基于軟件無(wú)線電的Zigbee鏈路無(wú)線信道狀態(tài)的分析.pdf

1、與有線通信相比，無(wú)線通信更容易受到周圍環(huán)境變化的影響以及周圍無(wú)線電信號(hào)的干擾。為了能夠了解信道鏈路的連接狀態(tài)，研究者一般會(huì)選用接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)、信號(hào)噪聲比(SNR)和包接收率(PRR)等參數(shù)來(lái)研究信道鏈路狀況。但是，以上相關(guān)參數(shù)均是以整個(gè)數(shù)據(jù)包的接收情況為計(jì)量單位的，不能完全反映數(shù)據(jù)包傳輸過(guò)程碼片序列發(fā)生的細(xì)粒度變化，因此對(duì)靠近底層協(xié)議的物理層數(shù)據(jù)的傳輸情況進(jìn)行研究分析，對(duì)于研究鏈路無(wú)線信道的連接狀態(tài)具有重要意義。
　

2、　Zigbee協(xié)議定義了低速率低功耗的無(wú)線個(gè)人局域網(wǎng)的物理層(Physical Layer，PHY)協(xié)議和媒體訪問(wèn)控制層(Medium Access Control，MAC)協(xié)議。在該協(xié)議中，每4位的數(shù)據(jù)符號(hào)被編碼為32位的碼片序列(偽隨機(jī)序列)，發(fā)送的數(shù)據(jù)內(nèi)容就是編碼后的偽隨機(jī)序列。在傳輸過(guò)程中，由于復(fù)雜的信道環(huán)境，如衰減、干擾、多途等影響，使得發(fā)送的偽隨機(jī)序列經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些碼片錯(cuò)誤。這些碼片持續(xù)時(shí)間很短，傳統(tǒng)的信道狀態(tài)計(jì)量參數(shù)RSS

3、I、SNR和PRR等不能反映碼片級(jí)的錯(cuò)誤變化。因此，若能夠提供碼片級(jí)的出錯(cuò)信息，則可以為鏈路狀態(tài)的判定分析提供新的依據(jù)。
　　論文通過(guò)使用開(kāi)源軟件無(wú)線電設(shè)備(USRP)來(lái)實(shí)現(xiàn)Zigbee通信協(xié)議，記錄不同信道條件下的物理層碼片序列錯(cuò)誤情況，并采用人工智能分類算法對(duì)碼片序列的出錯(cuò)情況和信道狀態(tài)關(guān)系進(jìn)行了分析。論文發(fā)現(xiàn)根據(jù)碼片序列錯(cuò)誤信息的不同特點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)衰減、干擾和多途等無(wú)線鏈路信道狀態(tài)的判定，相關(guān)信道判定結(jié)果將為上層協(xié)議的設(shè)計(jì)

4、和運(yùn)行提供理論依據(jù)。
　　本文的主要工作有：
　　1)使用軟件無(wú)線電設(shè)備實(shí)現(xiàn)Zigbee協(xié)議的通信過(guò)程。通過(guò)USRP設(shè)備來(lái)獲取Zigbee協(xié)議物理層信息，進(jìn)而收集物理層的碼片序列出錯(cuò)信息并計(jì)算出其最小漢明距離。之后根據(jù)錯(cuò)誤特征圖案的定義，計(jì)算各類錯(cuò)誤特征圖案的百分比及錯(cuò)誤圖案相關(guān)的各項(xiàng)出錯(cuò)指標(biāo)。
　　2)人為構(gòu)造衰減、干擾和多途等無(wú)線鏈路通信條件，將收集到的錯(cuò)誤特征圖案信息采用J48、樸素貝葉斯推理、隨機(jī)森林等人工智能