基于异构网多干扰系统包碰撞模型的误包性能检测方法，涉及异构网络中非授权频段下出现的多干扰技术。考虑到干扰数据包长度、相邻干扰数据包之间的间隔以及干扰数据流与期望数据包之间的偏移均为满足某种分布的随机变量，解决了传统包碰撞模型中干扰数据包长度在内的其他参量均为定值的不合理问题。在这一较为符合实际情况的前提条件下，建立异构网多干扰共存的包碰撞分析模型。系统中存在干扰数据包长度、间隔以及偏移这三个随机变量，无法用传统积分的方式求解碰撞概率，因此，本发明专利技术用离散化的方式，将期望数据包和干扰数据包分割成等长的小段，求解每小段的碰撞概率，从而将积分过程转化为概率求解过程。本发明专利技术适用于误包性能检测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异构网络中非授权频段下出现的多干扰领域，具体涉及一种针对多干 扰系统包碰撞模型的误包性能检测方法。
技术介绍
伴随着信息化社会的建设，人们对移动通信技术的需求与日倶增。这种需求主要 体现在移动通信业务量剧增、通信设备数量增加、新型业务不断涌现。现有的移动通信系统 已经无法完全适应这种需求，下一代移动通信技术的研究受到了越来越多的关注。5G技术 作为全新的移动通信技术，较4G技术而言，在稳步提高传输速度的基础上，将具有更高的 频谱利用率、更低的传输延时、更健全的安全机制及更好的用户应用体验。移动互联网技术 的发展是移动通信技术的发展源动力，而物联网技术作为互联网技术的扩展，融合了传感 器技术等相关技术，为移动通信技术的再次飞跃提供了可靠的支撑。5G技术与物联网技术 的融合，能够帮助人们更快更好地实现智能家居、智能汽车、智能电网乃至智能城市等新兴 概念。机器与机器通信（Machine-to_Machine，M2M)是实现物联网的必要手段，其对于移动 通信的跨越式发展至关重要。 M2M将通信设备与机器相结合，使一个或多个网络实体进行不需要人为参与的数 据通信。M2M通信在授权频段和非授权频段均可进行，但M2M设备数量巨大，仅占用授权频 段进行通信必然会占用大量蜂窝网的地址资源，同时大量设备的接入也会造成蜂窝网的堵 塞，因此需要使用非授权频段进行通信。显然，非授权频段上M2M通信面临的最大问题就是 来自于同频段其他系统的干扰，与授权频段上M2M通信不同的是，这种干扰是很难通过基 站的控制和协调来消除。在分析多干扰存在时系统的工作性能时一般将系统划分为同构和 异构两种系统。在同构系统中，干扰源与期望接收机都依托于同一种协议，数据包长度、发 射功率等参数均相同。而在异构系统中，干扰源与期望接收机属于不同协议，数据包构成、 发射功率等参数不相同。相比而言异构系统的分析模型更为复杂。 误码率和误包率是分析系统工作性能的两个重要指标，而误码率是分析误包率的 基础。误码率特性只反映出一个无线通信系统在物理层的数据传输性能，不能反映更高层 次的宏观系统性能。而数据的误包率则不同，它能够更宏观地反应系统传输性能，是更高层 次的一个性能指标。因此，首先建立误码率模型进而分析系统的误包率。这里首先给出一 个最简单的误包率计算公式：( *) 其中，Pp表示系统的误包率，Pb表示系统的误码率，可以根据误码率计算模型得 至1」，而L dJlj表示系统相应的数据包长度。这里需要强调的是，这个公式给出的是系统在最 坏情况下误包率的计算方法。因为其没有考虑系统数据传输中的纠错能力，认为一个数据 包中，只有所有的数据比特都正确，这个数据包才是正确接收的。 传统包碰撞模型中，仅仅考虑期望数据包与干扰数据包之间时间偏移的随机性， 而包括干扰数据包长度在内的其他参量均为定值，这显然与实际系统不符合。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有获得误包率的方法中，没有考虑包括干扰数据包长度 在内的其他参量的变化问题，而只认为干扰数据包的长度固定，导致不能准确的反映系统 的误包率性能的问题，从而提出一种基于异构网多干扰系统包碰撞模型的误包性能检测方 法。 本专利技术通过建立服从某种分布的干扰数据包长度、间隔、偏移，来更合理的模仿实 际环境，并采用离散化的方式，将期望数据包和干扰数据包分割成等长的小段，求解每小段 的碰撞概率，通过累积求和得到最终误包率。其具体分析前给出如下模型： 从数据包传输的角度考虑，在实际系统中无论是期望数据包还是干扰数据包均应 为连续传输，数据包传输结束后，等待SIFS(Short Interframe Space)时间后，应答数据 包 ACK 发出，继而等待 DIFS (Distributed Function Interframe Space)时间后，下一个数 据包传输。此时的包碰撞模型如图1所示，其中首行为期望数据流，其下各行为干扰数据 流，每个数据流中均有个数据包，为期望数据包内首个完整出现的数据包，将其称为参考数 据包，分别用L s，LA，Ld表示SIFS、ACK及DIFS的长度。