可用于WLAN的双频MIMO天线设计

设计了一款可用于WLAN的双频MIMO天线。天线的正面为L型单极子,背面为金属接地板。通过在接地板上加载耦合枝节使天线具有双频特性。同时,为了天线的小型化,对耦合枝节进行了弯折处理,减小天线尺寸。在两个天线单元之间加载T型寄生枝节和刻蚀矩形缝隙来提高天线的隔离度。使用电磁仿真软件和矢量网络分析仪对天线进行仿真和实测,结果表明:天线的工作频段为2.4~2.55 GHz和5.1~6.3 GHz,覆盖了WLAN的频段,同时在低频段内隔离度高于19 dB,高频段内隔离度高于25 dB。此外,天线的包络相关系数小于0.01且具有全向辐射特性。天线整体性能较好,可以满足WLAN的需求。

基于IRF-PF算法的WLAN室内定位方法

针对室内复杂环境下无线局域网接收信号强度的时变波动性,提出一种基于改进随机森林算法并融合粒子滤波的室内定位方法。首先,通过自适应滑动窗口选取接收信号强度较为平滑的信号接入点作为定位指纹特征建立决策树,从而减少特征空间的噪声;然后,利用bagging抽样后的袋外数据赋予决策树不同的投票权重等级,增大决策树类别间判别差异性,优化随机森林算法在目标位置与接收信号强度间弱映射关联性场景下定位精度低的问题,依据改进的随机森林算法建立位置坐标与接收信号强度间的映射模型,计算定位点的位置;最后,为了提高定位准确性与稳定性,将依据改进随机森林算法计算出的位置作为粒子滤波的观测量,利用粒子滤波对目标位置进行估计和预测。在Zenodo数据集上的实验结果表明:提出的算法在定位误差2 m范围内精度达到75.8%,在4 m范围内精度已经高达94.8%;相比于传统随机森林算法,能够将2 m内的定位精度提高11.5%;与K近邻、岭回归和贝叶斯等室内定位算法相比,定位精度和算法实时性也得到明显提升。

LTE与WLAN技术在轨道交通PIS系统中的应用对比

随着城市交通的不断发展,轨道交通PIS系统在提供实时乘客信息和确保交通系统的高效运行方面变得愈发重要。文中比较了LTE和WLAN两种通信技术在轨道交通PIS系统中的应用。通过性能、可靠性、成本、适用性等方面的比较,揭示了两种技术各自的优势和不足。研究结果有助于决策者选择适当的通信技术,以满足PIS系统的需求,提高系统性能。

WLAN技术在地铁正线停车场景中的应用可行性

随着城市建设的地铁线路越来越多,为节省用地开始提出地铁列车正线停车场景,地铁建设者也开始探讨各种关于正线停车场景的可实施性。WLAN技术能否应用在正线停车场景中,应结合列车正线停车场景对车地无线网络的要求、WLAN技术在地铁常规模式下应用的表现以及对WLAN技术在地铁列车正线停车场景中的应用,确定列车正线停车场景的各种需求。

CBTC系统WLAN车地无线通信网络在线监测关键技术及应用

目前国内大部分城市轨道交通车地无线通信系统仍采用IEEE 802.11 b/g协议,工作在2.4 GHz ISM开放频段,车地通信故障易造成列车紧急停车等情况。针对目前车地无线通信监测完整性和实用性不足、全链条监测手段缺乏等问题,结合无线通信系统范围广、场景多、故障现象迷惑性强等特点,融合无线场强采集、数据流监听、无线图谱定位、贝叶斯网络故障等定位技术,利用软硬件结合的方式构建全链条车地无线智能分析监测系统。采用射频处理单元+运行处理单元软硬件分离的架构模式设计无线监测终端,采用C/S架构和人工智能技术设计车地无线智能分析监测系统,实现从车载到轨旁无线场强、漫游切换、多信道监测等智能分析功能。该系统已在北京地铁亦庄线、昌平线、10号线等多条线路上应用,运用效果良好,满足现场无线监测需求,大幅提升了车地无线通信监测能力及应急处置响应效率,对保障列车运营安全具有重要意义。

用于UHF RFID和WLAN双频段的智能手套天线

为解决智能手套中RFID(Radio frequency identification)阅读器天线在WLAN频段数据分发问题,设计了一种工作于UHF RFID和WLAN双频段的小型化可穿戴天线。采用非对称共面技术缩小天线接地面积,通过折叠天线辐射体实现双频工作,同时可进一步缩小天线面积。将天线附着于不同材质的手套及不同穿戴者身上测试天线的鲁棒性,对辐射方向图与比吸收率进行仿真分析以验证天线的辐射特性与安全性。结果表明:天线在900 MHz和2.40 GHz处实测工作频段分别为0.69~1.03 GHz、1.29~3.00 GHz,可实现UHF RFID与WLAN频段通信。改变手套材质和测试者体型时,天线仿真与实测回波损耗相接近,具有较宽带宽。该天线设计简单、性能稳定,且辐射方向稳定,对人体危害较小,在智能手套领域具有一定应用前景。

