KR20120119625A - Hybrid link quality evaluation method for wireless network - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 링크 품질 평가 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무선 네트워크에서 노드들을 연결할 링크에 대한 품질을 평가하는 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for evaluating link quality, and more particularly, to a method for evaluating a quality of a link to connect nodes in a wireless network.
무선 네트워크의 링크 품질을 평가하기 위한 가장 일반적인 방법은, 두 노드 사이에서 다수의 패킷을 교환하고 성공적으로 송/수신된 패킷의 비율인 PDR(Packet Delivery Rate)을 계산하는 방법이다.The most common method for evaluating link quality of a wireless network is to exchange a plurality of packets between two nodes and to calculate a packet delivery rate (PDR), which is a ratio of packets transmitted and received successfully.
이 방법에서는 교환되는 메시지의 수에 따라 얻어지는 링크 품질 평가 결과의 정확도가 크게 차이를 보인다. 따라서, 높은 정확도를 얻기 위해서는 많은 횟수의 메시지 교환이 이루어져야 한다.In this method, the accuracy of the link quality estimation result obtained varies greatly depending on the number of messages exchanged. Therefore, a large number of message exchanges must be made to achieve high accuracy.
하지만, 많은 횟수의 메시지 교환은 링크 품질 평가를 위해 많은 시간이 소요됨은 물론, 링크 품질 평가를 위해 많은 에너지 소비를 유발한다는 단점을 가지고 있다.
However, a large number of message exchanges take a lot of time for link quality evaluation and has a disadvantage of causing a lot of energy consumption for link quality evaluation.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 무선 네트워크를 구성하고 운영에 들어가기까지 필요한 시간과 소모되는 에너지를 최소화하기 위한 방안으로, 하이브리드 방식에 의거 이종의 함수를 활용하여 링크 품질을 평가할 수 있는 방법을 제공함에 있다.
The present invention has been made to solve the above problems, an object of the present invention is to provide a method for minimizing the time and energy required to configure and operate a wireless network, heterogeneous function based on a hybrid method It is to provide a method to evaluate link quality by using.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른, 링크 품질 평가 방법은, 링크 품질 측정을 위한 제1 함수를 결정하는 단계; 링크 품질 측정을 위한 제2 함수를 결정하는 단계; 및 상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 포함하는 링크 품질 측정 함수를 이용하여, 링크 품질을 측정하는 단계;를 포함한다.According to the present invention for achieving the above object, a link quality estimation method comprises: determining a first function for link quality measurement; Determining a second function for link quality measurement; And measuring a link quality by using a link quality measurement function including the first function and the second function.
그리고, 상기 제1 함수는, 측정된 LQI(Link Quality Indication)를 링크 품질 값으로 변환하기 위한 함수인 것이 바람직하다.The first function may be a function for converting the measured link quality indication (LQI) into a link quality value.
또한, 상기 제1 함수는, LQI와 PDR(Packet Delivery Rate)의 상관관계로부터 결정될 수 있다.In addition, the first function may be determined from a correlation between an LQI and a packet delivery rate (PDR).
그리고, 상기 제1 함수의 웨이트는, LQI와 PDR 간 상관관계의 분포에 의해 결정될 수 있다.The weight of the first function may be determined by a distribution of correlations between the LQI and the PDR.
또한, 상기 제2 함수는, 측정된 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 링크 품질 값으로 변환하기 위한 함수인 것이 바람직하다.In addition, the second function is preferably a function for converting the measured RSSI (Received Signal Strength Indication) into a link quality value.
그리고, 상기 제2 함수는, RSSI와 PDR(Packet Delivery Rate)의 상관관계로부터 결정될 수 있다.The second function may be determined from a correlation between RSSI and a packet delivery rate (PDR).
또한, 상기 제2 함수의 웨이트는, LQI와 PDR 간 상관관계의 분포에 의해 결정될 수 있다.In addition, the weight of the second function may be determined by a distribution of correlations between LQI and PDR.
그리고, 상기 상관관계의 분포는 표준편차일 수 있다.
