CN108200197A - 一种wlan浏览网页业务电磁辐射预测方法 - Google Patents

一种wlan浏览网页业务电磁辐射预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，其步骤如下：根据浏览网页业务模式，建立网页页面主对象大小的概率密度函数、内嵌对象大小的概率密度函数、内嵌对象数目的概率密度函数、页面重组时间的概率密度函数、内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数，再分别计算页面主对象大小、内嵌对象大小、内嵌对象数目、页面重组时间、内嵌对象到达间隔和阅读时间的期望值，并计算WLAN浏览网页业务的占空比，最后利用频谱分析仪测量出WLAN浏览网页业务最大电磁辐射强度，结合WLAN浏览网页业务的占空比，预测WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度。本发明根据浏览网页业务的特点，分析得到WLAN浏览网页业务的占空比，并准确预测WLAN浏览网页业务平均电磁辐射强度。

Description

一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法
技术领域
本发明涉及一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法。
背景技术
随着无线局域网(Wireless Local Area Network，WLAN)的普及，对WLAN电磁辐射强度评估越来越重要。目前主要研究WLAN电磁辐射情况，都是以测量为主。人们常常通过WLAN浏览网页，同时也会产生电磁辐射，通过WLAN浏览网页业务具有一定的特点，如人们会先点击页面链接，获取页面内容，WLAN在传输页面内容时会按照内嵌对象进行信息传输，同时人们在获得了页面内容后，会阅读页面内容，在阅读期间WLAN是不发射信号的，在已经公开的文献中，还没有一种方法根据浏览网页业务的特点，对WLAN浏览网页业务的电磁辐射进行精确预测。
针对现有技术中存在的不足，本专利提出一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，该方法根据浏览网页业务的特点，分别建立网页页面主对象大小的概率密度函数、内嵌对象大小的概率密度函数、内嵌对象数目的概率密度函数、页面重组时间的概率密度函数、内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数，并对其计算期望值，得到WLAN浏览网页业务的占空比，最终的得到WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射。通过实验表明，本专利提出的方法能够精确的对WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射进行预测与评估。
发明内容
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)根据浏览网页业务模式，建立网页页面主对象大小的概率密度函数内嵌对象大小的概率密度函数内嵌对象数目的概率密度函数fN(x)、页面重组时间的概率密度函数内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数
2)根据步骤1)得到的概率密度函数，分别求出页面主对象大小SM、内嵌对象大小SE、内嵌对象数目N、页面重组时间Tp、内嵌对象到达间隔Tc和阅读时间Tr的期望值；
3)根据步骤2)得出的期望值，计算WLAN浏览网页业务的占空比；
4)利用频谱分析仪测量出WLAN浏览网页业务最大电磁辐射强度，结合步骤3)得到的WLAN浏览网页业务的占空比，预测WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度。
上述的一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，所述步骤1)中，其特征在于，根据浏览网页业务模式，建立网页页面主对象大小的概率密度函数内嵌对象大小的概率密度函数内嵌对象数目的概率密度函数fN(x)、页面重组时间的概率密度函数
内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数其表达式如下：
一个网页面内的主对象大小SM服从的概率密度函数为：
式(1)中，σ的值为2.59，μ的值为10.42，主对象大小SM的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象大小SE服从的概率密度函数为：
式(2)中，σ的值为3.18，μ的值为7.21，内嵌对象大小SE的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象数目N服从的概率密度函数为：
式(3)中，α的值为1.1，k的值为2，m的值为53，内嵌对象数目N的单位为个；
一个网页面内的页面重组时间Tp服从的概率密度函数为：
式(4)中，β的值为7.69，α的值为0.384，页面重组时间Tp的单位为秒；
一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc服从的概率度函数为：
式(5)中，λ的值为20，内嵌对象到达间隔Tc的单位为秒；
一个网页面内的阅读时间Tr服从的概率密度函数为：
