人体测量方法的时间衰减的现成的60 GHz WLAN HMM-Based传输状态估计

文摘

论述了测量方法的广告IEEE 802.11无线局域网信号的时变衰减在60 GHz乐队人类堵塞引起的。IEEE 802.11广告接入点(AP)传输帧断断续续,不持续。因此,获得时变信号衰减,应估计美联社传播信号的持续时间。估计是否美联社传输信号在每个采样点,本文应用一个简单的两国隐马尔可夫模型。此外,模型的有效性测试基于贝叶斯信息准则为了防止模型过度拟合和顺向无效的结果。验证了测量方法的分布的时间信号变弱,5 dB是一致的与现有的统计模型和测量时间的范围的信号衰减减少5 dB 0分贝是类似于以前的报告。

1。介绍

毫米波(mmWave)无线局域网(WLAN),利用一个通道的带宽/ 2 GHz提供装满数据传输,吸引了大量的关注(1- - - - - -4]。然而,mmWave WLAN经历人类堵塞引起的信号衰减比无线局域网,在微波波段操作(5]。衰减是由于更高的使用定向天线,以补偿较大的传递损失和传播特点mmWave [6]。

许多研究表明,通讯设备执行被动动作应对人类堵塞(2,7- - - - - -9]。例如,光束控制是一种有效的技术来克服人类堵塞(2]。检测到信号退化时,光束转换的方向一个通信链路利用反射路径可以建立人类没有堵塞。作者在8)提出了一种多波段WLAN在mmWave WLAN与WLAN运营的合作5 GHz乐队。他们提议改变工作频率为5 GHz,从而恢复链接质量,当人类堵塞mmWave WLAN中检测到。

这些反应行动之前应该执行信号变弱的不可接受的阈值水平。例如,当5 dB的信号变弱,物理层(体育)数据率是下降了2 Gbit / s (10),可以对服务要求高数据率的一个至关重要的问题。为此,期间监测接收信号强度的时间跨度是小于阈值的信号变弱。为了确定一个适当的监控、时变的特点引起的信号衰减mmWave乐队人体应充分调查。

测量时变信号的衰减在毫米波波段进行了许多研究[6,11- - - - - -17]。作者在13)测量了衰减在60 GHz乐队,然后比较结果用刀边缘衍射模型,人体是由两个气缸。作者在11)测量的统计特征的时间由5 dB信号变弱,信号衰减水平恢复的时间从5 dB为0分贝,人类堵塞事件和时间仍在继续。从这些参数,他们建立了一个分段线性模型的时间序列信号衰减60 GHz。

这些测量通常采用喇叭天线在一个发射器,发射器在mmWave无线局域网采用消费级阵列天线进行波束形成(4]。作者在5)显示一个重要区别这两种天线的方向性和侧叶。两种类型的天线之间的差异可能会导致测量结果之间的差距由于发射机天线模式给出了对时间序列信号衰减的影响16]。mmWave实际操作的无线局域网,差距应该调查使用商用广告IEEE 802.11无线局域网接入点(AP)发射机。

不同于许多测量高于发射器发射连续波接收器,信号的测量通过IEEE 802.11 WLAN美联社广告需要评估是否美联社传输信号在每个采样点扫描。这是由于美联社的传导机制。美联社传输信号断断续续的车站(STA)根据介质访问控制(MAC)协议(10]。美联社传送信号的持续时间可能比扫描长度;因此,在每个扫描长度存在据美联社传输信号的持续时间和持续时间的美联社没有。因此,为了暂时的跟踪信号衰减由于人类堵塞,应分类样品在样品前的持续时间和样品后的持续时间。

为了分类时间变量,隐马尔可夫模型(摘要)广泛应用于认知无线电网络(18,19]。摘要允许我们考虑后续值的类之间的依赖;因此,许多研究应用HMM分类的时间变量,随后值之间常常存在依赖。在[18),作者提出的方法估算是否存在干扰信号在每个时间段从总体样本在每个插槽。这些研究假设是否干扰信号存在于每个样本在每个时间段是相同的。这种假设是合理的时分多址,传输时间在哪里开槽,是否存在干扰信号在每个时间段是相同的。然而,同样的方式并不适用于估计WLAN信号存在与否在获得样品,因为无线局域网的传输不开槽,在扫描长度可能存在信号存在时持续时间和这些信号时缺席。