基于神经网络和遗传算法的高密集WLAN公平性保障算法

为了满足用户在各类场景下对无线业务日益增长的要求,高密集部署的无线局域网(wireless local area network,WLAN)是未来发展的趋势。但由于频率资源有限,相同信道必然存在多个WLAN无线接入点(access point,AP),然而处于同一信道的AP会互相干扰,造成网络中小区间吞吐量的公平性下降,无法为用户提供良好的服务质量。为了提高网络公平性,改善用户体验,需要制定合理的网络参数调优方法,给出了一种基于神经网络和遗传算法对WLAN参数优化的方法。采用神经网络构建网络参数与网络吞吐量公平性之间的映射,将训练完成的模型作为遗传算法的适应度评估函数,通过遗传算法求解优化参数组合配置来改善WLAN吞吐量公平性问题。仿真结果表明所提出算法能够使得高密集WLAN吞吐量公平性得到提升。

一种L型多频带WLAN、WiMAX的微型天线

基于当前通信技术飞速发展的需求背景,提出并设计了一种可应用于WLAN、WiMAX的微型的CPW(共面波导馈电)天线。该天线将L型枝节和开口谐振环与辐射贴片和共面波导地面相结合,采用环氧树脂FR-4作为介质基片,该基片可以满足天线的各种应用形式,固化也非常方便。天线整体尺寸很小,仅为31 mm×31 mm×0.8 mm。通过添加L型枝节和开口谐振环,激发了天线的两个谐振频点,拓宽了频带带宽(几乎全覆盖)。通过HFSS对天线进行仿真分析得出,天线可以工作在WLAN(2.4~2.48 GHz)、(5.0~5.15 GHz)和WiMAX(3.4~3.6 GHz)的频段上,并且有着良好的增益。

一种宽带WLAN贴片天线

文中提出了一种单馈的宽带贴片天线应用于无线局域网络通信。该天线由方形贴片、电抗性阻抗表面以及电磁带隙结构组成。文中提出同时加载电抗性阻抗表面和电磁带隙结构能够实现小型化以及宽带化。电抗性阻抗表面作为接地平面能够降低天线的谐振频率。电磁带隙结构能够提高天线的阻抗带宽。测试结果表明所提出的WLAN贴片天线的相对带宽为22.3%(S11=-10 dB),覆盖4.77~5.97 GHz,可以获得6.3~7.2 dBi增益。与现有宽带小型化天线相比,该天线在保证宽带小型化的前提下仍具有较高增益,且辐射性能具有较高的一致性,十分有利于其应用。该天线能够覆盖IEEE 802.11a标准所规定的5 GHz频段,能够实现无线局域网之间的高速数传。

可信WLAN无线接入技术在新型电力系统中的应用分析

电网的高度智能化发展及新型电力系统的建设带来了海量数据接入需求。近年来,随着通信技术的不断更新迭代,电力系统形成了以光传输技术为主,多种有线、无线接入技术为辅的泛在通信网。对于终端接入通信网,采用有线通信方式可以提升通信可靠性及安全性,但光传输网络部署将带来巨大的投资。可信无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)是电力光纤专网的无线覆盖延伸,采用无线局域网鉴别与保密基础架构(Wireless LAN Authentication and Privacy Infrastructure,WAPI)认证标准,相比美国主导的Wi-Fi安全技术,具有更高的安全性,可以为电力终端设备提供安全、可靠的无线接入,防止非法接入、非法伪造、非法入侵。另一方面,目前的可信WLAN建设方案须基于电力光纤专网进行无线接入覆盖,因此对于该技术与电力业务的适配还需在通信性能指标、安全性、经济性等方面进行深入分析。

ENSP在企业WLAN中的安全设计

随着企业WLAN技术的不断发展和普及,确保企业WLAN网络的安全性成为一个重要的问题。ENSP(Enterprise Network Security Policy)作为一种常用的安全设计模型,在企业WLAN中的应用越来越受到关注。文章首先介绍了ENSP模型的概念和基本原理,然后探讨了ENSP在企业WLAN中的安全设计,包括网络拓扑结构、身份认证、访问控制、加密通信等。最后,结合实际案例分析了ENSP在企业WLAN安全设计中的应用,总结了ENSP模型在企业WLAN安全设计中的优势和不足,为企业WLAN安全设计提供了一定的参考价值。