式(6)中，β的值为0.53，α的值为27.88，阅读时间Tr的单位为秒；
上述的一种浏览网页的WLAN平均电磁辐射预测方法，所述步骤2)中，其特征在于，根据步骤1)得到的概率密度函数，分别求出页面主对象大小SM、内嵌对象大小SE、内嵌对象数目N、页面重组时间Tp、内嵌对象到达间隔Tc和阅读时间Tr的期望值，其表达式如下：
一个网页面内的主对象大小SM的期望值为：
式(7)中,主对象大小SM的期望值的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象大小SE的期望值为：
式(8)中,主对象大小SE的期望值的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象数目N的期望值为：
式(9)中,一个网页面内的内嵌对象数目N的期望值EN(x)的单位为个；
一个网页面内的页面重组时间Tp的期望值为：
式(10)中,一个网页面内的页面重组时间Tp的期望值的单位为秒；
一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc的期望值为：
式(11)中,一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc的期望值的单位为秒；
一个网页面内的阅读时间Tr服从的概率密度函数为：
式(12)中,一个网页面内的阅读时间Tr的期望值的单位为秒。
上述的一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，所述步骤3)中，其特征在于，其特征在于，根据步骤2)得出的期望值，计算WLAN浏览网页业务的占空比，计算公式如下：
式(13)中，D为浏览网页的占空比，E(SM)为主对象大小的期望值，单位为bytes，E(SE)为内嵌对象大小的期望值，单位为bytes，E(N)为内嵌对象数目的期望值，单位为个，E(Tp)为页面重组时间的期望值，单位为秒、E(Tc)为内嵌对象到达间隔的期望值，单位为秒，E(Tr)为阅读时间的期望值，单位为秒，v为WLAN传输速度，单位Mbytes/s。
上述的一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，所述步骤4)中，其特征在于，其特征在于，利用频谱分析仪测量出WLAN浏览网页业务最大电磁辐射强度，结合步骤3)得到的WLAN浏览网页业务的占空比，WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度的预测公式如下：
式(14)中Eavg表示WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度，其单位为V/m，Emax表示WLAN浏览网页业务的最大电磁辐射强度，其单位为V/m,由频谱仪在“最大保持”模式下测量得出，D表示WLAN浏览网页业务的占空比。
本发明的有益效果在于：本方法能根据浏览网页业务的特点，建立网页页面主对象大小的概率密度函数、内嵌对象大小的概率密度函数、内嵌对象数目的概率密度函数、页面重组时间的概率密度函数、内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数，并对其计算期望值，得到WLAN浏览网页业务的占空比，该方法能对WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射进行精确预测和评估，并指导WLAN环境影响评价与环境保护，具有一定的社会价值。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明作进一步的说明。
本发明实施对象是IEEE802.11b和802.11gWLAN，工作在2.4GHz频段，总可用带宽为83.5MHz(2.4GHz～2.483GHz),划分为13个带宽为22MHz的信道。测量设备为安泰信公司生产的型号为AT6030D的扫描调谐频谱仪(频率范围9kHz-3GHz)和PCD82_50全向天线(频率范围为80MHz-3GHz)组成，天线因子为30dB/m，电缆损耗为3dB。
本发明的一种基于业务的WLAN平均电磁辐射预测方法，包括以下步骤：
1)根据浏览网页业务模式，建立网页页面主对象大小的概率密度函数内嵌对象大小的概率密度函数内嵌对象数目的概率密度函数fN(x)、页面重组时间的概率密度函数内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数
2)根据步骤1)得到的概率密度函数，分别求出页面主对象大小SM、内嵌对象大小SE、内嵌对象数目N、页面重组时间Tp、内嵌对象到达间隔Tc和阅读时间Tr的期望值；
3)根据步骤2)得出的期望值，计算WLAN浏览网页业务的占空比；
4)利用频谱分析仪测量出WLAN浏览网页业务最大电磁辐射强度，结合步骤3)得到的WLAN浏览网页业务的占空比，预测WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度。
上述步骤1)中，根据浏览网页业务模式，建立网页页面主对象大小的概率密度函数内嵌对象大小的概率密度函数内嵌对象数目的概率密度函数fN(x)、页面重组时间的概率密度函数内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数其表达式如下：
一个网页面内的主对象大小SM服从的概率密度函数为：
一个网页面内的内嵌对象大小SE服从的概率密度函数为：
