无线链路质量评估及预测方法综述 PPT
反映5g无线链路质量的指标
反映5g无线链路质量的指标
5G无线链路质量的指标包括以下几个方面：
1. 信号强度，信号强度是衡量无线链路质量的重要指标之一。
它表示设备接收到的信号强度，通常以分贝（dBm）为单位。
较高的信号强度通常意味着更好的链路质量，因为它可以提供更稳定和高速的数据传输。
2. 信噪比（SNR），信噪比是衡量信号质量的指标，表示信号与背景噪音的比值。
较高的信噪比意味着更清晰的信号，有助于提高数据传输的可靠性和速度。
3. 误码率（BER），误码率是衡量数字通信质量的指标，表示在数据传输过程中发生错误的比率。
较低的误码率通常意味着更好的链路质量，因为它减少了数据传输错误的可能性。
4. 延迟，延迟是指数据从发送端到接收端所需的时间。
较低的延迟对于实时应用（如在线游戏、视频通话）至关重要，因此是衡量无线链路质量的重要指标之一。
5. 带宽，带宽是指网络传输数据的能力，通常以每秒传输的数
据量（比特/秒）来衡量。
较高的带宽意味着网络可以支持更快速的
数据传输，从而提高用户体验。
这些指标综合反映了5G无线链路的质量，对于评估和优化网络
性能具有重要意义。
同时，不同的应用场景可能对这些指标有不同
的要求，因此在实际应用中需要根据具体情况进行综合考量和优化。
无线链路的检测与控制方法
无线链路的检测与控制方法随着无线通信技术的快速发展，无线链路的检测与控制方法成为了无线通信系统中不可或缺的部分。
无线链路的稳定性和可靠性对于无线通信系统的正常运行至关重要。
本文将介绍无线链路的检测与控制方法，以及其在实际应用中的重要性和挑战。
一、无线链路的检测方法1. 信号强度检测：通过测量接收到的信号强度，可以评估无线链路的质量和稳定性。
一般来说，信号强度越高，链路的质量越好。
可以使用功率计或信号强度指示器来进行信号强度的检测。
2. 误码率检测：误码率是衡量无线链路质量的重要指标之一。
通过发送已知的比特序列，并在接收端进行比对，可以计算出误码率。
误码率越低，链路的质量越好。
常用的误码率检测方法有比特错误率（BER）和帧错误率（FER）。
3. 信噪比检测：信噪比是衡量信号质量的指标之一。
信噪比越高，说明信号中的噪声越小，链路的质量越好。
可以使用信号分析仪或频谱仪来进行信噪比的检测。
4. 时延检测：时延是指信号从发送端到接收端所经过的时间。
通过发送时间戳，并在接收端进行时间戳的比对，可以计算出时延。
时延越小，说明链路的响应速度越快。
二、无线链路的控制方法1. 功率控制：功率控制是无线链路中常用的一种控制方法。
通过调整发送端的发射功率，可以改变链路的传输距离和质量。
一般来说，当链路距离较近时，可以适当降低发射功率，以节省能量和减少干扰。
2. 频率选择：频率选择是无线链路中的一种重要控制方法。
在无线通信系统中，不同频段的无线信号会相互干扰。
通过选择合适的频率，可以降低链路的干扰和噪声，提高链路的质量和可靠性。
3. 自适应调制：自适应调制是一种根据链路质量自动调整调制方式的方法。
通过不断监测链路的质量，自适应调制可以选择合适的调制方式，以提高链路的传输速率和可靠性。
4. 多天线技术：多天线技术是一种通过增加发送和接收天线数量来改善链路质量的方法。
通过利用天线阵列的空间多样性，可以减少链路的衰落和干扰，提高链路的信号质量和容量。
一种无线信道质量评估方法
一种无线信道质量评估方法摘要在无线通信系统中，准确地评估信道质量对于实现高质量的数据传输至关重要。
本文提出了一种无线信道质量评估方法，基于接收信号强度指示器（RSSI）和信噪比（SNR）进行评估。
该方法可以帮助无线通信系统动态地监测信道质量，并根据评估结果进行自适应调整。
实验结果表明，该方法能够有效地评估无线信道质量，并提高数据传输的可靠性和性能。
1. 引言随着无线通信技术的发展，人们对于高速、高质量的数据传输需求越来越迫切。
然而，无线信道的质量受到环境噪声、干扰和多径效应等因素的影响，使得数据传输变得不稳定和不可靠。
因此，准确地评估无线信道质量成为了实现高质量数据传输的关键。
2. 信道质量评估方法2.1 接收信号强度指示器（RSSI）接收信号强度指示器（RSSI）是无线设备中用于测量信号强度的指标，它通常以单位分贝（dB）表示。
通过监测接收到的信号强度，可以评估无线信道的质量。
较高的RSSI值通常表示较好的信道质量，而较低的RSSI值则表示较差的信道质量。
2.2 信噪比（SNR）信噪比（SNR）是无线信道中信号与噪声的比值，它反映了无线信道中有效信号的强度和无用信号（噪声）的强度之间的关系。
较高的SNR值表示较好的信道质量，而较低的SNR值则表示较差的信道质量。
2.3 评估方法基于RSSI和SNR的评估方法可以通过以下步骤实现：1. 监测接收信号强度和信噪比；2. 根据监测结果，计算无线信道的质量指标；3. 根据质量指标，判断当前信道质量的好坏；4. 根据评估结果，进行自适应调整。
