1.一种基于扩展卡尔曼无线网络带宽预测方法，其特征在于，包括：构建无线网络链路带宽的状态预测模型；

构建所述无线网络链路带宽的观测模型；

根据所述状态预测模型得到预测估计带宽；

根据所述观测模型对所述预测估计带宽进行校正处理得到最终预测带宽。

2.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼无线网络带宽预测方法，其特征在于，构建无线网络链路带宽的状态预测模型，包括：在无线网络链路发送端发送一组探测包，并记录相邻所述探测包之间的输入时间间隔；

记录每一所述探测包在所述无线网络链路发送端和无线网络链路接收端之间的链路传输时延；

根据无线网络链路预设瓶颈带宽和无线网络链路利用率获取背景流量；

根据所述输入时间间隔、所述链路传输时延、所述背景流量、所述无线网络链路预设瓶颈带宽构建相邻所述探测包在所述无线网络链路接收端的输出时间间隔函数；

根据所述输出时间间隔函数、预设可用带宽函数构建无线网络链路的状态预测模型。

3.根据权利要求2所述的基于扩展卡尔曼无线网络带宽预测方法，其特征在于，构建所述无线网络链路的观测模型，包括：根据所述输出时间间隔函数构建所述无线网络链路的观测模型。

4.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼无线网络带宽预测方法，其特征在于，根据所述状态预测模型得到预测估计带宽，包括：根据所述状态预测模型得到第一雅克比矩阵；

根据所述状态预测模型、所述第一雅克比矩阵更新状态预测模型，并根据所述更新后的状态预测模型得到无线网络链路的预测估计带宽。

5.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼无线网络带宽预测方法，其特征在于，根据所述观测模型对所述预测估计带宽进行校正处理得到最终预测带宽，包括：根据所述观测模型得到第二雅克比矩阵；

根据所述观测模型、所述第二雅克比矩阵更新观测模型，并根据所述更新后的观测模型获取无线网络链路的输出时间间隔；

根据所述输出时间间隔、所述第二雅克比矩阵对所述预测估计带宽进行校正处理得到最终预测带宽。

6.根据权利要求5所述的基于扩展卡尔曼无线网络带宽预测方法，其特征在于，所述最终预测带宽为：其中，Kk表示卡尔曼增益，▽Jh表示第二雅克比矩阵， 表示预测估计带宽， 表示输出时间间隔。

7.一种无线网络拥塞控制方法，其特征在于，包括：

获取所述无线网络链路中每一所述探测包往返的第一时延、每一所述探测包往返的第二时延和无线网络链路的拥塞窗口大小；

利用均值滤波方式对所述第一时延进行平滑处理得到平滑第一时延；

根据所述拥塞窗口大小和所述平滑第一时延得到第一发送速率；

根据所述平滑第一时延、所述第二时延和所述第一发送速率构建报文积压感知因子；

根据所述报文积压感知因子和预设拥塞阈值进行无线网络拥塞控制。

8.根据权利要求7所述的无线网络拥塞控制方法，其特征在于，根据所述报文积压感知因子和预设拥塞阈值进行无线网络拥塞控制之前，还包括：根据所述拥塞窗口大小和所述第二时延得到第二发送速率；

比较所述第一发送速率和所述第二发送速率的大小，若所述第一发送速率大于所述第二发送速率，则根据所述报文积压感知因子和所述预设拥塞阈值进行无线网络拥塞控制，若所述第一发送速率小于或等于所述第二发送速率，则不需要根据所述报文积压感知因子和所述预设拥塞阈值进行无线网络拥塞控制。

9.根据权利要求8所述的无线网络拥塞控制方法，其特征在于，根据所述报文积压感知因子和预设拥塞阈值进行无线网络拥塞控制，包括：比较所述报文积压感知因子和所述预设拥塞阈值的大小，若所述报文积压感知因子小于或等于所述预设拥塞阈值，根据所述报文积压感知因子、所述拥塞窗口大小更新慢启动阈值、所述拥塞窗口大小，以进行无线网络拥塞控制，若所述报文积压感知因子大于所述预设拥塞阈值，根据新的最终预测带宽、所述第二时延、预设最大报文长度更新所述慢启动阈值、所述拥塞窗口大小，以进行无线网络拥塞控制。

10.根据权利要求9所述的无线网络拥塞控制方法，其特征在于，所述新的最终预测带宽由权利要求1～6任意一项所述基于扩展卡尔曼带宽预测方法计算得到。