在这篇文章中,我们进行时变引起的信号衰减测量人类堵塞,涉及商用广告WLAN美联社和STA IEEE 802.11。我们目前的评估是否存在信号在每个采样点使用一个简单的两国隐马尔可夫模型。不同于上述研究,我们估计类,即信号存在与否每一个样,不是的整体样品在扫描长度。

本文的贡献有三点:(我)为了估计是否美联社传输帧在每一个采样点,我们应用一个简单的两国嗯。(2)应用两个嗯当美联社获得的数据不传输任何信号导致模型过度拟合和顺向无效功率计算。因此,我们执行基于贝叶斯信息准则——(BIC)模型选择,我们选择两国嗯或一种状态模型更适用于获得数据。我们从而检测这种类型的数据,防止过度拟合模型。(3)我们的测量验证的统计特征的持续时间由5 dB信号变弱的统计模型建立在以前的报告,和持续时间的范围的信号衰减减少5 dB 0分贝是类似于报告。

本文的其余部分组织如下。部分2详细介绍我们的测量系统的体系结构。部分3礼物获得时变衰减的方法,涉及一种估计是否美联社传播一个框架使用嗯。部分4显示测量结果。部分5总结了纸。

2。测量设置

图1显示了测量系统。喇叭天线接收射频(RF)信号在60.48 GHz,天线的位置贴在波导输入法兰的转换器。然后,降频转换器将射频信号转换为基带信号。微波频谱分析仪的过滤器信息通道组件基带信号的中心频率100 MHz带宽10 MHz。这些信号是由A / D转换器采样频谱分析仪。数据2和3显示的照片测量系统和测量装置,分别。测量设备和测量参数的详细信息如表所示1和2,分别。

注意,带宽的选择,这是小于IEEE 802.11 WLAN的广告渠道,是由于我们获得信号衰减的时间分辨率。为了显示一致性的时间信号变弱,5 dB,从而来验证我们的测量方法,需要女士的时间分辨率(据报道时间的价值数万女士在11])。因为有一个权衡收购带宽和时间分辨率(收购更大带宽牺牲时间分辨率),我们进行测量在一个较小的带宽比IEEE 802.11广告WLAN信道带宽。在我们的测量系统中,测量允许我们获得颞10赫兹的带宽信号衰减的时间分辨率大约20毫秒。

美联社的测量条件下进行传输数据帧STA如图1。帧传输是由产生上行流量从美联社的笔记本一个千兆以太网电缆。交通是由Iperf3[生成20.]。

为了清晰的讨论在下面几节中,我们将展示信号表示。让是公元11 WLAN的信息通道组件的表示信号转换的转换器,让收购的是脉冲响应带通滤波器的频谱分析仪。然后,被采样的信号频谱分析仪的A / D转换器是由 ,在那里是固有的噪声测量装置和代表两个函数的卷积。请注意,等于0时,美联社不传输任何帧。

3所示。暂时的信号衰减的测量方法

3.1。概述

让向量标识是否美联社传输帧用 ,它被定义为 让是不相交的时间间隔的联盟当美联社传输框架,定义为 让 是时间当美联社传输帧的采样窗口 ,在那里表示的时间分析器启动th扫描,和表示样本的数目和采样周期,分别;因此, 表示的时间扫描分析仪结束。清洁工是描绘在图的时机4。注意,时间长度分析仪的清洁工(它是200在测量)比间隔更短 女士之间的连续扫描(20)。

我们的目标是获得时间衰减值给出的 在哪里被测信号的平均功率,给出了吗 也就是说,中值的样本 为 只有采取 。为 获得在人体的可能存在,而在没有获得人体用于计算衰减的引用吗 。

我们计算通过三个步骤:BIC-based模型选择、HMM-based帧传输状态估计,平均。首先,BIC-based模型选择决定两国嗯和一个状态模型更合适用于获取数据 。只有当两国选择嗯是HMM-based帧传输进行状态估计。然后,我们评估是否 或不 ,也就是说,是否美联社传输帧在每一个采样点。最后,我们计算的平均值为估计是哪个 。