3. 实验与结果为了验证本文提出的评估方法的有效性，进行了一系列实验。
实验中使用了一套基于IEEE 802.11协议的无线通信系统。
实验结果表明，基于RSSI和SNR的评估方法能够较为准确地评估无线信道的质量。
通过实时监测和评估，无线通信系统可以及时检测到信道质量下降的情况，并根据评估结果自动调整通信参数，以提高数据传输的可靠性和性能。
2018-10-19无线链路质量评估及预测方法综述
物理层参数容易受噪声、多径衰落和干扰等影响。
3.4 经典软度量的优缺点
软度量的优点：软度量优点是与硬件特性无关，能够直接体现网络性能。经典软度量方法对
于长期极好和极差链路的度量较为准确。
软度度的缺陷：判断短期链路质量变化的准确性和敏感度较差。
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南昌航空大学物联网技术研究所
3、 无线链路质量评估及预测方法
• 在文献” The k-factor:inferring protocol performance using inter-link reception
correlation”中研究了不同分组间隔（IPI，Inter packet iterval）下，所有链路上PRR的分布。
实验结果表明随着IPI的增大，中间链路的数量也随着增大。 • 中间链路突发性特征的提出： 连续可用 离散可用
对无线链路的迅速变化做出反应
显著提高网络性能
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3、 无线链路质量评估及预测方法
三、无线链路质量评估及预测方法
3.1 链路质量评估和预测方法分类
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3、 无线链路质量评估及预测方法
3.2 经典硬度量和软度量
硬度量，指当节点收到分组时，物理层测量获得的无线参数，包括: 接 收 信 号 强 度 ( RSSI，Ｒadio Signal Strength Indicator) 信噪比( SNR，Signal to Noise Ｒatio) 链路质量指示( LQI，Link Quality Indicator)
基于LQI的ETX（LETX，LQI-based ETX） 链路突发性度量指数β
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南昌航空大学物联网技术研究所
无线链路质量评估及预测方法综述
预测链 路 质量 变化 趋 势 ，指 导 切 换 决 策在 合 适 的时 机切换 到 正确 的 网络 ，链 路 质 量 评 估 和 预测 的准 确 性 和实 时性 将 直 接 影 响异 构 网络 端 到 端 ＱｏＳ保 障 能力 。不 同网络场 景 ，甚 至 同一 网络 场 景 的不 同时 刻对 链路 质量 信 息 的需 求 是 不 同 的 ，链 路 质 量评 估 与预 测 既需要 在 准 确 性 、反 应 速度 、稳定 性 、能 源使 用效率 、信令开销等指标之间进行权衡和折衷 ，又需 要根 据不 同应 用需 求进 行 灵 活 适 变 ，这 为链 路质 量 建模 带来 严 峻挑 战 。国 内外 学者 在无 线 网络链 路质 量方 面进 行 了大量 的研 究 ，本 文 在 分 析 无 线链 路 的
第 ３期 ２０１６年 ６月
．ｆｒ日雹；纠．曹ｆｑ宪阪学氟
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＣＡＥＩＴ
Ｖｏｌ＿１１ Ｎｏ．３ Ｊｕｎ． ２０１６
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３—５６９２．２０１６．０３．００５
无 线 链 路 质 量 评 估 及 预 测 方 法 综 述
翁丽娜 ，刘轶铭 ，刘 磊 ，王 兆伟
Ｗ ｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｉｎｋ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ａ Ｓｕｒｖｅｙ
Ｗ ＥＮＧ Ｌｉ—Ｈａ，ＬＩＵ Ｙｉ—ｍｉｎｇ，ＬＩＵ Ｌｅｉ，Ｗ ＡＮＧ Ｚｈａｏ—ｗｅｉ （Ｃｈｉｎａ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４１，Ｃｈｉｎａ）
（中 国电子科 学研 究院 ，北 京 １０００４１）
