Un nuevo marco para mejorar el rendimiento de WiFi mediante la asignación adaptativa de canales y la mitigación de interferencias impulsada por IA

Con el crecimiento exponencial de dispositivos conectados, las redes WiFi enfrentan una creciente congestión, interferencias e ineficiencias en la utilización del espectro. Este documento presenta un nuevo marco que integra la asignación adaptativa de canales con la mitigación de interferencias impulsada por IA para mejorar el rendimiento de WiFi en entornos densos. Aprovechando algoritmos de aprendizaje automático, el sistema propuesto ajusta dinámicamente las asignaciones de canales basándose en el tráfico de red en tiempo real, las condiciones ambientales y las tendencias de datos históricos. Además, se desarrolla un modelo de optimización consciente de las interferencias para minimizar las colisiones de paquetes y la latencia. Las simulaciones experimentales demuestran que el marco mejora significativamente el rendimiento, reduce la congestión y mejora la calidad general del servicio (QoS) en comparación con los métodos de asignación estática convencionales. Esta investigación proporciona una solución escalable para la comunicación inalámbrica de próxima generación, ofreciendo un enfoque robusto para optimizar la eficiencia del espectro en implementaciones modernas de WiFi.