网络测量工作表明，网络业务具有自相似性。业务的自相似性对因特网的设计、控制、分析和管理产生了巨大影响。迄今为止，大部分的网络测量仅仅限于有线网范围内。随着无线技术的日益发展，对无线局域网（Wireless Local Area Network, WLAN）业务开展自相似性研究具有十分重要的意义。作为当前无线局域网的主流标准，Wi-Fi（Wireless Fidelity, Wi-Fi）技术为用户提供了便捷、高速、廉价的宽带无线接入服务，具有广阔的市场前景。本文对Wi-Fi网络业务的分析、建模、预报和控制进行了系统研究。首先，我们使用不同方法，对采自国内外无线局域网的四组真实Wi-Fi业务序列进行自相似性分析，证实了无线Wi-Fi网络业务自相似性的存在。本文系统地将长相关特性的时间序列分析方法引入到Wi-Fi业务建模中，给出了FARIMA(p,d,q)模型的建模步骤，并利用该模型对Wi-Fi业务进行研究。实践证明，FARIMA(p,d,q)模型适于描述既具有长相关性，又具有短相关性的Wi-Fi业务。本文采用线性预报技术，对Wi-Fi业务进行了基于FARIMA模型的最优线性预报，并与其它模型的预报效果进行比较，证实了FARIMA模型的优越性。为满足无线Wi-Fi网上多种业务对QoS的需求，本文提出了一个将区分服务支持的集成服务模型（Intserv over Diffserv）扩展到Wi-Fi接入互联网中的方案。在该方案的基础上，研究了使用FARIMA模型的基于预报的网络动态带宽分配。仿真实验证明该方法可以大大减小队列长度，降低对缓冲区的需要及丢包率。最后，本文还对基于业务预报的呼叫准入控制方法进行了研究。