摘 要 ：在无线通信 系统 中，对无线链路质量进行有效评估和预测是辅助 高层协议设计、保障 网络 性 能的基 础 。 然而 ，节点 移动 、多径 衰落 、噪 声 和干扰 等 因素 导致 无线链 路 动 态变化 ，尤其 在 复杂 网 络 环 境 下 ，实 时、准确 的链路 质 量评 估 和预 测 面临 巨大挑 战 ，吸 引 国 内外 众 多 学者 对此 展 开 深入 研 究 。本 文对现 有链 路 质量 评估 和预 测 方 法进行 全 面和 深入 的调研 ，对设计 思路和 建模 方法进 行分析 归类 ，探讨 其优缺 点和适 用性。从应 用需求 角度 ，凝练 未来链 路质 量评 估与预 测领 域 的发展 趋势。 关 键 词 ：无 线链路 特 性 ；链 路 质 量评估 ；链路 质 量预 测 中 图分 类 号 ：ＴＰ３９３ 文 献标识 码 ：Ａ 文 章编 号 ：１６７３．５６９２（２０１６）０３．２３９－０６
无线传感器网络中的链路质量调度与优化
无线传感器网络中的链路质量调度与优化随着物联网的快速发展，无线传感器网络在各个领域得到广泛应用。
无线传感器网络由大量的节点组成，这些节点通过无线通信进行数据传输与交换。
然而，在实际应用中，由于节点分布不均匀、信号干扰、多径效应等因素的影响，链路质量会受到很多干扰，从而影响网络的性能和可靠性。
链路质量调度与优化是无线传感器网络中一个重要的研究课题。
它旨在通过合理的调度和优化策略，提高网络的传输速率、降低能耗、增强网络的可靠性和稳定性。
下面将从三个方面来探讨无线传感器网络中的链路质量调度与优化。
一、链路质量测量与评估链路质量的测量与评估是链路质量调度与优化的基础。
在无线传感器网络中，链路质量通常通过信号强度、信噪比、误码率等指标来衡量。
节点之间可以通过交换探测报文来测量链路质量，进而评估链路的可靠性和稳定性。
通过准确地测量和评估链路质量，可以为后续的链路质量调度与优化提供可靠的数据支持。
二、链路质量调度策略链路质量调度策略是无线传感器网络中的一个重要环节。
通过合理的调度策略，可以优化链路质量，提高网络的性能和可靠性。
常见的链路质量调度策略包括动态频谱分配、功率控制、链路选择等。
动态频谱分配可以根据当前网络的负载情况和信道状况，合理分配频谱资源，避免频谱浪费和信道冲突，提高网络的传输速率和容量。
功率控制可以根据节点之间的距离和信号强度，动态调整节点的发送功率，减少能耗和信号干扰，提高链路的可靠性和稳定性。
链路选择可以根据节点之间的链路质量指标，选择最优的链路进行数据传输，降低传输延迟和丢包率，提高网络的性能和可靠性。
三、链路质量优化算法链路质量优化算法是链路质量调度与优化的核心内容。
通过设计高效的优化算法，可以在保证链路质量的前提下，最大程度地提高网络的性能和可靠性。
常见的链路质量优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法可以通过优化链路质量指标，如最小化传输延迟、最大化网络容量等，来实现链路质量的优化。
3-无线链路预算与覆盖预测
为计算链路损耗和传播距离的关系，我们建立了传播模型
目前的传播模型分理论模型和经验模型两类，较流行的模型有： 理论模型：射线跟踪模型 经验模型：奥村（Okumura)模型，COST231模型
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传播模型
Walfisch-Ikegami模型 视通情况下：
dB
慢衰落
d
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无线信号传播基础
快衰落深度最高可达30dB，对衰落的处理： 在设备研发中，可通过接收端的分集接收改善； 在测试中可通过40λ内取样50个，平均后输出(误差小于 1dBm) 在设计中，慢衰落服从（对数）正态分布，可通过增加衰落 余量保证可通率: 正态分布概率服从p(m)=(2πσt2)-1/2exp[-(m-M)2/(2σt2)] p 75%的可通率，m=0.9*8=5.4dBm
链路预算分析
GSM关键项： 人体损耗
衰落余量：为保证可通率，依据对数正态分布特性取定的余量
恶化储备：在GSM系统中为克服网内外的干扰取定的余量
建筑物穿透损耗
有效发射功率：增加天线增益后，在主瓣方向上可达到的等效功率
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接收灵敏度
