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。
无线链路的检测与控制方法
无线链路的检测与控制方法
无线链路的检测与控制方法包括以下几种：
1. 信号强度检测：通过检测接收到的信号强度来评估链路的质量。
通常使用RSSI（Received Signal Strength Indicator）来表
示信号强度，根据信号强度的变化来判断链路的稳定性。
2. 信噪比检测：除了信号强度，还可以通过计算信号与背景噪声的比值来评估链路的质量。
较高的信噪比表示链路的质量较好。
3. 信道利用率检测：通过监测信道的利用率来评估链路的拥塞情况。
可以通过统计信道上的传输时间来估计信道利用率。
4. 误码率检测：通过检测链路中的误码率来判断链路的稳定性。
可以通过检测链路上的CRC校验码来判断数据传输的正确性。
5. 重新连接控制：当链路质量变差时，可以通过重新连接到其他的信道或基站来改善链路的质量。
6. 功率控制：通过调整发送和接收设备的功率来优化链路的质量。
可以根据链路质量的变化自动调整功率水平。
7. 频率选择控制：当链路质量较差时，可以选择其他频率来改善链路的质量。
可以通过频谱扫描来选择较好的频率。
8. 自适应调制与编码：根据链路的质量变化，可以动态选择合
适的调制与编码方式，以提高链路的可靠性和传输速率。
以上是一些常见的无线链路检测与控制方法，具体的方法选择和实施取决于具体的应用场景和要求。
无线链路质量评估及预测方法综述PPT学习教案
其准确性在很大程度上取决于模型参 数设置 ，并且 很难根 据动态 变化的 网络环 境进行 自适应 调整; 异构网络联合资源调度逐渐从用户级 别向数 据包级 别深化 。
基于模式匹配的链路质量预测机制XCoPred （usin g Cross-Correlation to Predict）
➢
提出：Ka.Farkas——“Link quality prediction in mesh networks”一文中提出
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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南
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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南
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)
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 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 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。
WiFi测试指标介绍 PPT
20M N模
40M N模
无线频谱模版可以测量发送信号的质量和对相邻信道的干扰抑制能 力。
3. Frequency Error 频率误差
频率误差表征射频信号偏离该信号所处信道中心频率的大小，通常以 IQview/nxn或矢量信号分析仪来测量，单位为ppm。
在AP的无线指标中，EVM是发送状态时一个非常重要的指标，它是表 征信号发送质量的好坏的一个指标。
在实际应用中，我们要在发送功率和EVM间取一个折中，这就是在测 试g模和n模时，发送信号功率不能太大的原因。
5. Band Edges and harmonics 频带边缘以及谐波
• Band Edges 工作带宽： 2390MHz ~ 2483.5MHz（FCC）
DUT
Channel 7
合路器
Channel 7
IQnxn 1发出主信号
IQnxn 2发出干扰信号
Channel 1/2/12/13
干扰信号输出功率与主信号输出功率差值为临道抑制（干扰信号输出功率减去主信号输 出功率）
11. Conductive Throughput Test 吞吐量
• 吞吐量是指在没有帧丢失的情况下，设备能够接受并转发的最大数据速率。
11a：主信号到DUT接收口的功率为灵敏度加上3dB；邻道信号频率与 主信号频率间隔20MHz，临道信号强度与主信号相差幅度如表中所示， 要求PER小于10%。
10. Receive Adjacent Channel Rejection 临道抑制
11n(20M)：主信号到DUT接收口的功率为灵敏度加上3dB；邻道信号频率与 主信号频率间隔20MHz，临道信号强度与主信号相差幅度如表中所示， 要求PER小于10%。
WiFi测试方法和测试规范幻灯片PPT
IEEE 802.11a，1999年，物理层补充〔54Mbit/s，播在5GHz〕。
微IEEE软80雅2.1黑1b2，41p9t99年，物理层补充〔11Mbit/s，播在2.4GHz〕。
IEEE 802.11c，符合802.1D的媒体接入控制层桥接〔MAC Layer Bridging〕。 IEEE 802.11d，根据各国无线电规定做的调整。 IEEE 802.11e，对效劳等级〔Quality of Service, QoS〕的支持。 IEEE 802.11f，基站的互连性〔IAPP，Inter-Access Point Protocol〕，2006年2月被IEEE批 准撤销。 IEEE 802.11g，2003年，物理层补充〔54Mbit/s，播在2.4GHz〕。 IEEE 802.11h，2004年，无线覆盖半径的调整，室内〔indoor〕和室外〔outdoor〕信道〔 5GHzபைடு நூலகம்段〕。 IEEE 802.11i，2004年，无线网络的平安方面的补充。 IEEE 802.11j，2004年，根据日本规定做的升级。 内容 微软雅黑24pt
