Wi-Fi 切换 5G 的时机

每天都希望 Wi-Fi 在我离开信号覆盖范围时能尽快切到 5G,但每次它都能坚挺到最后半格信号,我却连看个天气预报都看不了...我不得不手工关闭 Wi-Fi,然后等走远了之后再打开,如此反复,不厌其烦。

早上出门上班,关上家门等电梯时,家里 Wi-Fi 信号已经很微弱,但依然坚挺,没即时切到 5G,傍晚下班离开公司,走出大楼时,公司 Wi-Fi 信号已经很微弱,但依然坚挺,没即时切到 5G,这两个时间有那么一两分钟是无法上网的,除非我手工把 Wi-Fi 关闭,等走远了再打开。

坐车经过曾经住过的酒店时,酒店 Wi-Fi 瞬间就连上了,但我只是快速路过,信号很快微弱,但依然没切 5G。

总结下来就是系统默认有 Wi-Fi 尽量用 Wi-Fi,理由难道是为我省钱吗?

但5G 资费已经不贵了,而且 Wi-Fi 速率也不一定更快。

技术手段解决这个问题理论上不难,但终究会遇到调参问题。比如:

  • 当 Wi-Fi 信号弱到 α \alpha α 以下,并且至少持续 β \beta β 时间,随即切换到 5G;

紧接着的问题就是 "如何在灵敏度和抗噪声之间权衡":

  • 如果我只是离开信号覆盖区域去取了个快递,即使 α \alpha α, β \beta β 满足了条件,也不该切换,参数倾向于保守抗噪声;
  • 如果我是上班下班了,说明我在几个小时内不会再回来,即使 α \alpha α, β \beta β 不满足条件也要切换,参数倾向于灵敏化;
    到底要如何调参?

理工科背景的思维方式往往不屑于直接相信统计结果,总是并且总能用例外来反驳,这种思维方式需要为任何结果找一个唯一的原因,或至少要找一个首要原因,证明事实确实且必然如此才满意,所以他们在不得要领时,总会陷入一些自以为然的启发式算法,增加参数数量,继续调参,试图把例外全都囊括,试图解释世界。

但相反的思路往往更简单,粗暴到有效,直接学习现象,对现象编程。

不管信不信,背后也没什么原因,人们每天的行为轨迹在时间序上是有规律的,观察和统计上下班打卡时间,外出跑步时间,坐地铁班次,甚至消费时间,你会惊奇地发现每天几乎都是 "那个点",误差甚至不超过一两分钟。这个跟我此前说的 "每天坐地铁都会遇到相同的人,坐在或站在几乎相同的位置" 相一致。

这个事实可用来指导拥塞控制算法,也可以用来指导 Wi-Fi 切换。

  • 早上上班时间段 7:20~7:25 以及傍晚下班时间段 17:51~17:55 or 18:30~18:33(要赶固定时间地铁,时间必须控准),周五 17:20~17:25 这几个时间段,Wi-Fi 信号稍有减弱,马上切 5G;
  • 中午外出吃饭时间地点亦固定,搜索到饭店特定 Wi-Fi 马上切;
  • 工作日上下班路上路过的酒店 Wi-Fi 不切换;
  • ...

这些信息对于一个现代操作系统的应用程序而言非常容易学习得到,整天智能智能喊个不停,Wi-Fi 切换一点都不智能却鲜有人做。

说实话几乎所有人的生活都在绕圈圈,或大或小而已,所有人的行为叠加起来也是个漂亮的周期函数,这背后可能是一些长程依赖,或许可以用各种统计学相关的行为理论去解释,但管它呢,利用观测到的事实编程就是了。

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

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