En redes WiFi, una estación (STA) es un dispositivo que tiene la capacidad de utilizar el protocolo 802.11 y que puede ser fijo, móvil o portátil. Por ejemplo, un ordenador portátil, un ordenador de sobremesa, una tableta o un teléfono pueden ser considerados estaciones. Generalmente, en terminología de redes inalámbricas, una estación, un cliente inalámbrico y un nodo, a menudo se utilizan indistintamente sin que exista una distinción estricta entre estos términos.

Debido a la alta densidad de redes WiFi existentes, las estaciones tienen a su alcance diferentes puntos de acceso (AP). Los puntos de acceso actúan de intermediarios entre una estación y una red de comunicaciones Internet o local. Habitualmente, cada estación suele conectarse con el punto de acceso que tiene la señal más fuerte, lo que acaba saturando unos puntos en detrimento de otros que quedan infrautilizados.

Un estudio propone superar este problema presentando un mapeo dinámico de estaciones y de puntos de acceso disponibles, así como una redistribución de las estaciones entre los puntos de acceso a su alcance. Los investigadores han utilizado técnicas de aprendizaje de refuerzo a situaciones en las que se han de asignar un conjunto limitado de recursos entre opciones competidoras o alternativas de forma que se maximice la ganancia esperada.

El estudio ha sido fruto del Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Telemática UPF de Marc Carrascosa (2018) bajo la dirección de Boris Bellalta, coordinador del Grupo de Investigación Wireless Networking, en el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF,  que ha sido aceptado como comunicación al Symposium on Computers and Communications del IEEE, que se celebrará en Barcelona del 30 de junio al 3 de julio.

“Presentamos una estrategia en la que las estaciones exploran de forma independiente los diferentes puntos de acceso dentro de su rango de cobertura y seleccionan el punto que mejor satisface sus necesidades”

Actualmente Marc Carrascosa está cursando el Máster Universitario en Sistemas Inteligentes Interactivos en la UPF. Como explica Carrascosa: "la optimización de puntos de acceso es una cuestión especialmente desafiante dado que la respuesta de la red a una determinada estación dependerá del comportamiento de las otras estaciones, lo cual es muy difícil de predecir sin tener una visión global del sistema".

Y añade, "en este artículo, nos centramos en resolver este problema de manera descentralizada, y presentamos una estrategia en la que las estaciones exploran de forma independiente los diferentes puntos de acceso dentro de su rango de cobertura y seleccionan el punto que mejor satisface sus necesidades".

“Con este nuevo enfoque reducimos significativamente la variabilidad de la respuesta a la red, mejoramos la capacidad de las estaciones para encontrar una solución más rápida, y conseguimos un uso más eficiente de los recursos de la red”

Para ello, los autores proponen un nuevo enfoque en el que cada estación que encuentra un punto de acceso satisfactorio permanece asociada a él, suspendiendo la exploración, y reanudándola sólo en caso de varios periodos de asociación insatisfactorios. "Con este enfoque, reducimos significativamente la variabilidad de la respuesta a la red, mejoramos la capacidad de las estaciones para encontrar una solución más rápida, y conseguimos un uso más eficiente de los recursos de la red", explican los autores del trabajo.

Trabajos de referencia:

e-Repositori UPF: Carrascosa Zamacois, Marc (2018), “Improving user association in high-density WLANs using machine learning”, 25 de septiembre, http://hdl.handle.net/10230/35496

Marc Carrascosa, Boris Bellalta (2019), “Decentralized AP Selection Using Multi-Armed Bandits: Opportunistic ε-Greedy with Stickiness”, Symposium on Computers and Communications, 30 junio - 3 de julio, Barcelona.