2222容
微软雅黑24pt
02
2.10 临道抑制比 2.11 发射加电和掉电坡度2 222.12 吞吐量 3 Wi-Fi的测试方法 3.1、测试条件 3.2、测试流程 3.3、测试方法
03
1 Wi-Fi概述微软雅黑24pt主题
1.1 Wi-Fi的由来
Wi-Fi〔英语发音：[waifai]〕是Wi-Fi联盟制造商的商标做为产品的品牌认 证，是一个创立于IEEE 802.11标准的无线局域网络设备。基于两套系统的密 切相关，也常有人把Wi-Fi当做IEEE 802.11标准的同义术语。然而不是每样 符合IEEE 802.11的产品都申请Wi-Fi联盟的认证，相对的缺少Wi-Fi认证的 产品并不一定意味着不兼容Wi-Fi设备。 Wi-Fi联盟成立于1999年，当时的名称叫做Wireless Ethernet Compatibility Alliance〔WECA〕。在2002年10月，正式改名为Wi-Fi Alliance。
CDMA无线网络测试与评估规范PPT教学课件
• 城市重点区域包括繁华商业街区、成片开发的住宅区、市内 主要旅游景点（包括传统旅游景点及新开辟的景点网络状 况）、一些必须保障通信畅通的重点场所。
• 选择的原则为：第繁20华页/商共3业8页街区 40%、市内主要旅游景点30%、
测试要求
道路与区域选取： • 单站测试： • 对于单站测试，道路的选取应尽可能涵盖基站的四周。 • 单站测试的测试区域应包含所有与该基站有相邻关系的切换小区区 域。 • 单站测试中对同一测试路线，最好能进行往返测试，即从该小区切 换出去后，保留一段时间，再往回进行测试，这样可以较全面的看 到该站与临小区的关系。
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CQT测试描述报告
• 包括： • 测试方案 • 描述拨打方案，人员分配，进度安排等。具体描述内容可参考《上海德立天CDMA无线网络测试 标准－实施规范》。 • 分析工具 • 描述分析时所采用的专用后台分析软件，如韩国 WILLTECH 公司的 IDAII等软件。 • 测试人员 • 参与测试的人员
第26页/共38页
测试方法——掉话率测试
• 描述
• 掉话率是指发生掉话的呼叫数与成功发起呼叫总数的比值。
• 通过标准
• 掉话率≤2%。
• 测试方法
• 1)将手机设置成短话呼叫，同时打开GPS。当手机掉话时， 设置手机自动重拨。统计掉话的次数。呼叫建立时间10秒， 呼叫保持时间90秒，呼叫间隔时间5秒。
驱车路测
侧重“室外”测试
主要工具为“仪表”，数据 精确但不直观、形象
对“串话”、“单通”、 “回声”、“话音断续”不敏 感，甚至无反应
适合考察无线网络参数：切 换参数、功率控制参数等
两者不能相互替代，需要结 合使用
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无线链路质量评估及预测方法综述
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【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.【期刊名称】《中国电子科学研究院学报》【年(卷),期】2016(011)003【总页数】7页(P239-244,267)【关键词】无线链路特性;链路质量评估;链路质量预测【作者】翁丽娜;刘轶铭;刘磊;王兆伟【作者单位】中国电子科学研究院,北京100041;中国电子科学研究院,北京100041;中国电子科学研究院,北京100041;中国电子科学研究院,北京100041【正文语种】中文【中图分类】TP393综述在无线通信系统中，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。
传统链路质量估计与预测的应用包括辅助路由决策、网络切换、速率自适应等。
随着异构网络互联需求的深入，链路质量评估和预测成为支持不同网络间协作的关键技术之一。
例如，垂直切换是泛在、异构的移动性管理技术中的重要控制功能，通过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固有特性基础上，对现有链路质量评估和预测方法进行全面和深入的调研，对各类方法的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。
电信网络中的链路质量评估与网络优化
电信网络中的链路质量评估与网络优化随着移动互联网的发展，电信网络成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，在日常使用中我们常常会遇到连接缓慢、中断等问题，这时候我们就需要评估链路质量并进行网络优化。
一、链路质量评估链路质量评估是指通过一定的手段对电信网络的链路进行评估，以便发现链路中存在的问题。
首先，我们可以利用ping命令来评估链路的延迟。
通过在命令行窗口输入"ping IP地址"，我们可以得到该地址与自己电脑的延迟时间，从而判断该链接的延迟情况。
一般来说，延迟在100ms以内属于很好的链路质量，而在200ms以上则会对网络体验带来明显的影响。
除了ping命令，我们还可以使用网络测试工具，例如Speedtest网速测试，进行更加准确的链路评估。
其次，我们需要评估链路的带宽。
带宽是指一个网络中能够传输数据的最大速率。
