WLAN电磁辐射强度预测
发布时间：2021-05-07 13:25
随着越来越多的人们对无线网络的迫切需求,WLAN已成为必不可少的通信工具,与此同时产生的电磁辐射已经成为公众担忧的问题,因此对WLAN电磁辐射的精确预测具有非常重要意义。目前,对WLAN电磁辐射研究都是以测量为主,通过仪器设备测量WLAN产生的电磁辐射值,测量结果通常反映的是WLAN最大电磁辐射。但是,WLAN信号发送是不连续的,其平均电磁辐射强度往往远低于最大辐射值,世界卫生组织对电磁辐射的衡量标准也往往参考平均电磁辐射强度。WLAN平均电磁辐射强度与用户到达率、用户连接时间、信干噪比（SINR）相关,但目前研究还没有公开的文献研究用户到达率、用户连接时间、SINR与WLAN平均电磁辐射的理论关系。针对上述问题,本文主要研究内容与创新如下:（1）本文提出一种基于用户的WLAN电磁辐射预测方法。该方法建立不同场景下的用户到达率和用户连接时间的数学分布,利用M/G/∞排队模型,推导出WLAN的用户到达数,并结合用户会话特性和二项分布,得出一段时间内WLAN覆盖范围内的活跃用户数,通过用户连接WLAN平均时间经验值计算出该段时间内用户上网活跃总时长,进一步求出WLAN的占空比,最后,利用得...
【文章来源】：湘潭大学湖南省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 文章结构安排
第2章 无线局域网及相关技术
2.1 WLAN系列标准体系
2.2 WLAN相关技术
2.2.1 物理层数据结构
2.2.2 MAC层传输数据模式
2.3 数据包捕捉工具
2.4 聚类分析模型
2.4.1 k-means聚类算法
2.5 电磁辐射防护标准
2.6 本章小结
第3章 基于用户的WLAN平均电磁辐射预测
3.1 M/G/∞排队模型
3.2 基于用户的WLAN电磁辐射分析
3.3 统计分析建模
3.3.1 构建用户到达率回归模型
3.3.2 用户连接时间分布
3.4 实验方案
3.4.1 实验系统
3.4.2 测量方法
3.5 实验结果与分析
3.5.1 预测值和测量值对比分析
3.5.2 评价结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于SINR的WLAN平均电磁辐射预测
4.0 场景分析
4.1 基于SINR的WLAN电磁辐射分析
4.1.1 随机几何建立用户分布模型
4.1.2 信干噪比模型
4.2 实验方案
4.2.1 实验系统
4.2.2 实验方法
4.3 实验结果分析
4.3.1 SINR相关分析
4.3.2 WLAN平均电磁辐射分析
4.3.3 结果评价分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间学术论文与科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动通信基站电磁辐射环境影响研究[J]. 黄旭珊,温忠. 电信快报. 2018(02)
[2]移动通信基站的电磁辐射水平及其对人体健康的影响[J]. 肖声. 环境与发展. 2018(01)
[3]浅析WLAN技术在地铁通信领域中的应用[J]. 潘兵. 信息通信. 2017(07)
[4]电磁辐射污染的危害及防护[J]. 王成林. 工程建设与设计. 2017(04)
[5]国内外电磁辐射标准综述[J]. 袁佩佩,祁征. 邮电设计技术. 2017(02)
[6]基于预编码的混合迭代均衡算法[J]. 李一兵,刘海涛,叶方,林云. 哈尔滨工程大学学报. 2016(03)
[7]电磁辐射的污染与防护[J]. 程小兰,胡军武. 放射学实践. 2014(06)
[8]基于随机几何理论的无线Ad Hoc网络传输容量分析[J]. 胡晗,朱洪波,朱琦. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2013(02)
[9]浅谈无线局域网（WLAN）技术[J]. 姜乐水. 信息技术与信息化. 2012(05)
[10]一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法[J]. 唐朝霞. 成都大学学报(自然科学版). 2011(02)
硕士论文
[1]IEEE 802.11g物理层传输研究及应用[D]. 张捷.西安电子科技大学 2015
[2]WLAN Mesh网络认证协议研究[D]. 王立.西安电子科技大学 2012
[3]一种K-MEANS和SOM结合算法在电信客户细分中的应用[D]. 鲍满园.中国科学技术大学 2011
本文编号：3173470
【文章来源】：湘潭大学湖南省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 文章结构安排
第2章 无线局域网及相关技术
2.1 WLAN系列标准体系
2.2 WLAN相关技术
2.2.1 物理层数据结构
2.2.2 MAC层传输数据模式
2.3 数据包捕捉工具
2.4 聚类分析模型
2.4.1 k-means聚类算法
2.5 电磁辐射防护标准
2.6 本章小结
第3章 基于用户的WLAN平均电磁辐射预测
3.1 M/G/∞排队模型
3.2 基于用户的WLAN电磁辐射分析
3.3 统计分析建模
3.3.1 构建用户到达率回归模型
3.3.2 用户连接时间分布
3.4 实验方案
3.4.1 实验系统
3.4.2 测量方法
3.5 实验结果与分析
3.5.1 预测值和测量值对比分析
3.5.2 评价结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于SINR的WLAN平均电磁辐射预测
4.0 场景分析
4.1 基于SINR的WLAN电磁辐射分析
4.1.1 随机几何建立用户分布模型
4.1.2 信干噪比模型
4.2 实验方案
4.2.1 实验系统
4.2.2 实验方法
4.3 实验结果分析
4.3.1 SINR相关分析
4.3.2 WLAN平均电磁辐射分析
4.3.3 结果评价分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间学术论文与科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动通信基站电磁辐射环境影响研究[J]. 黄旭珊,温忠. 电信快报. 2018(02)
[2]移动通信基站的电磁辐射水平及其对人体健康的影响[J]. 肖声. 环境与发展. 2018(01)
[3]浅析WLAN技术在地铁通信领域中的应用[J]. 潘兵. 信息通信. 2017(07)
[4]电磁辐射污染的危害及防护[J]. 王成林. 工程建设与设计. 2017(04)
[5]国内外电磁辐射标准综述[J]. 袁佩佩,祁征. 邮电设计技术. 2017(02)
[6]基于预编码的混合迭代均衡算法[J]. 李一兵,刘海涛,叶方,林云. 哈尔滨工程大学学报. 2016(03)
[7]电磁辐射的污染与防护[J]. 程小兰,胡军武. 放射学实践. 2014(06)
[8]基于随机几何理论的无线Ad Hoc网络传输容量分析[J]. 胡晗,朱洪波,朱琦. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2013(02)
[9]浅谈无线局域网（WLAN）技术[J]. 姜乐水. 信息技术与信息化. 2012(05)
[10]一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法[J]. 唐朝霞. 成都大学学报(自然科学版). 2011(02)
硕士论文
[1]IEEE 802.11g物理层传输研究及应用[D]. 张捷.西安电子科技大学 2015
[2]WLAN Mesh网络认证协议研究[D]. 王立.西安电子科技大学 2012
[3]一种K-MEANS和SOM结合算法在电信客户细分中的应用[D]. 鲍满园.中国科学技术大学 2011
本文编号：3173470
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/3173470.html
