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随着移动互联网的发展，WiFi成为一种十分重要的接入方式。有研究表明，高达91.8％用户通过WiFi接入互联网，并且占所有网络流量的比例为53％。超过一半的实际测量结果中WiFi接入时延占端到端RTT的60％以上，并且每10毫秒的接入时延可能导致1000毫秒的页面加载时延，而在加载时延大于3秒时，40％的用户会选择放弃，因此WiFi严重影响用户网络体验性能。WiFi包含两个频段标准:2.4GHz和5GHz。2.4GHz信号质量好、传播距离远，但是信道少、易干扰。5GHz信道多、容量大，但是信号衰减严重。频段选择是接入性能的重要影响因素之一。 将双频段设置成相同的SSID，由终端基于特定策略选择，但WiFi性能受信号强度、空口时间占用率等无线特征影响，用户侧无法充分了解某频段的特征信息，因此无法做出正确决策，而AP接入侧拥有无线特征全部视图。基于此，为解决双频WiFi接入选择的问题，本文首先对无线性能测量分析，并基于动态无线特征对接入性能预测，在此基础上设计实现了基于AP侧的客户端透明的双频WiFi接入系统。本文的主要工作包含以下三个方面: 1.无线特征对用户无线接入性能影响的量化分析。首先针对无线特征如何影响接入性能的问题，设计实现了信息采集系统，确定无线特征和性能指标，提出一种流水线采样的采集模型以保障采集信息的准确性，并且分析了无线特征与性能的关联关系。实验结果表明空口时间占用率与信号强度是影响无线性能最大的两个特征指标，对于2.4GHz频段，空口时间占用率影响更大，对于5GHz频段，信号强度影响更大。 2.基于动态无线特征的性能预测。其次针对如何根据无线特征预测接入性能的问题，提出了启发式模型和机器学习模型（决策树、贝叶斯、神经网络）的预测方法，对数据集进行处理，构建模型并评估验证其性能。实验结果表明，启发式预测模型准确率较随机选择方法提升不大，并且线性回归表明无线特征与无线性能之间并不是简单的线性关系。而机器学习预测模型三种分类方法效果均明显好于启发式方法，其中决策树的综合性能最优。 3.客户端透明的双频WiFi接入系统设计与实现。最终针对用户WiFi双频接入选择问题设计实现了客户端透明的接入系统，采用分离式结构以提升系统接入性能及可扩展性，并基于Openwrt系统和Hostpad框架，通过隐藏SSID将接入选择权放在AP侧，及终端扫描阶段AP选择性回复使终端接入分类模型预测性能较好的频段。实验结果表明，本方法的接入性能明显优于5GHz频段优先和随机选择方法。并且部署前后，用户终端接入时延CDF的90分位点从32毫秒降低至12毫秒，双频段负载也更加均衡。因此本系统显著提升了用户接入性能体验。