3.2。HMM-Based帧传输状态估计

3.2.1之上。HMM-Based估计方案

让 表示 。本节的主要目的是决定是否 或不 。这个决定是基于建模能力观察使用两个嗯。我们现在考虑到两国嗯BIC-based模型中选择选择提前。讨论了模型选择部分3所示。3。

嗯是一种统计模型,形成了一个观察序列的分布取决于一个潜变量,遵循一个马尔可夫链。我们现在考虑的潜变量的分布视情况而定。我们将这一现象 作为帧传输状态;的现象 被认为是暂停状态。我们假设条件分布是一个指数分布;因此,的概率密度函数条件在给出如下: 在哪里为 表示参数的指数分布 。实验结果验证了假设。

我们估计最可能的潜在变量序列利用维特比算法。维特比算法需要HMM的参数包括 ,初始状态转换概率,概率。由于缺乏知识的真正的参数,我们估计最可能的参数利用期望最大化(EM)算法。每个算法详细描述如下。

3.2.2。参数估计

我们估计的HMM的参数 ,在那里为 和 代表的跃迁概率定义为潜变量 ;代表了初始状态概率的定义是 。

估计利用EM算法(21]。EM算法的估计量最大化一个可能性通过迭代E-step M-step。E-step派生的期望 的后验分布 和目前的估计: 在哪里是一个迭代的数字。M-step得出估计量: 最大化的期望。以后每一步的细节描述。迭代是保证收敛到局部最优估计量(21]。

E-step的目标是获得的期望 的后验分布鉴于和当前估计量 。考虑到预期 ,这是描述如下: 在[21),期望给出如下: 在哪里 这些期望,和 通过forward-backward推导算法(21]。

M-step得出修正后的估计值最大化 ,满足 尊敬的最大化 , 是通过使用适当的拉格朗日乘数法的结果(21]: 尊敬的最大化 , ,通过偏导数来实现吗 ,这将导致

重复这些步骤,直到收敛条件, 很满意,是预定义的宽容。我们设置了宽容 ,这比所说的可能性小得多,有价值的吗在这些实验。

3.2.3。一系列潜在变量的估计

目标估计最可能的潜在变量序列是通过维特比算法实现。维特比算法寻找潜在变量的顺序 ,这是描述为 维特比算法在HMM是卷积码的最大似然检测22]。考虑到格子图,所有的值 ,在所有可能的潜在变量th采样点部署框架节点的深度和所有的节点在格子深度连接到所有节点在格子深度 。 是通过寻求最大化的格子路径路径度量,定义分支度量的 节点的深度到 节点的深度 , ,如下:

3.2.4。模型验证

我们表明,维特比算法可以估计潜在的变量在每个采样点。使用的结果,我们验证的假设在每个国家遵循指数分布。

图5显示了一个示例的潜变量的估计。这表明每个潜变量是连续的一段时间。这个结果同意这一事实美联社传送一个框架在一定时间:传播从一开始到最后。

图6显示的累积频率在每个估计状态和理论每个指数分布的累积分布函数(CDF)。每个指数分布的参数估计通过EM算法。这个图显示的分布与理论提供每个状态的同时,也显示了假设的有效性在每个国家遵循指数分布。

3.3。BIC-Based模型选择

在前面的小节中,我们使用两个模型认为拟合数据比使用一个状态模型更合适。然而,存在数据中没有观察到帧,因为美联社没有传输帧的时间 (作为一个替代方法,我们可以设置采样率和样本的数量每扫,这样至少一个接收信标信号。注意,我们雇用的灯塔美联社的间隔是1.1毫秒(11])。在这种情况下,应用一个状态模型,之前相同的指数分布,更合适,因为应用两国模型使模型过度拟合和顺向无效的计算 。如果两国嗯应用在这种情况下,存在 的 尽管事实是, 。因此,它需要适当的模型决定,如果一个状态模型估计是合适的,我们决定,我们不计算 。

决定哪些模型是合适的,我们利用BIC (21]。BIC给出如下: 在哪里表示函数和对数似是描述每个模型所需的参数。在两国嗯, ;也就是说,参数 , , , ,和 。请注意, , ,和不算,因为这些参数决定是确定的 , ,和 ,分别。在一个状态模型中, 。是向量包含与最大似然模型参数。模型的BIC小于对应的应用。