In addition, the distribution of the correlation may be a standard deviation.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, HLQM을 이용하여 적은 횟수의 패킷 교환을 통해 얻어진 링크의 품질 값을 사용하므로, 적은 비용으로 빠른 시간에 무선 네트워크를 구성하는 것이 가능해진다. 그리고, 많은 횟수의 패킷 송수신 과정을 생략할 수 있으므로, 네트워크의 소모적인 부하 발생을 최소화할 수 있다.As described above, according to the present invention, since a quality value of a link obtained through a small number of packet exchanges is used by using HLQM, it is possible to construct a wireless network in a short time at a low cost. In addition, since a large number of packet transmission / reception processes can be omitted, a wasteful load of the network can be minimized.
특히, 본 발명에 따르면, 무선 네트워크가 형성되는 과정에서 다수의 패킷 전송으로 인해 손실되는 에너지를 최소화할 수 있게 되어, 저밀도의 에너지를 기반으로 동작하는 환경에서도 이용가능하며, 한정된 에너지로 동작하는 무선 네트워크 센서 노드의 수명을 증가시킬 수 있게 된다.
In particular, according to the present invention, it is possible to minimize the energy lost due to the transmission of a plurality of packets in the process of forming a wireless network, can be used even in an environment operating on a low-density energy, the radio operating at a limited energy This can increase the life of the network sensor node.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 링크 품질 평가 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 2는 무선 네트워크에 대한 LQI와 PDR 간의 상관관계들을 실측한 결과를 예시한 그래프, 그리고,
도 3은 무선 네트워크에 대한 RSSI와 PDR 간의 상관관계들을 실측한 결과를 예시한 그래프이다.1 is a flowchart provided to explain a link quality estimation method according to an embodiment of the present invention;
2 is a graph illustrating a result of actual correlations between LQI and PDR for a wireless network, and
3 is a graph illustrating a result of actual correlations between RSSI and PDR for a wireless network.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the drawings will be described the present invention in more detail.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 링크 품질 평가 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다. 본 실시예에 따른 링크 품질 평가 방법은, 무선 센서네트워크에 형성될 링크(두 센서 노드를 연결하는 통신 경로)들 각각에 대한 품질을 평가하기 위한 방법이다.1 is a flowchart provided to explain a link quality estimation method according to an embodiment of the present invention. The link quality estimation method according to the present embodiment is a method for evaluating the quality of each of the links (communication paths connecting two sensor nodes) to be formed in the wireless sensor network.
본 실시예에 따른 링크 품질 평가 방법에서는, LQI(Link Quality Indication)와 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 복합적으로 이용하는 HLQM(Hybrid Link Quality Metric)를 통해 링크 품질을 측정한다.In the link quality estimation method according to the present embodiment, the link quality is measured through a hybrid link quality metric (HLQM) using a combination of link quality indication (LQI) and received signal strength indication (RSSI).
LQI는 패킷을 수신할 때 최초 8 symbols(4바이트)의 평균 상관계수 값을 나타낸다. LQI는 주로 통신 채널 상의 전파방해 및 다중경로에 영향을 받는다. LQI를 사용하여 링크 품질 평가는, 패킷의 수신 순간 만의 채널 상황을 반영하고, 평가 결과의 변별력이 낮은 단점이 있다.LQI represents the average correlation coefficient value of the first 8 symbols (4 bytes) when receiving a packet. LQI is primarily affected by jamming and multipath on the communication channel. The link quality estimation using the LQI reflects a channel situation only at the moment of receiving a packet, and has a low discrimination ability of the evaluation result.
RSSI는 일반적으로 두 노드사이의 통신 거리와 관계를 가지며 수신된 패킷의 신호 강도를 나타낸다. RSSI는 수신 칩의 최대 수신 감도 주변에서 급격한 변화를 보이는 단점이 있다.RSSI is generally related to the communication distance between two nodes and indicates the signal strength of the received packet. RSSI has the disadvantage of showing a drastic change around the maximum receiving sensitivity of the receiving chip.