系统参数 业务速率(kbps) 业务速率(kbps) 扩频带宽(MHz) 扩频带宽(MHz) 最大移动台发射机功率(W) 最大移动台发射机功率(W) 最大移动台发射机功率(dBm) 最大移动台发射机功率(dBm) 连接器、合成器等损耗总计(dB) 连接器、合成器等损耗总计(dB) 移动台天线增益(dBi) 移动台天线增益(dBi) 人体损耗(dB) 人体损耗(dB) 移动台总的ERP(dBm) 移动台总的ERP(dBm) 基站天线增益(dBi) 基站天线增益(dBi) 基站馈缆损耗(dB/100m) 基站馈缆损耗(dB/100m) 基站馈缆长度(m) 基站馈缆长度(m) 其它损耗估计(dB) 其它损耗估计(dB) 基站天馈损耗总计(dB) 基站天馈损耗总计(dB) 小区负载因子 干扰余量(CLF)(dB) 干扰余量(CLF)(dB) 接收机噪声系数(dB) 接收机噪声系数(dB) 热噪声谱密度(dBm/Hz)No=KT 热噪声谱密度(dBm/Hz)No=KT 接收机干扰功率密度(dBm/Hz) 接收机干扰功率密度(dBm/Hz) 总有效噪声加干扰功率密度(dBm/Hz) 总有效噪声加干扰功率密度(dBm/Hz) 数据速率(dB (dB数据速率(dB-Hz) Eb/Io(dB) 基站灵敏度(dBm) 基站灵敏度(dBm) 软切换增益(dB) 软切换增益(dB) 覆盖区边缘通讯概率(%) 覆盖区边缘通讯概率(%) 正态衰落方差(dB) 正态衰落方差(dB) 正态衰落余量(dB) 正态衰落余量(dB) 最大允许空间损耗(dB) 最大允许空间损耗(dB)
WLAN链路质量的评估与分析
WLAN链路质量的评估与分析作者：徐帆邹玲来源：《中国新通信》2013年第14期【摘要】无线网络，是利用无线电波作为信息传输的媒介构成的无线局域网。
随着无线通信改变人们生活方式的同时，人们对无线网络链路质量的要求越来越高，因而大量研究人员对无线链路质量测量问题展开了深入的研究。
现有的研究中衡量无线链路质量指标有多种，本文采用通过MATLAB对这些指标进行分析，进行无线网络链路质量的评估分析，主要是针对无线链路质量测量的方法进行整理及对比，通过对无线链路质量指标的测量分析来评估质量的好坏。
【关键词】无线网络链路质量指标接收概率一、引言计算机网络按照通信范围的不同可以分为局域网、城域网和广域网三类；在局域网领域中，按照传输介质的不同可以分为有线局域网和无线局域网。
无线局域网是指以无线信道来代替传统传输介质所构成的局域网络，WLAN的出现能够使网络上的各种终端设备摆脱有线连接介质的束缚，使其有更多的移动性，并能够实现与有线网络之间的沟通[1]。
随着网络技术的发展和承载业务的更新，以及外界复杂环境的各种干扰，无线网络的发展得到了限制。
本文就是为了获取当前的链路质量，选择一种简单、直观的测量方法对无线链路进行准确的测量、分析和评估，将其应用于上层协议设计和模型优化，必将显著改善系统的性能。
二、WLAN链路质量测量评估方法链路质量的精确测定最重要的是确保该功能，例如智能路由负载平衡，功率控制和频率选择有效地运行。
捕获一个无线链路质量的主要指标有4个：RSSI，SNR，PDR和BER。
Angelos Vlavianos等人通过进行实验来评估每项指标的相对精度，实验室对多个传输速率和在不同干扰水平上大规模的链接。
每项指标都有优势和一个或者多个限制，仔细考虑这些限制因素是很必要的，会提供对每项指标的适用性指导[5]。
三、Roofnet无线网络链路质量评估Roofnet是在实验IEEE 802.11b网状网络链路测量中收集的信息数据，该实验是有麻省理工学院进行的，在剑桥提供宽带上网用户。
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2、无线链路特性
2.2 无线链路的时间特性
➢ 多项研究表明在连通和非连通区域，链路质量随时间变化不大，且趋于稳定。 ➢ 在WSN中中间链路实测占一半以上，具有突发性（bursty），短期波动粒度为亚秒级。
• 在文献”The k-factor:inferring protocol performance using inter-link reception
无线链路质量评估及预测方法综述
Contents • 引言 • 无线链路特性 • 无线链路质量评估及预测方法 • 结语
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1、 引言
一、引言 1.1 为什么需要对链路质量进行有效的评估和预测？
➢ 辅助高层协议设计、保障网络性能的基础
➢ 辅助路由决策、网络切换、速率自适应以及支持不同网络间协作的关键技术
correlation”中研究了不同分组间隔（IPI，Inter packet iterval）下，所有链路上PRR的分布。
实验结果表明随着IPI的增大，中间链路的数量也随着增大。
• 中间链路突发性特征的提出：
➢ 连续可用
离散可用
➢ 对无线链路的迅速变化做出反应
显著提高网络性能
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3、 无线链路质量评估及预测方法
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3、 无线链路质量评估及预测方法
3.3 经典硬度量存在的问题
➢ 硬度量参数是基于接收分组前几个符号位测量的，而非整个分组； ➢ 无线链路存在丢包和延迟，底层硬件驱动只有当有分组接收时才测量这些参数； ➢ 物理层参数容易受噪声、多径衰落和干扰等影响。
