CN105453442B - 用于检测无线网络的信道中的干扰的方法 - Google Patents

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Abstract

通过在检测阶段期间首先将二样本柯尔莫诺夫‑斯米尔诺夫(KS)检验应用至从无线网络中的信道获得的样本以获得KS统计量，来检测无线网络中的干扰。当KS统计量大于预定阈值时，确定样本包括窄带干扰，否则包括宽带干扰。

Description

用于检测无线网络的信道中的干扰的方法
技术领域
本发明总体涉及无线网络，并且更特别地，涉及检测、分类和减少无线局域网中的干扰。
背景技术
无线局域网(WLAN)已显示出吞吐量的改进和部署成本的显著下降。由于提供部署的灵活性和容易性，使得WLAN在住宅、商业和工业应用中越来越流行。然而，在这些技术变为有线网络(尤其是针对时间敏感的应用)的可行替代方案之前，无线通信(固有地不可靠)需要显著改进。
无线通信网络的主要问题是干扰。干扰可能源于在地理上的附近地区并且在相同或类似的频带或信道中工作的其它类似网络。很多现有无线通信网络被允许在相同的未经许可的频带中工作，因此彼此干扰。一些示例包括在2.4GHz或5.8GHz的未经许可的工业、科学和医疗(ISM)频段中工作的Wi-Fi和蓝牙(BT)设备、无绳电话、智能电话等。
干扰还可能来自非通信源(诸如微波炉、荧光灯泡)和信号路径中的物体(其可能导致阴影和多路径问题)。这些因素中的大多数通常不受WLAN的运营商控制。因此，WLAN必须能够通过采用使干扰的影响最小化的技术来适应这样的环境。
影响WLAN的性能的干扰可以被分类为来自其它网络设备的具有20MHz或更大的带宽的宽带干扰以及通常为1MHz或更小的窄带干扰信号。
跳频可以通过在多个频道之上对信息信号扩频来使干扰的影响最小化。具有正交频分复用(OFDM)的系统和多输入多输出(MIMO)系统能够提供可靠的通信和增加的吞吐量。虽然这些技术已经显著降低了干扰水平，但是干扰仍然是WLAN的性能退化的主要来源。
使干扰的影响最小化的第一步是检测干扰并且对其类型进行分类(例如，窄带、或者宽带、或者二者)。然后，可以设计适当动作，诸如，改变工作信道，在周期性干扰信号的非活动周期期间发送等。然而，这样做消耗网络资源并且不利地影响性能。在能够投入处理干扰的资源与在性能上获得的可能改进之间必须存在良好计算的权衡。
然而，大多数传统方法仅关注单个干扰源。
发明内容
本发明的实施方式提供了一种用于检测无线网络中的干扰并且将无线网络中的干扰分类为窄带信号、宽带信号、或两者的组合的方法。然后，基于该分类，使用干扰减少技术来确保有效吞吐量。
无线网络中的节点在预先指定的扫描周期内扫描无线信道，并且产生表示信道上的无线活动的快速傅立叶变换(FFT)或等效值。这些值被用于以低成本和有效方式检测干扰并且对干扰分类。考虑到数据速率和期望的有效吞吐量，本发明确定对扫描预算的限制，其中，扫描预算可用于实现至少用于网络的期望吞吐量。
具体地，该方法通过首先将二样本柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-Smirnov，K-S)检验应用至在无线网络的信道的两次连续扫描期间获得的第一周期图和第二周期图以获得第一统计量，来检测所述信道中的干扰。然后，通过将第一统计量与阈值进行比较，将干扰分类为宽带的或窄带的。根据该分类减少干扰。
附图说明
[图1]
图1是根据本发明的实施方式的用于对无线信道进行采样的过程的示意图；
[图2]
图2是根据本发明的实施方式的从采样构造的周期图的示意图；
[图3]
图3是根据本发明的实施方式的用于检测、分类和减少干扰的方法的流程图；
[图4]
图4是图3的方法的分类阶段的流程图；
[图5]
图5是根据本发明的实施方式的示例性宽带干扰的图表；
[图6]
图6是根据本发明的实施方式的示例性窄带干扰的图表；以及
[图7]
图7是根据本发明的实施方式的两个连续经验分布之间的距离的图表。
具体实施方式
本发明的实施方式提供了一种用于检测、分类和减少无线网络的信道中的干扰的方法。
如图1所示，干扰减少中的第一步以成本有效方式检测干扰。代替试图对个别干扰信号进行检测和分类，所述实施方式在时间105期间在扫描周期101期间周期性地检测信道上的无线活动的变化。所述检测在扫描持续时间102期间发生，扫描持续时间102可以是整个周期或周期的一部分。如果检测到显著变化，则对干扰活动执行更透彻的分析。
为了检测干扰，所述实施方式使用通过快速傅立叶变换(FFT)110产生的幅值。所述幅值为周期图120的形式，所述周期图是类似于FFT但是针对不均匀时间采样数据被优化的信号的谱密度的估计。周期图可以在不要求干扰的类型的知识的情况下对频率进行分类。扫描持续时间和扫描周期对周期图中包含的信息的质量具有影响。较长的扫描持续时间一般获得关于在扫描期间发生的活动的更好信息。较频繁的扫描(即，较小扫描周期)使能早期检测信号特征的变化。
如图2所示，可以在针对不同频率fn的多个扫描周期期间生成3D周期图201-205。纵轴表示幅值，横轴表示频率，并且对角轴表示时间。图2示出了周期图随着时间的显著变化。周期图的2-D绘图被称为频谱图。频谱图可以被转换为累积分布函数(CDF)。
图3示出了用于干扰检测350、分类351和减少352的方法。在检测期间，二样本柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫(K-S)检验310被应用至在两次连续扫描期间获得的第一周期图201和第二周期图202，以确定第一统计量D1，2(距离)311。由于该检验是非参数的和分布自由的，所以不要求干扰的统计分布的先验知识。
所述分类将第一统计量D1，2与阈值λ0进行比较312。如果该统计量小于阈值，则该干扰可能是宽带干扰321，否则干扰可能是窄带干扰322。在任一种情况下，将周期图中的一个与已知干扰的CDF 325进行比较，以在应用适当干扰减少352之前获得第二统计量D3，该第二统计量D3如以下参照图4描述的那样进一步被处理。
周期图
第一周期图和第二周期图表示第一次扫描和第二次扫描的输出201-202。有序周期图是和使得并且基于X1和X2，我们构造两个经验分布
以及
其中，U(.)表示单位阶跃函数。如图7所示，两个连续经验分布的统计量(距离)311为
其中，sup是上确界(supreme)函数。
KS检验的结果为
其中，并且
其中，Pr(.)表示概率，r表示整数值，并且λ表示给定阈值。
对于第一统计量D1，2，二样本α-级KS检验为
其中，Q(λ0)＝1-α。使用的前两项以及r＝0和r＝1，我们可以具有阈值如果统计量D1，2大于λ0，则干扰可能是窄带干扰，否则是宽带干扰。
然而，非常小的统计量可以指示实际上在扫描时不存在干扰，或者可能存在不导致两次连续扫描之间的状态的变化的持续干扰。该情况由长期连续的持续干扰源导致，参见图5。在任一种情况下，使用所述分类实现更好的判断，例如，干扰是否特别由例如微波炉(MWO)或无绳电话(CP)导致。
图5和图6将来自典型微波炉和无绳电话的干扰信号分别示出为幅值、时间和带宽的函数。可以看到，MWO干扰在所有维度中是更“连续的”，而CP干扰是更尖的和短期的，这是由于传输在时间和频率两者上都是集中的。
图4更详细地示出分类。对于宽带干扰，通过将在检测期间使用的两个周期图中的一个与CDF进行比较来应用二样本KS检验430，以产生第二统计量D3 340。选择440最小统计量，并且可以使用附加信息(诸如，与最小统计量的CDF相关的带宽(BW)和占空比)迭代地匹配460到特定干扰源，以在使用已知技术减少宽带干扰之前确认470分类。
对于窄带干扰，通过将在检测期间使用的两个周期图中的一个与CDF进行比较来应用KS检验480，以产生第二统计量D3。选择490具有最小统计量的CDF，以在使用已知技术减少窄带干扰之前确认窄带干扰495。
本发明提供了一种用于干扰信号的检测和分类的灵活、有效且低成本的方法。在具有非显著干扰的环境中，第一阶段KS检验可能就足够了。该低成本且有效的检验允许最大网络资源(即，带宽、处理能力、存储等)被用于实际通信。在检测到显著干扰之后，可以执行分类。这在满足预定义的最小性能需求的同时提供了扫描周期与持续时间之间的灵活权衡。这些检验主要依靠分析信道状态的变化，而不应用复杂且详尽的信号处理技术。
可以在连接到本领域中已知的存储器(例如，CDF的数据库)和输入/输出接口的处理器中执行如图3和图4所示的该方法的步骤。