HLQM은 아래의 수학식 1과 같다.HLQM is shown in Equation 1 below.
wL : L(x)에 대한 웨이트w L : weight for L (x)
L(x) : LQI-변환함수L (x): LQI-conversion function
wR : R(x)에 대한 웨이트w R : weight for R (x)
R(x) : RSSI-변환함수R (x): RSSI-conversion function
C : 상수C: constant
이하에서는, 도 1을 참조하여 위 수학식 1에 나타난 HLQM을 구성하는 요소들을 결정하는 과정 및 HLQM을 이용하여 링크 품질을 평가하는 과정에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, a process of determining elements constituting the HLQM shown in Equation 1 and a process of evaluating link quality using the HLQM will be described in detail with reference to FIG. 1.
도 1에 도시된 바와 같이, 먼저 링크 품질을 평가하고자 하는 무선 네트워크에 대한 LQI와 PDR(Packet Delivery Rate) 간의 상관관계를 산출한다(S110). 그리고, S110단계에서 산출된 상관관계를 기초로, LQI-변환함수 L(x) 결정한다(S210).As shown in FIG. 1, first, a correlation between an LQI and a packet delivery rate (PDR) for a wireless network for which link quality is to be evaluated is calculated (S110). The LQI-transform function L (x) is determined based on the correlation calculated in step S110 (S210).
도 2에는 무선 네트워크에 대한 LQI와 PDR 간의 상관관계들을 실측한 결과를 그래프로 예시하였다. 도 2에는 실측된 상관관계들이 점들로 나타나 있음을 확인할 수 있다.2 is a graph illustrating the results of the correlations between LQI and PDR for a wireless network. It can be seen in Figure 2 that the measured correlations are represented by dots.
LQI-변환함수 L(x)는 선형변환 함수(Linear Transformation Function)로 아래의 수학식 2와 같다.The LQI-transformation function L (x) is a linear transformation function, which is represented by Equation 2 below.
수학식 2에서 lqi_value는 측정될 LQI이다. MAX_LQI는 LQI의 최대값이고, MIN_LQI은 LQI의 최소값인데, LQI와 PDR 간의 상관관계 모델로부터 결정된다.In Equation 2, lqi_value is the LQI to be measured. MAX_LQI is the maximum value of LQI and MIN_LQI is the minimum value of LQI, which is determined from the correlation model between LQI and PDR.
도 2에는 실측된 상관관계들을 일반화한 LQI와 PDR 간의 상관관계 모델이 직선으로 나타나 있다. 도 2에 도시된 LQI와 PDR 간의 상관관계 모델의 경우, MAX_LQI는 "110" 이고, MIN_LQI는 "50" 이다.2 shows a correlation model between LQI and PDR generalizing the measured correlations in a straight line. In the correlation model between LQI and PDR shown in FIG. 2, MAX_LQI is "110" and MIN_LQI is "50".
수학식 2에 나타난 LQI-변환함수 L(x)는 lqi_value를 링크 품질 값으로 변환한다. LQI와 PDR 간의 상관관계 모델이 도 2에 도시된 바와 같은 경우, 측정된 LQI lqi_value의 범위는 "50 ~ 110" 이고, 위 수학식 2에 따르면 링크 품질 값은 "0 ~ 100" 이 된다. 이 경우, LQI-변환함수 L(x)는 "50 ~ 110" 범위로 측정된 lqi_value를 "0 ~ 100" 범위의 링크 품질 값으로, 선형 변환하게 된다.The LQI-conversion function L (x) shown in Equation 2 converts lqi_value into a link quality value. When the correlation model between the LQI and the PDR is shown in FIG. 2, the range of the measured LQI lqi_value is “50 to 110”, and the link quality value is “0 to 100” according to Equation 2 above. In this case, the LQI-conversion function L (x) linearly converts the lqi_value measured in the range of "50 to 110" into a link quality value in the range of "0 to 100".
다시, 도 1을 참조하여 설명한다.Referring again to FIG.
S120단계 이후, LQI와 PDR 간 상관관계의 표준편차를 산출한다(S130). 그리고, S130단계에서 산출된 표준편차를 기초로, LQI-변환함수 L(x)의 웨이트 wL 결정한다(S140).After step S120, the standard deviation of the correlation between the LQI and the PDR is calculated (S130). The weight w L of the LQI-conversion function L (x) is determined based on the standard deviation calculated in step S130 (S140).
