基于異構(gòu)網(wǎng)多干擾系統(tǒng)包碰撞模型的誤包性能檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中非授權(quán)頻段下出現(xiàn)的多干擾領(lǐng)域，具體涉及一種針對(duì)多干 擾系統(tǒng)包碰撞模型的誤包性能檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 伴隨著信息化社會(huì)的建設(shè)，人們對(duì)移動(dòng)通信技術(shù)的需求與日倶增。這種需求主要 體現(xiàn)在移動(dòng)通信業(yè)務(wù)量劇增、通信設(shè)備數(shù)量增加、新型業(yè)務(wù)不斷涌現(xiàn)?，F(xiàn)有的移動(dòng)通信系統(tǒng) 已經(jīng)無法完全適應(yīng)這種需求，下一代移動(dòng)通信技術(shù)的研究受到了越來越多的關(guān)注。5G技術(shù) 作為全新的移動(dòng)通信技術(shù)，較4G技術(shù)而言，在穩(wěn)步提高傳輸速度的基礎(chǔ)上，將具有更高的 頻譜利用率、更低的傳輸延時(shí)、更健全的安全機(jī)制及更好的用戶應(yīng)用體驗(yàn)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 的發(fā)展是移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展源動(dòng)力，而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的擴(kuò)展，融合了傳感 器技術(shù)等相關(guān)技術(shù)，為移動(dòng)通信技術(shù)的再次飛躍提供了可靠的支撐。5G技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 的融合，能夠幫助人們更快更好地實(shí)現(xiàn)智能家居、智能汽車、智能電網(wǎng)乃至智能城市等新興 概念。機(jī)器與機(jī)器通信（Machine-to_Machine，M2M)是實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的必要手段，其對(duì)于移動(dòng) 通信的跨越式發(fā)展至關(guān)重要。
[0003] M2M將通信設(shè)備與機(jī)器相結(jié)合，使一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)體進(jìn)行不需要人為參與的數(shù) 據(jù)通信。M2M通信在授權(quán)頻段和非授權(quán)頻段均可進(jìn)行，但M2M設(shè)備數(shù)量巨大，僅占用授權(quán)頻 段進(jìn)行通信必然會(huì)占用大量蜂窩網(wǎng)的地址資源，同時(shí)大量設(shè)備的接入也會(huì)造成蜂窩網(wǎng)的堵 塞，因此需要使用非授權(quán)頻段進(jìn)行通信。顯然，非授權(quán)頻段上M2M通信面臨的最大問題就是 來自于同頻段其他系統(tǒng)的干擾，與授權(quán)頻段上M2M通信不同的是，這種干擾是很難通過基 站的控制和協(xié)調(diào)來消除。在分析多干擾存在時(shí)系統(tǒng)的工作性能時(shí)一般將系統(tǒng)劃分為同構(gòu)和 異構(gòu)兩種系統(tǒng)。在同構(gòu)系統(tǒng)中，干擾源與期望接收機(jī)都依托于同一種協(xié)議，數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度、發(fā) 射功率等參數(shù)均相同。而在異構(gòu)系統(tǒng)中，干擾源與期望接收機(jī)屬于不同協(xié)議，數(shù)據(jù)包構(gòu)成、 發(fā)射功率等參數(shù)不相同。相比而言異構(gòu)系統(tǒng)的分析模型更為復(fù)雜。
[0004] 誤碼率和誤包率是分析系統(tǒng)工作性能的兩個(gè)重要指標(biāo)，而誤碼率是分析誤包率的 基礎(chǔ)。誤碼率特性只反映出一個(gè)無線通信系統(tǒng)在物理層的數(shù)據(jù)傳輸性能，不能反映更高層 次的宏觀系統(tǒng)性能。而數(shù)據(jù)的誤包率則不同，它能夠更宏觀地反應(yīng)系統(tǒng)傳輸性能，是更高層 次的一個(gè)性能指標(biāo)。因此，首先建立誤碼率模型進(jìn)而分析系統(tǒng)的誤包率。這里首先給出一 個(gè)最簡(jiǎn)單的誤包率計(jì)算公式：
[0005]
( *)
[0006] 其中，Pp表示系統(tǒng)的誤包率，Pb表示系統(tǒng)的誤碼率，可以根據(jù)誤碼率計(jì)算模型得 至1」，而L dJlj表示系統(tǒng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度。這里需要強(qiáng)調(diào)的是，這個(gè)公式給出的是系統(tǒng)在最 壞情況下誤包率的計(jì)算方法。因?yàn)槠錄]有考慮系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸中的糾錯(cuò)能力，認(rèn)為一個(gè)數(shù)據(jù) 包中，只有所有的數(shù)據(jù)比特都正確，這個(gè)數(shù)據(jù)包才是正確接收的。
[0007] 傳統(tǒng)包碰撞模型中，僅僅考慮期望數(shù)據(jù)包與干擾數(shù)據(jù)包之間時(shí)間偏移的隨機(jī)性， 而包括干擾數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度在內(nèi)的其他參量均為定值，這顯然與實(shí)際系統(tǒng)不符合。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有獲得誤包率的方法中，沒有考慮包括干擾數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度 在內(nèi)的其他參量的變化問題，而只認(rèn)為干擾數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度固定，導(dǎo)致不能準(zhǔn)確的反映系統(tǒng) 的誤包率性能的問題，從而提出一種基于異構(gòu)網(wǎng)多干擾系統(tǒng)包碰撞模型的誤包性能檢測(cè)方 法。
