基于机器学习的多Wi-Fi BSS检测以支持LTE-U CSAT
网络与互联网体系结构
2019-11-22 v1 机器学习
摘要
根据LTE-U论坛规范，当LTE-U基站（BS）感知到同信道Wi-Fi基本服务集（BSSs）数量从一个增至两个时，其占空比从50%降低至33%。实时检测信道上运行的Wi-Fi BSSs数量且无需解码Wi-Fi数据包，仍是一项挑战。本文提出一种新颖的机器学习（ML）方法，利用LTE-U关闭（OFF）期间观测到的能量值解决该问题。观测能量值（在LTE-U BS关闭时段）比解码整个Wi-Fi数据包操作简单得多。本工作中，我们在实时实验中实现并验证了所提基于ML的方法，并证明一个与两个Wi-Fi AP之间存在两种明显不同的模式。与自相关（AC）和能量检测（ED）方法相比，该方法精度接近100%。
引用
@article{arxiv.1911.09292,
title = {Machine Learning based detection of multiple Wi-Fi BSSs for LTE-U CSAT},
author = {Vanlin Sathya and Adam Dziedzic and Monisha Ghosh and Sanjay Krishnan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09292},
year = {2019}
}
备注
Published at International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC 2020)