S140단계에서는, S130단계에서 산출된 표준편차의 역수를 L(x)의 웨이트 wL로 결정할 수 있다. wL는 LQI와 PDR 간 상관관계의 표준편차의 역수이므로, 1) LQI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 작은 경우, wL는 커지고, 2) LQI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 큰 경우, wL는 작아진다.In step S140, the inverse of the standard deviation calculated in step S130 may be determined as the weight w L of L (x). Since w L is the inverse of the standard deviation of the correlation between LQI and PDR, 1) when the standard deviation of the correlation between LQI and PDR is small, w L becomes large, and 2) when the standard deviation of the correlation between LQI and PDR is large. , w L becomes small.
LQI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 작을수록 L(x)에 의해 산출되는 링크 품질 값의 신뢰도가 높다고 할 수 있다. 따라서, 신뢰도가 높은 경우인 LQI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 작은 경우에, L(x)의 웨이트 wL가 커지도록 구현하였다.The smaller the standard deviation of the correlation between the LQI and the PDR, the higher the reliability of the link quality value calculated by L (x). Therefore, when the standard deviation of the correlation between LQI and PDR, which is high in reliability, is small, the weight w L of L (x) is increased.
이후, 링크 품질을 평가하고자 하는 무선 네트워크에 대한 RSSI와 PDR 간의 상관관계를 산출한다(S150). 그리고, S150단계에서 산출된 상관관계를 기초로, RSSI-변환함수 R(x) 결정한다(S160).Thereafter, a correlation between RSSI and PDR for a wireless network for which link quality is to be evaluated is calculated (S150). Then, the RSSI-conversion function R (x) is determined based on the correlation calculated in step S150 (S160).
도 3에는 무선 네트워크에 대한 RSSI와 PDR 간의 상관관계들을 실측한 결과를 그래프로 예시하였다. 도 3에는, 실측된 상관관계들이 점들로 나타나 있음을 확인할 수 있다.3 is a graph illustrating the results of the correlations between RSSI and PDR for a wireless network. In FIG. 3, it can be seen that the measured correlations are represented by dots.
RSSI-변환함수 R(x)는 지수변환함수(Exponential Transformation Function)로 아래의 수학식 3과 같다.The RSSI-transformation function R (x) is an exponential transformation function (Equation 3) below.
수학식 3에서 rssi_value는 측정될 RSSI이다. 한편, RSSI-변환함수 R(x)에서의 MIN_RSSI와 지수 상수 c는 RSSI와 PDR 간의 상관관계 모델로부터 결정된다.In Equation 3, rssi_value is the RSSI to be measured. On the other hand, MIN_RSSI and the exponent constant c in the RSSI-conversion function R (x) are determined from the correlation model between RSSI and PDR.
도 3에는 실측된 상관관계들을 일반화한 RSSI와 PDR 간의 상관관계 모델이 곡선으로 나타나 있다. 도 3에 도시된 RSSI와 PDR 간의 상관관계 모델의 경우, MIN_LQI는 "-110" 이다. 한편, 지수 상수 c는 RSSI와 PDR 간의 상관관계 모델의 커브에 따라 결정되는데, 수치 대입을 통해 결정될 수 있다. 도 3에 도시된 RSSI와 PDR 간의 상관관계 모델의 경우, c는 "25" 이다. 3 shows a correlation model between RSSI and PDR generalizing the measured correlations as a curve. In the case of the correlation model between RSSI and PDR shown in FIG. 3, MIN_LQI is “−110”. Meanwhile, the exponent constant c is determined according to the curve of the correlation model between the RSSI and the PDR, and may be determined through numerical substitution. In the case of the correlation model between RSSI and PDR shown in FIG. 3, c is "25".