我们可以使用下载速度测试工具来评估链路的带宽情况。
通过测试，我们可以得知该链接的下载速度，从而判断该链接的带宽情况。
带宽越大，网络速度越快。
最后，我们需要评估链路的稳定性。
稳定性是指网络连接是否稳定，能否保证传输数据的安全性。
我们可以通过抓包工具来进行稳定性评估。
通过抓包工具，我们可以获取链路上的数据信息，以便发现链路上可能存在的安全隐患。
二、网络优化网络优化是指通过一定的手段对电信网络进行优化，以提高网络体验和传输速度。
首先，我们可以从电脑端进行优化。
我们可以清理系统垃圾、关闭不必要的后台程序、升级电脑硬件等来提升电脑性能，从而实现网络优化。
另外，我们还可以更换使用各种优化软件来加速网络访问速度。
除此之外，网络服务商也可以通过一定的手段对网络进行优化。
例如，增加网络服务器数量、扩大带宽、加强网络安全等等。
这些优化措施可以有效提高网络体验和传输速度。
三、结语在电信网络使用中，链路质量评估和网络优化是非常重要的环节。
通过有效的评估和优化措施，我们可以大大提高网络体验和传输速度，为我们的日常生活提供更加便捷和稳定的网络体验。
无线传感器网络中的链路质量评估和优化
无线传感器网络中的链路质量评估和优化无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络。
这些节点能够自组织地协作工作，实现对环境的监测和数据传输。
链路质量评估和优化是WSN中的一个重要问题，它直接影响到网络的性能和可靠性。
在无线传感器网络中，链路质量评估是指对节点之间的通信链路进行质量评估，以确定链路的可靠性和稳定性。
链路质量评估可以通过多种指标来进行，包括信号强度、信噪比、误码率等。
这些指标可以帮助网络中的节点选择最佳的通信路径，提高数据传输的成功率和传输速度。
链路质量评估的方法可以分为两类：基于信号强度的方法和基于链路质量指标的方法。
基于信号强度的方法通过测量节点之间的信号强度来评估链路质量。
这种方法简单直观，但受到多路径效应、信号衰减和干扰等因素的影响较大。
基于链路质量指标的方法则通过测量链路的特定指标来评估链路质量，如信噪比、误码率等。
这种方法相对准确，但需要额外的计算和传输开销。
优化链路质量是指通过一系列手段和策略，提高链路的可靠性和稳定性。
优化链路质量可以从多个方面入手，如增加节点的传输功率、改变节点的传输频率、调整节点的传输距离等。
这些方法可以根据网络的具体需求和环境条件来选择和调整，以达到最佳的链路质量。
在实际应用中，链路质量评估和优化是一个复杂而具有挑战性的问题。
首先，无线传感器网络中的节点数量众多，节点之间的链路关系错综复杂。
其次，节点的能量和计算资源有限，需要在保证链路质量的同时尽量减少能量和计算开销。
此外，无线传感器网络通常部署在复杂的环境中，如山区、城市等，信号传输受到多种干扰和衰减，进一步增加了链路质量评估和优化的难度。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多方法和算法。
其中，基于机器学习的方法在链路质量评估和优化中发挥了重要作用。
通过对大量的链路数据进行分析和学习，机器学习算法可以建立链路质量的模型，并预测和优化链路的性能。
安徽公司QCHAT无线质量测评汇报
➢鼎利连接超时的定义为主叫终端发送PPT
短呼
45
90
15
EVENT到收到TonePlayed的间隔，与 QCHAT被叫4.5秒超时的定义不一致（服务器 发出ANNOUNCE到收到ANNOUNCE ACK
安徽测 试
长呼
45
∞
15
的间隔），连接超时时间由5秒调整为15秒。
测试模版 呼叫间隔45s-呼叫超时5s-通话时长90s-ON
9
7 95.36% 2 1.39% 1.674 1.042 0.131 0.329 0 100.00% 0 0.00% 1.271 1.054 0.482 0.33
•寻呼策略配置：
➢四次寻呼，前两次为Last active set，后两次为last seen RNC，寻呼间隔1.5秒。
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市区
长呼ON 97.60% 8
8
0 100.00% 0 0.00% 1.428 0.823 0.103 0.315
长呼OFF 97.91% 9
9
0 100.00% 2 22.22% 1.705 0.936 0.114 0.32
短呼OFF 87.22% 151 144
国省道
长呼OFF 95.76% 9
安徽公司QCHAT无线质 量测评汇报
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2020/11/17
安徽公司QCHAT无线质量测评汇报
• 目录
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•一 •QCHAT测试情况 •二 •QCHAT典型事件分析 •一 •QCHAT不同寻呼策略指标对比
安徽公司QCHAT无线质量测评汇报
•准备工作
•哪个模版能准确 测出网络的真实性 能？
0.282 0.283 0.29 0.302 0.259
基于综合性评估的无线链路质量分类预测机制
