无线传感器网络中用于空白空间预测的 WiFi 流量建模
网络与互联网体系结构
2017-09-27 v1
摘要
跨技术干扰（CTI）是 2.4 GHz 免授权频谱中的普遍现象，会导致丢包和信道竞争加剧。特别是，WiFi 干扰对低功耗无线网络而言是一个严重问题，其存在会导致整体性能显著下降。在本文中，我们提出了一种基于 WiFi 干扰建模的主动方法，用于为低功耗无线网络准确预测传输机会。我们利用对真实世界 WiFi 轨迹的统计分析，以到达间隔时间（IAT）的形式学习聚合流量特征，一旦将其捕获到特定的二阶马尔可夫调制泊松过程（MMPP(2)）模型中，即可实现对干扰的准确估计。我们进一步使用隐马尔可夫模型（HMM）进行信道占用预测。我们评估了以下性能：i) MMPP(2) 流量模型相对于真实世界轨迹和现有 Pareto 模型在准确表征 WiFi 流量方面的表现；ii) 将基于 HMM 的空白空间预测与随机信道接入进行比较。我们报告了使用干扰建模进行空白空间预测的令人鼓舞的结果。
引用
@article{arxiv.1709.08950,
title = {Modeling WiFi Traffic for White Space Prediction in Wireless Sensor Networks},
author = {Indika S. A. Dhanapala and Ramona Marfievici and Sameera Palipana and Piyush Agrawal and Dirk Pesch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08950},
year = {2017}
}
备注
This is the extended version of the paper "Modeling WiFi Traffic for White Space Prediction in Wireless Sensor Networks" accepted for publication at the 42nd IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN), October 9-12, 2017, Singapore. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses