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基于接收端的WLAN误码丢包原因识别方法
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:计算机工程
  • 时间:2014.4.15
  • 页码:76-80
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]湖南城市学院信息科学与工程学院,湖南益阳413000, [2]湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(61173168);湖南省科技计划基金资助项目(2011FJ3236,2012FJ3024);湖南省普通高校青年骨干教师培养计划基金资助项目;中央高校基本科研业务费专项基金资助项目.
  • 相关项目:基于混合P2P模式的大规模互联网性能测量关键技术研究
作者: 王涛|黎文伟|
中文摘要:

现有基于发送端的误码丢包原因识别方法存在通信开销大、识别准确度不高等问题,通过理论分析发现当无线传输出现冲突丢包时,数据包在接收端的误差向量幅度(EVM)通常比弱信号丢包时大,从而验证了EVM对丢包原因的区分效果。在此基础上,提出一种基于接收端的无线局域网误码丢包原因识别方法。该方法在接收端直接读取接收信号强度及EVM值,使用贝叶斯分类方法进行冲突丢包和弱信号丢包的识别。实验结果表明,与COLLIE识别方法相比,该方法不产生任何额外的通信开销,具有较高的识别准确率、较低的误报率和漏报率。

英文摘要:

The existing sender-based methods for identifying bit error packet loss causes have problems such as large communication costs, and low identification accuracy. After theoretically analysis, this paper finds out when collision loss occurs in wireless transmission, the Error Vector Magnitude(EVM) of packet at receiver is larger than that of weak signal loss, which also verifies the differentiating effect of EVM on causes of bit error packet loss. Then a receiver-based method for identifying the causes of bit error packet loss in Wireless Local Area Network(WLAN) is proposed. It directly reads Received Signal Strength Indicator(RSSI) and EVM values at receiver, and adopts the Bayes classification algorithm for identifying packet collision loss and signal loss. Experimental results also show that, compared with COLLIE identification method, it has no additional communication cost, accuracy of this method is increased, while fault alarm rate and miss alarm rate are decreased.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139