Claims (7)

1.一种用于检测无线网络的信道中的干扰的方法，所述方法包括：
将二样本柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫KS检验应用至在所述信道的两次连续扫描期间获得的第一周期图和第二周期图，以获得第一统计量，其中，所述周期图是针对不均匀时间采样数据被优化的信号的谱密度的估计；以及
通过将所述第一统计量与阈值进行比较，将所述干扰分类为宽带或窄带，其中，在处理器中执行以上步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过将快速傅立叶变换应用至所述扫描来获得所述第一周期图和第二周期图。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述无线网络是局域网。
4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
根据所述分类来减少所述干扰。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述干扰是宽带的，并且所述方法还包括：
将所述二样本KS检验应用至所述第一周期图和第二周期图中的一个和已知干扰信号的累积分布函数CDF，以获得第二统计量；
选择最小的所述第二统计量；以及
迭代地应用与所述CDF相关的带宽和占空比信息以确认所述分类。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述干扰是窄带的，并且所述方法还包括：
将所述二样本KS检验应用至所述第一周期图和第二周期图中的一个和已知干扰信号的累积分布函数，以获得第二统计量；
选择最小的所述第二统计量以确认所述分类。
7.根据权利要求5或6所述的方法，所述方法还包括：
将所述第一周期图和第二周期图转换为相应的累积分布函数。
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