수학식 3에 나타난 RSSI-변환함수 R(x)는 rssi_value를 링크 품질 값으로 변환한다. RSSI와 PDR 간의 상관관계 모델이 도 3에 도시된 바와 같은 경우, 측정된 rssi_value의 범위는 "-110dBm ~ -30 dBm" 이고, 위 수학식 3에 따르면 링크 품질 값은 "0 ~ 100" 이 된다. 이 경우, RSSI-변환함수 R(x)는 "-110dBm ~ -30 dBm" 범위로 측정된 rssi_value를 "0 ~ 100" 범위의 링크 품질 값으로, 지수 변환하게 된다.The RSSI-transform function R (x) shown in Equation 3 converts rssi_value into a link quality value. When the correlation model between the RSSI and the PDR is shown in FIG. 3, the range of the measured rssi_value is “−110 dBm to −30 dBm”, and the link quality value is “0 to 100” according to Equation 3 above. . In this case, the RSSI-conversion function R (x) converts the rssi_value measured in the range of "-110 dBm to -30 dBm" into a link quality value in the range of "0 to 100".
다시, 도 1을 참조하여 설명한다.Referring again to FIG.
S160단계 이후, RSSI와 PDR 간 상관관계의 표준편차를 산출한다(S170). 그리고, S170단계에서 산출된 표준편차를 기초로, RSSI-변환함수 R(x)의 웨이트 wR을 결정한다(S180).After step S160, the standard deviation of the correlation between the RSSI and the PDR is calculated (S170). In operation S180, the weight w R of the RSSI-conversion function R (x) is determined based on the standard deviation calculated in operation S170.
S180단계에서는, S170단계에서 산출된 표준편차의 역수를 R(x)의 웨이트 wR로 결정할 수 있다. wR은 RSSI와 PDR 간 상관관계의 표준편차의 역수이므로, 1) RSSI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 작은 경우, wR은 커지고, 2) RSSI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 큰 경우, wR은 작아진다.In step S180, the inverse of the standard deviation calculated in step S170 may be determined as the weight w R of R (x). Since w R is the inverse of the standard deviation of the correlation between RSSI and PDR, 1) if the standard deviation of the correlation between RSSI and PDR is small, w R is large, and 2) the standard deviation of the correlation between RSSI and PDR is large. , w R becomes small.
RSSI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 작을수록 R(x)에 의해 산출되는 링크 품질 값의 신뢰도가 높다고 할 수 있다. 따라서, 신뢰도가 높은 경우인 RSSI와 PDR 간 상관관계의 표준편차가 작은 경우에, R(x)의 웨이트 wR이 커지도록 구현하였다.The smaller the standard deviation of the correlation between RSSI and PDR, the higher the reliability of the link quality value calculated by R (x). Therefore, when the standard deviation of correlation between RSSI and PDR, which is high in reliability, is small, the weight w R of R (x) is increased.
S110단계 내지 S180단계를 통해, 전술한 수학식 1의 HLQM(= wL×L(x) + wR×R(x) + C)이 결정된다(S190). 한편, HLQM 상수 C는 시스템의 사양과 필요에 따라 적정한 값으로 결정할 수 있다.Through steps S110 to S180, HLQM (= wL × L (x) + wR × R (x) + C) of Equation 1 described above is determined (S190). On the other hand, the HLQM constant C can be determined as an appropriate value according to the specifications and needs of the system.
C를 "0" 이고, 무선 네트워크에 대한 'LQI와 PDR 간의 상관관계' 및 'RSSI와 PDR 간의 상관관계'가 각각 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같은 경우, HLQM은 아래의 수학식 4와 같다.If C is "0" and the "correlation between LQI and PDR" and "correlation between RSSI and PDR" for the wireless network are shown in FIGS. 2 and 3, respectively, HLQM is represented by Equation 4 below. same.
이후, HLQM를 이용하여 무선 네트워크에서의 링크들에 대한 품질들을 평가하고, 최적의 링크를 통신 경로로 설정한다(S200).Then, the quality of the links in the wireless network is evaluated using the HLQM, and the optimal link is set as the communication path (S200).
지금까지, LQI와 RSSI를 복합적으로 이용하는 HLQM를 통해 링크 품질을 측정하는 방법에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다. 본 실시예에 따른 링크 품질 측정 방법은, 원격 에너지 체인 및 자기유지를 지원하는 네트워크에서 저밀도의 에너지원으로부터 획득된 에너지를 사용하는 무선 센서네트워크에 이용될 수 있음은 물론, 다른 종류의 무선 네트워크에도 적용될 수 있다.Up to now, the method of measuring link quality through HLQM using LQI and RSSI in combination has been described in detail with reference to a preferred embodiment. The link quality measurement method according to the present embodiment can be used in a wireless sensor network using energy obtained from a low density energy source in a network supporting remote energy chains and self-maintaining, as well as other types of wireless networks. Can be applied.