第二项的解释BIC的处罚增加模型参数的数量。BIC的点球是更多比Akaike信息准则(AIC) [23我们采用BIC),这是一个原因。BIC往往不会选择有更多的两国模型参数,因此可以防止从模型过度拟合。

3.4。程序的计算时变信号衰减

我们总结了过程的计算在算法1。首先,我们计算BIC每个模型。一个州的BIC指数分布模型, ,通过最大似然估计计算;两国的嗯, ,通过EM算法计算。如果 维特比算法进行评估潜在的变量计算的平均在帧传输状态。如果不是,它是决定的计算不是因为美联社没有传输帧进行。

4所示。测量时变衰减在IEEE 802.11 WLAN广告

4.1。客观的

测量的主要目的是验证一致性的测量方法通过展示量与类似条件下信号衰减,在以前的报告(11];额外的测量在其他条件超出了本文的范围。在[11),我们测量了持续时间信号的衰减程度增加从0 dB - 5 dB,持续时间信号的衰减程度减少从5 dB 0分贝,意味着信号衰减在这一期间 ,在那里和分别代表过去的零交叉时间跟踪事件后第一个零穿越时间跟踪事件。

4.2。实验描述

测量进行了类似的实验场景以前的报告(11)为了比较我们的结果与结果报告。行人保持固定的移动路径图7,这是类似的移动路径的报告。

图7还描述了测量设备的部署。STA和AP保持固定位置TX和圣,而测量装置被放置在位置RX1 RX2。分离TX和RX1 TX和RX2之间之间的距离是2.58米和4.38米,分别。美联社和测量装置的高度是1.10米;STA是0.90米。

4.3。实验结果

图8显示了一个示例的测量信号的时间序列衰减引起的堵塞。信号衰减振荡的水平2 dB前后信号变弱。这是在协议与刀口衍射理论(24]。

图9显示了它的衰减时间 。的经验模型11)是高斯分布的均值为0.061,标准差0.026年代。测量的累积频率与模型一致。事实上,该模型不能被Kolmogorov-Smirnov测试(25显著性水平为1%。因此,在衰减时间 ,经验模型是有效的广告IEEE 802.11无线局域网信号通过与一个家用商用美联社阵列天线以及通过发射机的喇叭天线。

图10显示了上升时间的运作 。的经验模型11是对数正态分布分布的对数平均0.63−2.94和日志的标准偏差。我们可以看到,虽然有不同的形状提供,我们的结果是一致的与经验模型,上升时间范围从0.02到0.15年代。

图11显示了CDF实验组的平均信号的衰减 。的经验模型11是13分贝的高斯分布的均值和标准偏差为2.0 dB。这个结果表明,信号在IEEE 802.11广告WLAN变弱约4.0 dB以上信号(11]。这些差异可能是由于传输天线之间的差异:在报告中使用的喇叭天线和阵列天线用AP和位置的行人穿过洛杉矶路径(该报告(15)表明,堵塞在接收器接近位置导致定向通信信号衰减越高)。

5。结论

本文讨论了时变衰减信号的测量方法通过商用IEEE 802.11广告WLAN美联社人为堵塞造成的。我们应用两个嗯为了估计是否美联社传输信号在每个采样点。我们还提出了BIC-based模型选择,决定哪一个状态模型和两国模型应用。两国HMM-based估计显示,有效的结果:两个采样点估计帧传输状态和那些估计在暂停状态是连续的一段时间,这是符合IEEE 802.11广告WLAN APs的传输机制。测量的测量验证了在时变信号衰减与刀口衍射理论达成协议。的测量也验证的时间信号的统计特征通过美联社5 dB变弱的符合现有的统计模型。另一方面,测量结果不同于现有的报告的衰减,而人类是阻塞洛杉矶路径。

信息披露

本文提出了部分(VTC2017-Fall) [IEEE 86车辆技术会议上26]。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢博士Katsuyuki羽田机场在阿尔托大学他的建议。这项工作的部分支持由jsp KAKENHI(批准号JP17H03266)和KDDI基金会。

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