发更有效的方法将无线设备连接到网络似乎并不重要。但是，这仅仅是因为我们作为消费者并不认为无线设备连接是有限的空间。Phys.org定义了一个称为“峰值数据”的事件，在该事件中，无线电频谱非常拥挤，以致市区的无线用户可能需要安排其使用时间。考虑到想要访问“ 全民”之类的网站的普通用户可能需要与研究人员和社交媒体用户共享，这使得这成为一个严重的问题。正是由于这种不可避免的情况，知名机构的算法才成为实际的解决方案。

虽然频谱本身受携带的设备数量的限制，但我们可以使用更好，更有效的连接方法成功地共享拥挤的电磁波段。寻找最佳传输渠道的效率提高也令人印象深刻。知名机构指出，通过反复试验（就像发射机现在所做的那样），将需要进行45600次试验才能确定最佳可能的信道。知名机构的算法通过测试十个通道来设法做同样的事情，并且可以在0.02秒内决定哪一个最好。无线通信的前进方向是通过提高连接和传输数据的效率。

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