基于综合性评估的无线链路质量分类预测机制郭志强;王沁;万亚东;李默涵【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2013(50)6【摘要】In the applications of wireless sensor networks (WSN),it is a fundamental issue to effectively estimate and predict the quality of wireless links for the network protocol design,such as reliable WSN deployment,routing policy and resource management protocol,especially in respect of the reliability of data delivery.In this paper,we characterize the quality of wireless links from a perspective of multiple dimensions and propose a comprehensive quality index of wireless links (referred as fuzzy-logic based link quality index,FLI),which overcomes the defects of the single link quality indicator.FLI takes the link reliability,the link vibration and the burstiness of packet loss into consideration,which affects the reliable data delivery.Further,we design a mechanism based on Bayesian classifier to classify and predict wireless links based on the FLImetric.Taking the limited computing and storage resources in the WSN into account,the prediction mechanism uses offline model training and online classification prediction.Then it is tested and verified in the wireless link databases from three real WSN research testbeds,and the results show that our classifier achieves an average prediction accuracy of 85 ％.In comparison with the 4C approach,it avoids the sudden drop of predictionaccuracy on intermediate quality links shown in the 4C,while maintaining a higher average accuracy.In other words,the distribution of prediction accuracy is uniform.%在无线传感器网络的应用中,对无线链路质量进行有效地评估和预测是网络协议设计中的一个基础性问题,特别是对于提高数据的传输可靠性.从刻画无线链路质量的多维角度出发,基于模糊逻辑设计了一个综合性链路质量指标(fuzzy-logic based link quality index,FLI),体现了无线链路的可靠性、波动性和丢包突发性对于链路数据传输可靠性的影响.然后基于FLI准则,利用贝叶斯网络设计了一种对无线链路质量进行分类预测的机制.通过3个实际无线传感器网络研究平台的链路数据集进行实验分析和对比,该机制中的分类预测器的平均预测精度约为85％.相比于4C预测器,在保证平均预测精度的同时,克服了其预测精度在分类界限处的畸变下滑现象,使预测精度的分布均匀化.【总页数】12页(P1227-1238)【作者】郭志强;王沁;万亚东;李默涵【作者单位】北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100083;北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100083;北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083;北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100083【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.无线传感器网络节点部署优化及链路质量评估 [J],2.基于综合链路质量评估的传感器网络重传机制研究 [J], 杜文振;陈海明;李栋;崔莉3.无线链路质量评估及预测方法综述 [J], 翁丽娜;刘轶铭;刘磊;王兆伟4.基于贝叶斯网络的WSNs链路质量评估机制研究 [J], 刘松;舒坚;刘琳岚;谷小乐5.基于LQI量度的无线链路质量评估模型 [J], 朱剑;赵海;张希元;徐久强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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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
6
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