[0009] 本發(fā)明通過建立服從某種分布的干擾數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度、間隔、偏移，來更合理的模仿實(shí) 際環(huán)境，并采用離散化的方式，將期望數(shù)據(jù)包和干擾數(shù)據(jù)包分割成等長(zhǎng)的小段，求解每小段 的碰撞概率，通過累積求和得到最終誤包率。其具體分析前給出如下模型：
[0010] 從數(shù)據(jù)包傳輸?shù)慕嵌瓤紤]，在實(shí)際系統(tǒng)中無論是期望數(shù)據(jù)包還是干擾數(shù)據(jù)包均應(yīng) 為連續(xù)傳輸，數(shù)據(jù)包傳輸結(jié)束后，等待SIFS(Short Interframe Space)時(shí)間后，應(yīng)答數(shù)據(jù) 包 ACK 發(fā)出，繼而等待 DIFS (Distributed Function Interframe Space)時(shí)間后，下一個(gè)數(shù) 據(jù)包傳輸。此時(shí)的包碰撞模型如圖1所示，其中首行為期望數(shù)據(jù)流，其下各行為干擾數(shù)據(jù) 流，每個(gè)數(shù)據(jù)流中均有個(gè)數(shù)據(jù)包，為期望數(shù)據(jù)包內(nèi)首個(gè)完整出現(xiàn)的數(shù)據(jù)包，將其稱為參考數(shù) 據(jù)包，分別用L s，LA，Ld表示SIFS、ACK及DIFS的長(zhǎng)度。假設(shè)系統(tǒng)中存在M個(gè)同時(shí)發(fā)送干擾 數(shù)據(jù)流的發(fā)射節(jié)點(diǎn)，這M個(gè)干擾數(shù)據(jù)流與期望數(shù)據(jù)包之間的偏移分別用0。，O 1，…，Om表示， 對(duì)于第i個(gè)干擾數(shù)據(jù)流來說，干擾數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度分別用Im，I1^ Ι1ι2,…表示，其中Ilil表示參 考數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度，Iw表示期望數(shù)據(jù)包之前的數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度，相鄰數(shù)據(jù)包之間的間隔分別用 J1^ Jll2, Jll3,…表示，其中Jlll表示參考數(shù)據(jù)包之前的間隔長(zhǎng)度，其中下角標(biāo)i代表第i個(gè) 干擾數(shù)據(jù)流，X代表該數(shù)據(jù)流的第X個(gè)元素。
[0011] 異構(gòu)網(wǎng)多干擾系統(tǒng)的包碰撞模型具體分析方法如以下步驟：
[0012] 步驟一、首先對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行離散化處理。以第一個(gè)干擾數(shù)據(jù)流為例進(jìn)行說明，如圖 2所示。將期望數(shù)據(jù)包等分成N段，每段長(zhǎng)度均為l = LdyN。干擾數(shù)據(jù)流以1為步長(zhǎng)進(jìn)行 分段，即sifs、ack、DiFS分別分為A =μ,=μ」//~ι和％4?A段，「·]表示 向上取整；
[0015] 間隔為k段的歸一化概率為：[0016]
[0013] 步驟二、計(jì)算各隨機(jī)變量的概率分布。模型中存在三種變量，即偏移O1，間隔J lix， 干擾數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度Ilix三種變量的分布情況如下：偏移一般服從均勻分布，間隔和數(shù)據(jù)包長(zhǎng) 度則服從指數(shù)分布。進(jìn)而可求出三種變量為k段的歸一化概率，偏移為k段的歸一化概率 為：
[0014] (2_)
[0017]其中 P' (Jlix= k) =FU ^kD-FU1, (k_l)l)，ke [0，N-l]，F(xiàn)U1J)是 Ji x 服從參數(shù)為A1的指數(shù)分布的累積分布函數(shù)，公式為：
[0018]
[0019] 干擾數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度Ilix的計(jì)算方式與間隔J 1ιΧ相同，假設(shè)其指數(shù)分布的參數(shù)為λ 2。 干擾數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度為k段的歸一化概率為：
[0020]
[0021] 其中：P' (I1J=IO =FU 2，kl)-FU2,（k-l)l)，ke [N_，N_]，UNji^ 數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度的最小值和最大值，其由相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)文件給出。
[0022] 步驟三、計(jì)算期望數(shù)據(jù)包與參考數(shù)據(jù)包的碰撞概率。首先從最簡(jiǎn)單的模型開始，以 圖2為例，計(jì)算參考數(shù)據(jù)包與期望數(shù)據(jù)包的碰撞概率。首先將期望數(shù)據(jù)包分割成N段，通過 數(shù)學(xué)計(jì)算，注意步驟二中求得的三種概率是相互獨(dú)立的。用N維向量D = [dn I η = 1，2··· Ν]描述參考數(shù)據(jù)包與期望數(shù)據(jù)包各小段的碰撞概率，其中第η小段的碰撞概率為：
[0023] ft-w. 廣 q
[0024] 步驟四、計(jì)算期望數(shù)據(jù)包與ACK數(shù)據(jù)包的碰撞概率。ACK數(shù)據(jù)包可看成Na個(gè)連續(xù) 傳輸?shù)男?shù)據(jù)包，每個(gè)小數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度均為1，構(gòu)造 NaXN維矩陣4=[4,4，"％4^，4/來 描述ACK數(shù)據(jù)包與期望數(shù)據(jù)包之間的碰撞概率，行向量Ah= [ahin |n = 1，2,…，N]表示ACK 數(shù)據(jù)包的第h小段與期望數(shù)據(jù)包碰撞的概率序列，元素表示ACK數(shù)據(jù)包的第h小段與 期望數(shù)據(jù)包第η小段的碰撞概率，如下式：
[0025] - mm
[0026] 其中
，用％表不對(duì)應(yīng)的偏移與參數(shù)數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度的和，則m h = n_Ns-h，焉' =「4::/司為 SIFS 的段數(shù)。