한편, 위 실시예에서 언급한 LQI-변환함수와 RSSI-변환함수는, 링크 품질 측정을 위한 함수의 예들에 해당한다. 따라서, 언급된 함수들은 다른 함수들로 대체될 수 있다.Meanwhile, the LQI-transformation function and the RSSI-transformation function mentioned in the above embodiment correspond to examples of functions for link quality measurement. Thus, the mentioned functions can be replaced with other functions.
또한, 위 실시예에서는 2개의 변환함수들을 조합하여 HLQM를 구성하였으나, 3개 이상의 변환함수들을 조합하여 HLQM를 구성하는 것도 가능하다.In addition, in the above embodiment, HLQM is configured by combining two transform functions, but it is also possible to configure HLQM by combining three or more transform functions.
그리고, 변환함수들의 웨이트들은 상관관계의 표준편차에 의해 결정하는 것으로 상정하였으나, 이 역시 설명의 편의를 위한 예시적인 것에 불과하다. 따라서, 변환함수들의 웨이트들은 상관관계의 분산이나 기타 다른 상관관계의 분포 정보를 기초로 결정될 수 있다.In addition, the weights of the transform functions are assumed to be determined by the standard deviation of the correlation, but this is also merely illustrative for convenience of explanation. Thus, the weights of the transform functions can be determined based on the distribution of correlations or other distribution information of correlations.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.
HLQM : Hybrid Link Quality Metric
LQI : Link Quality Indication
RSSI : Received Signal Strength Indication
PDR : Packet Delivery RateHLQM: Hybrid Link Quality Metric
LQI: Link Quality Indication
RSSI: Received Signal Strength Indication
PDR: Packet Delivery Rate
Claims (8)
링크 품질 측정을 위한 제2 함수를 결정하는 단계; 및
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 포함하는 링크 품질 측정 함수를 이용하여, 링크 품질을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
Determining a first function for link quality measurement;
Determining a second function for link quality measurement; And
And measuring a link quality by using a link quality measurement function including the first function and the second function.
상기 제1 함수는,
측정된 LQI(Link Quality Indication)를 링크 품질 값으로 변환하기 위한 함수인 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
The method of claim 1,
The first function is,
And a function for converting the measured link quality indication (LQI) into a link quality value.
상기 제1 함수는,
LQI와 PDR(Packet Delivery Rate)의 상관관계로부터 결정되는 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
The method of claim 2,
The first function is,
Link quality evaluation method, characterized in that determined from the correlation between the LQI and Packet Delivery Rate (PDR).
상기 제1 함수의 웨이트는,
LQI와 PDR 간 상관관계의 분포에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
The method of claim 3, wherein
The weight of the first function is,
Link quality estimation method, characterized by the distribution of the correlation between the LQI and PDR.
상기 제2 함수는,
측정된 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 링크 품질 값으로 변환하기 위한 함수인 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
The method of claim 1,
The second function is,
And a function for converting the measured RSSI (Received Signal Strength Indication) into a link quality value.
상기 제2 함수는,
RSSI와 PDR(Packet Delivery Rate)의 상관관계로부터 결정되는 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
6. The method of claim 5,
The second function is,
Link quality evaluation method characterized in that it is determined from the correlation between RSSI and PDR (Packet Delivery Rate).
상기 제2 함수의 웨이트는,
LQI와 PDR 간 상관관계의 분포에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
6. The method of claim 5,
The weight of the second function is,
Link quality estimation method, characterized by the distribution of the correlation between the LQI and PDR.
상기 상관관계의 분포는 표준편차인 것을 특징으로 하는 링크 품질 평가 방법.
The method according to claim 4 or 7,
And the distribution of correlations is a standard deviation.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020110037706A KR101275630B1 (en) | 2011-04-22 | 2011-04-22 | Hybrid Link Quality Evaluation Method for Wireless Network |
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|---|---|---|---|
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