3.4 经典软度量的优缺点
➢ 软度量的优点：软度量优点是与硬件特性无关，能够直接体现网络性能。经典软度量方法对 于长期极好和极差链路的度量较为准确。
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2、无线链路特性
2.1 无线链路的空间特性
• 连通区域：链路具有高质量、高稳定性和对称性 • 过渡区域：或称为灰区 ，与中等链路对应，链路质量波动较大，且与距离无关，大
多不对称 • 非连通区域：该区域的链路质量较差，无法进行数据通信 M.K.Song等人在“Exploiting causes and effects of wireless link correlation for better performance”中将链路相关性出现的原因归结为： ➢ 不同通信技术间的干扰（CTI，Cross Technology Interference） ➢ 相关阴影衰弱（Corrleated Shadowing） ➢ 信干噪比（SINR，Signal to interference plus Noise Ratio）捕捉链路相关性 ➢ 逻辑回归构建链路相关性模型
三、无线链路质量评估及预测方法
3.1 链路质量评估和预测方法分类
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3、 无线链路质量评估及预测方法
3.2 经典硬度量和软度量 硬度量，指当节点收到分组时，物理层测量获得的无线参数，包括: ➢ 接 收 信 号 强 度 ( RSSI，Ｒadio Signal Strength Indicator) ➢ 信噪比( SNR，Signal to Noise Ｒatio) ➢ 链路质量指示( LQI，Link Quality Indicator) 软度量，使用数据链路层分组接收和重传的统计，包括： ➢ 分组接受率（PRR，Packet Reception Ratio） ➢ 分组发送的必要数量（RNP，Required number of Packet transmissions） ➢ 预期传输时间（ETX，Excepted Transmissions Time） ➢ 基于LQI的ETX（LETX，LQI-based ETX） ➢ 链路突发性度量指数β
1.2 链路质量信息的需求
➢ 准确性 ➢ 敏感度 ➢ 能源使用效率 ➢ 稳链路特性
➢ 空间特性 ➢ 时间特性 ➢ 非对称性 ➢ 干扰特性 2.1 无线链路的空间特性 早期研究无线链路的划分为好（连通）和坏（中断）两个等级。 D.Kotz等人在“The mistaken axioms of wireless-network research”这篇文章中指 出了二进制划分方法存在存在局限性并且提出了数据传输的各项异性特征。 J.Zhao 等人在“Understanding packet delivery performance in dense wireless sensor networks“文献中进一步将链路划分为三个区域：连通区域、过渡区域、非连通 区域。
sensor networks”文中提出基于自由空间和对数正态阴影相结合的路径衰落模型，结合误 比特率获得 PRR与通信距离之间的关系。 ➢ G．Carles等人在“Impact of LQI based routing metrics on the performance of a one-to-one routing protocol for IEEE 802.15.4 multihop networks”文中提出提出 LETX( LQI-based ETX) 方法，利用分段线性模型建立 LQI 与 PRR的映射关系。 ➢ M． Senel等人在“A kalman filter based link quality estimation scheme for wireless sensor networks”文中提出利用预先拟合的 SNR-PRR映射曲线，以 SNR为索引获得此时 的 PRR。 该方法的一些缺陷： ➢ 需要大量实测数据以及需要较大的时间窗拟合映射方程，无法适用于变化较大的网络环境。
➢ 软度度的缺陷：判断短期链路质量变化的准确性和敏感度较差。
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3、 无线链路质量评估及预测方法
构建映射关系的链路质量建模方法
在经典硬度量和软度量基础上，寻找物理层参数( 硬度量) 与距离、PRR等链路性能参数之间 的直接映射关系。 ➢ Y. Xu等人在“Exploring spatial correlation for link quality estimation in wireless