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龙图腾网获悉武汉宝技电子科技有限公司申请的专利一种基于随身wifi信道的自适应调整方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120640323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510956840.3，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于随身wifi信道的自适应调整方法及系统是由陈国炎设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随身wifi信道的自适应调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随身wifi信道的自适应调整方法及系统，涉及通信技术领域，解决了难以分析信道性能指数、网络性能指数和环境影响指数，以此生成信道质量综合评分；难以结合时间序列分析和深度学习模型预测流量需求峰值；难以利用强化学习算法动态选择最优信道；难以利用强化学习技术与深度学习模型结合，识别是否拥堵并进行动态调整信道；难以实时监测信道调整效果并评估等级的技术问题。本发明通过实时监测信道状态、综合评估信道质量、预测流量需求、动态选择最优信道、识别并调整信道拥堵，以及评估调整效果，从而提升随身WiFi设备的通信质量和网络利用率，适应复杂多变的通信环境。

本发明授权一种基于随身wifi信道的自适应调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于随身wifi信道的自适应调整方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：实时监测并采集随身wifi信道的信道监测数据和环境影响数据； S2：对采集的信道监测数据和环境影响数据分别进行数据清洗和标准化的预处理； S3：根据预处理后的信道监测数据和环境影响数据分析计算信道性能指数、网络性能指数和环境影响指数；根据信道性能指数、网络性能指数和环境影响指数综合对信道质量进行实时评估，生成随身wifi信道质量的综合评分；通过时间序列分析结合深度学习模型预测用户的数据流量需求，并计算得到流量需求峰值； S4：采用强化学习算法，根据信道质量评分和预测的流量需求峰值动态选择最优信道；根据选择的最优信道利用强化学习技术与深度学习模型结合，识别是否拥堵并进行动态调整信道； S5：实时监测调整后的最优信道，计算效果评分并评估最优信道的效果等级； 所述步骤S3中通过时间序列分析结合深度学习模型预测用户的数据流量需求，并计算得到流量需求峰值，包括以下步骤： 收集历史时序数据集包括：历史流量消耗时间序列、设备移动GPS坐标时间序列、环境噪声强度、温度时序数据、湿度时序数据、在线设备数、信道占用率；将收集的历史时序数据进行预处理包括：数据清洗和标准化，并按时间戳对齐，形成统一的时间步长序列； 将时间序列分析与深度学习模型进行结合，构建时空注意力网络模型预测用户的数据流量需求；在时间维度上，用长短期记忆网络LSTM处理流量序列，提取长期依赖特征；在空间维度上，将设备移动GPS坐标时间序列，按照连续GPS点连接为边，边权重为欧氏距离倒数转换为轨迹图，通过图神经网络建模设备移动轨迹，捕捉空间关联性； 将预处理后的时序数据集输入到时空注意力网络模型中进行训练；根据训练完成的时空注意力网络模型，通过实时监测采集并预处理后的时序数据输入到训练完成的时空注意力网络模型中，输出预测结果为数据流量需求预测值和时间戳； 采用移动平均法或指数平滑法对预测结果进行平滑处理，根据平滑后的预测结果，识别流量需求的峰值点，即流量需求达到最大值的时间点和对应的流量值，最终计算得到流量需求峰值。

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