一个网页面内的内嵌对象数目N服从的概率密度函数为：
一个网页面内的页面重组时间Tp服从的概率密度函数为：
一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc服从的概率度函数为：
一个网页面内的阅读时间Tr服从的概率密度函数为：
上述步骤2)中，根据步骤1)得到的概率密度函数，分别求出页面主对象大小SM、内嵌对象大小SE、内嵌对象数目N、页面重组时间Tp、内嵌对象到达间隔Tc和阅读时间Tr的期望值如下所示：
根据公式(7)求出一个网页面内的主对象大小SM的期望值E(SM)为959387bytes；
根据公式(8)求出一个网页面内的内嵌对象大小SE的期望值E(SE)为212394bytes；
根据公式(9)求出一个网页面内的内嵌对象数目N的期望值E(N)为22个；
根据公式(10)求出一个网页面内的页面重组时间Tp的期望值E(Tp)为0.13秒；
根据公式(11)求出一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc的期望值为0.05秒；
根据公式(12)求出一个网页面内的阅读时间Tr的期望值为52.6秒。
上述步骤3)中，根据步骤2)得出的期望值，计算WLAN浏览网页业务的占空比：
通过抓包软件测量浏览网页业务时，WLAN传输数据的速度为：1.5Mbps，则WLAN浏览网页业务的占空比如下所示：
D为浏览网页的占空比，E(SM)为主对象大小的期望值，单位为bytes，E(SE)为内嵌对象大小的期望值，单位为bytes，E(N)为内嵌对象数目的期望值，单位为个，E(Tp)为页面重组时间的期望值，单位为秒、E(Tc)为内嵌对象到达间隔的期望值，单位为秒，E(Tr)为阅读时间的期望值，单位为秒，v为WLAN传输速度，单位Mbytes/s。
上述步骤4中，其特征在于，利用频谱分析仪测量出WLAN浏览网页业务最大电磁辐射强度，结合步骤3)得到的WLAN浏览网页业务的占空比，WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度的预测公式如下：
通过频谱仪监测到路由器发送的信道，本实施例中，路由器工作在2.4GHz频段1信道(中心频率为2.412GHz，频率覆盖范围为2.401-2.423GHz)上。通过使用频谱仪在“最大保持”模式下，测量出最大电磁辐射强度为4.1963V/m，然后结合步骤3中得到的WLAN浏览网页业务的占空比，其值为6.23％，即可预测出WLAN的平均电磁辐射强度：
为了证明发明的有效性，我们用频谱仪测量分别测量得出在WLAN传输速度为1.5Mbps和3Mbps时WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度，并与预测的电磁辐射强度作对比，，结果如下所示：
通过对比，本专利对WLAN电磁辐射强度的预测值与测量值非常一致，说明本专利能对WLAN浏览网页业务电磁辐射进行精确预测和评估，证实了本专利发明内容的有效性。

Claims (5)

1.一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)根据浏览网页业务模式，建立网页页面主对象大小的概率密度函数内嵌对象大小的概率密度函数内嵌对象数目的概率密度函数页面重组时间的概率密度函数内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数
2)根据步骤1)得到的概率密度函数，分别求出页面主对象大小SM、内嵌对象大小SE、内嵌对象数目N、页面重组时间Tp、内嵌对象到达间隔Tc和阅读时间Tr的期望值；
3)根据步骤2)得出的期望值，计算WLAN浏览网页业务的占空比；
4)利用频谱分析仪测量出WLAN浏览网页业务最大电磁辐射强度，结合步骤3)得到的WLAN浏览网页业务的占空比，预测WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度。
2.如权利要求1所述的一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，所述步骤1)中，其特征在于，根据浏览网页业务模式，建立网页页面主对象大小的概率密度函数内嵌对象大小的概率密度函数内嵌对象数目的概率密度函数页面重组时间的概率密度函数内嵌对象到达间隔的概率密度函数和阅读时间的概率密度函数其表达式如下：
一个网页面内的主对象大小SM服从的概率密度函数为：
式(1)中，σ的值为2.59，μ的值为10.42，主对象大小SM的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象大小SE服从的概率密度函数为：
式(2)中，σ的值为3.18，μ的值为7.21，内嵌对象大小SE的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象数目N服从的概率密度函数为：
式(3)中，α的值为1.1，k的值为2，m的值为53，内嵌对象数目N的单位为个；
一个网页面内的页面重组时间Tp服从的概率密度函数为：
式(4)中，β的值为7.69，α的值为0.384，页面重组时间Tp的单位为秒；
一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc服从的概率度函数为：
式(5)中，λ的值为20，内嵌对象到达间隔Tc的单位为秒；
一个网页面内的阅读时间Tr服从的概率密度函数为：