假设系统中存在M个同时发送干扰 数据流的发射节点，这M个干扰数据流与期望数据包之间的偏移分别用0。，O 1，…，Om表示， 对于第i个干扰数据流来说，干扰数据包长度分别用Im，I1^ Ι1ι2,…表示，其中Ilil表示参 考数据包的长度，Iw表示期望数据包之前的数据包长度，相邻数据包之间的间隔分别用 J1^ Jll2, Jll3,…表示，其中Jlll表示参考数据包之前的间隔长度，其中下角标i代表第i个 干扰数据流，X代表该数据流的第X个元素。 异构网多干扰系统的包碰撞模型具体分析方法如以下步骤： 步骤一、首先对数据包进行离散化处理。以第一个干扰数据流为例进行说明，如图 2所示。将期望数据包等分成N段，每段长度均为l = LdyN。干扰数据流以1为步长进行 分段，即sifs、ack、DiFS分别分为A =μ,=μ」//~ι和％4?A段，「·]表示 向上取整； 间隔为k段的归一化概率为： 步骤二、计算各随机变量的概率分布。模型中存在三种变量，即偏移O1，间隔J lix， 干扰数据包长度Ilix三种变量的分布情况如下：偏移一般服从均匀分布，间隔和数据包长 度则服从指数分布。进而可求出三种变量为k段的归一化概率，偏移为k段的归一化概率 为： (2_)其中 P' (Jlix= k) =FU ^kD-FU1, (k_l)l)，ke ，FU1J)是 Ji x 服从参数为A1的指数分布的累积分布函数，公式为： 干扰数据包长度Ilix的计算方式与间隔J 1ιΧ相同，假设其指数分布的参数为λ 2。 干扰数据包长度为k段的归一化概率为： 其中：P' (I1J=IO =FU 2，kl)-FU2,（k-l)l)，ke ，UNji^ 数据包长度的最小值和最大值，其由相应标准文件给出。 步骤三、计算期望数据包与参考数据包的碰撞概率。首先从最简单的模型开始，以 图2为例，计算参考数据包与期望数据包的碰撞概率。首先将期望数据包分割成N段，通过 数学计算，注意步骤二中求得的三种概率是相互独立的。用N维向量D = 描述参考数据包与期望数据包各小段的碰撞概率，其中第η小段的碰撞概率为： ft-w. 广 q 步骤四、计算期望数据包与ACK数据包的碰撞概率。ACK数据包可看成Na个连续 传输的小数据包，每个小数据包长度均为1，构造 NaXN维矩阵4=表示ACK 数据包的第h小段与期望数据包碰撞的概率序列，元素表示ACK数据包的第h小段与 期望数据包第η小段的碰撞概率，如下式： - mm 其中，用％表不对应的偏移与参数数据包长度的和，则m h = n_Ns-h，焉' =「4::/司为 SIFS 的段数。当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于异构网多干扰系统包碰撞模型的误包性能检测方法，其特征是：建立异构网多干扰系统包碰撞模型，所述模型为：首行为期望数据流，其下各行为干扰数据流，每个干扰数据流中均包括一个参考数据包，所述参考数据包为期望数据包内首个完整出现的数据包；分别用LS,LA,LD表示SIFS、ACK及DIFS的长度；设系统中存在M个同时发送干扰数据流的发射节点，这M个干扰数据流与期望数据包之间的偏移分别用O0,O1,…,OM表示，对于第i个干扰数据流来说，干扰数据包长度分别用Ii,0,Ii,1,Ii,2,…表示，其中Ii,1表示参考数据包的长度，Ii,0表示期望数据包之前的数据包长度，相邻数据包之间的间隔分别用Ji,1,Ji,2,Ji,3,…表示，其中Ji,1表示参考数据包之前的间隔长度，其中下角标i代表第i个干扰数据流，x＝1、2、3、……代表该数据流的第x个元素；在该异构网多干扰系统包碰撞模型下，它包括以下步骤：步骤一、对数据包进行离散化处理，获得离散后的数据；步骤二、计算异构网多干扰系统包碰撞模型中的三种变量的概率分布，所述三种变量为：偏移Oi、间隔Ji,x和干扰数据包长度Ii,x；步骤三、根据步骤二获得的三种变量偏移Oi、间隔Ji,x和干扰数据包长度Ii,x的概率分布，计算期望数据包与参考数据包的碰撞概率；步骤四、根据步骤二获得的三种变量偏移Oi、间隔Ji,x和干扰数据包长度Ii,x的概率分布，计算期望数据包与ACK数据包的碰撞概率；步骤五、根据步骤三获得的期望数据包与参考数据包的碰撞概率和步骤四获得的期望数据包与ACK数据包的碰撞概率计算总的碰撞概率；步骤六、计算期望数据包与单干扰源的碰撞概率；步骤七、对在Oi时间，可能存在的不完整的干扰数据包D0及ACK数据包对期望数据包的影响进行计算；步骤八、计算多干扰源共存条件下的误包率，根据该误包率作为误包性能检测结果。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓华，张洪，陈舒怡，孟维晓，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
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