式(6)中，β的值为0.53，α的值为27.88，阅读时间Tr的单位为秒。
3.如权利要求1所述的一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，所述步骤2)中，其特征在于，根据步骤1)得到的概率密度函数，分别求出页面主对象大小SM、内嵌对象大小SE、内嵌对象数目N、页面重组时间Tp、内嵌对象到达间隔Tc和阅读时间Tr的期望值，其表达式如下：
一个网页面内的主对象大小SM的期望值为：
式(7)中,主对象大小SM的期望值的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象大小SE的期望值为：
式(8)中,主对象大小SE的期望值的单位为bytes；
一个网页面内的内嵌对象数目N的期望值为：
式(9)中,一个网页面内的内嵌对象数目N的期望值EN(x)的单位为个；
一个网页面内的页面重组时间Tp的期望值为：
式(10)中,一个网页面内的页面重组时间Tp的期望值的单位为秒；
一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc的期望值为：
式(11)中,一个网页面内的内嵌对象到达间隔Tc的期望值的单位为秒；
一个网页面内的阅读时间Tr服从的概率密度函数为：
式(12)中,一个网页面内的阅读时间Tr的期望值的单位为秒。
4.如权利要求1所述的一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，所述步骤3)中，其特征在于，根据步骤2)得出的期望值，计算WLAN浏览网页业务的占空比，计算公式如下：
式(13)中，D为浏览网页的占空比，E(SM)为主对象大小的期望值，单位为bytes，E(SE)为内嵌对象大小的期望值，单位为bytes，E(N)为内嵌对象数目的期望值，单位为个，E(Tp)为页面重组时间的期望值，单位为秒、E(Tc)为内嵌对象到达间隔的期望值，单位为秒，E(Tr)为阅读时间的期望值，单位为秒，v为浏览网页速度，单位Mbytes/s。
5.如权利要求1所述的一种WLAN浏览网页业务电磁辐射预测方法，所述步骤4)中，利用频谱分析仪测量出WLAN浏览网页业务最大电磁辐射强度，结合步骤3)得到的WLAN浏览网页业务的占空比，WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度的预测公式如下：
式(14)中Eavg表示WLAN浏览网页业务的平均电磁辐射强度，其单位为V/m，Emax表示WLAN浏览网页业务的最大电磁辐射强度，其单位为V/m,由频谱仪在“最大保持”模式下测量得出，D表示WLAN浏览网页业务的占空比。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109661003A (zh) * 2018-12-11 2019-04-19 湘潭大学 一种基于新闻浏览行为的手机电磁辐射预测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6269403B1 (en) * 1997-06-30 2001-07-31 Microsoft Corporation Browser and publisher for multimedia object storage, retrieval and transfer
CN101252480A (zh) * 2008-04-02 2008-08-27 北京邮电大学 一种建立多媒体网页浏览业务模型的实现方法
CN107124238A (zh) * 2017-04-27 2017-09-01 湘潭大学 一种新的td‑scdma通信基站电磁辐射预测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6269403B1 (en) * 1997-06-30 2001-07-31 Microsoft Corporation Browser and publisher for multimedia object storage, retrieval and transfer
CN101252480A (zh) * 2008-04-02 2008-08-27 北京邮电大学 一种建立多媒体网页浏览业务模型的实现方法
CN107124238A (zh) * 2017-04-27 2017-09-01 湘潭大学 一种新的td‑scdma通信基站电磁辐射预测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GOU-FENG ZHAO.ET AL.: "Modeling Web Browsing on Mobile Internet", 《IEEE COMMUNICATIONS LETTERS》 *
樊玉凤，冯金垣: "HTTP业务模型的仿真研究", 《科学技术与工程》 *
胡艳霞: "WLAN最大平均电磁辐射强度评估研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109661003A (zh) * 2018-12-11 2019-04-19 湘潭大学 一种基于新闻浏览行为的手机电磁辐射预测方法
CN109661003B (zh) * 2018-12-11 2022-04-19 湘潭大学 一种基于新闻浏览行为的手机电磁辐射预测方法

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