基于WLAN指纹的机身指纹数据库重构与节点定位方法

为降低指纹数据人工采集量,同时获取较高的定位精度性能,提出了一种基于WLAN指纹的飞机机身指纹数据库重构与测试节点定位方法。利用支持向量回归法重建指纹数据,利用K-means算法降低指纹采集工作量,利用优化的DBN进行RSS信息特征提取,最后建立了飞机机身WLAN指纹定位数据库,通过仿真实验对算法性能和系统进行分析和评估。实验结果表明,KNN算法中,IPDBN-54、IPDBN-41、IPDBN-26的平均定位误差分别为10.3892、10.7863、11.1177。WKNN算法中,IPDBN-54、IPDBN-41、IPDBN-26的平均定位误差分别为10.2904、10.7143、11.1038,IPDBN平均定位误差值最小,定位精度相对较高。对比BPNN,IPDBN平均训练时间为166.2 s,具有相对低的训练时间。优化后的深度信念网络算法对于WLAN指纹定位数据库系统建立问题具有很强的适应性,训练时间短、定位精度高。研究旨在实现试验厂房内飞机机身各部位的空间精确定位,提高效率。

重庆邮电大学学报(自然科学版)“新一代WLAN标准Wi-Fi 8新技术”专题征稿启事

随着无线局域网(WLAN)技术的发展,人们越来越依赖使用WLAN进行高清在线视频播放和实时在线游戏等娱乐,与此同时,各行各业正逐步迈向数字化与智能化,如远程办公、智慧家庭和智能座舱等,这些应用场景对WLAN的传输容量及可靠性提出了更高需求。在WLAN主流技术标准向第7代版本(Wi-Fi7)的演进过程中,其工作频率已从ISM 2.4 GHz和5 GHz扩展到6 GHz频段(俗称sub-7 GHz),带宽扩展到320 MHz,调制方式也升级到4096QAM,并采用多链路操作(MLO)技术实现多个链路并发传输,传输容量得到大幅度提升。然而,随着虚拟现实或增强现实等技术逐步走入生活,对Wi-Fi高帶宽的需求进一步增加。

Resource Exhaustion Attack Detection Scheme for WLAN Using Artificial Neural Network

IEEE 802.11 Wi-Fi networks are prone to many denial of service(DoS)attacks due to vulnerabilities at the media access control(MAC)layer of the 802.11 protocol.Due to the data transmission nature of the wireless local area network(WLAN)through radio waves,its communication is exposed to the possibility of being attacked by illegitimate users.Moreover,the security design of the wireless structure is vulnerable to versatile attacks.For example,the attacker can imitate genuine features,rendering classificationbased methods inaccurate in differentiating between real and false messages.Althoughmany security standards have been proposed over the last decades to overcome many wireless network attacks,effectively detecting such attacks is crucial in today’s real-world applications.This paper presents a novel resource exhaustion attack detection scheme(READS)to detect resource exhaustion attacks effectively.The proposed scheme can differentiate between the genuine and fake management frames in the early stages of the attack such that access points can effectively mitigate the consequences of the attack.The scheme is built through learning from clustered samples using artificial neural networks to identify the genuine and rogue resource exhaustion management frames effectively and efficiently in theWLAN.The proposed scheme consists of four modules whichmake it capable to alleviates the attack impact more effectively than the related work.The experimental results show the effectiveness of the proposed technique by gaining an 89.11%improvement compared to the existing works in terms of detection.

多媒体中WLAN技术的跨层设计分析

随着移动通信技术的快速发展,无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)技术成为人们日常生活中的重要组成部分。然而由于无线信道的不稳定性和带宽资源的有限性,如何提高多媒体传输的效率和质量成为一个重要的研究课题。跨层设计作为一种有效的解决方案,可以在不同的网络层之间进行信息交互,从而提升整个系统的性能。基于此,文章主要分析跨层设计在WLAN无线网络通信技术中的应用意义和策略,并展望未来的发展方向。

基于WLAN分析的网络安全技术

由于无线网络主要在开放的空间环境内展开数据信息传输,而不是固定在物理线缆上,存在一定的安全隐患。因此,必须要优化落实对无线网络的安全防护。文章强调了无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)安全防护的必要性,并对恶意攻击、非法用户入侵、重传攻击等影响计算机无线网络安全的主要因素进行了分析。在此基础上,从无线与有线一体化关联分析技术、无线网络安全保障机制、WLAN安全技术这几方面入手,着重阐述了基于WLAN的网络安全防护技术的具体应用,以营造更为安全的WLAN无线网络运行环境。

基于LTE-M与WLAN混合组网的通信系统可靠性研究

近年来,城市轨道交通建设加速增长,对城市轨道交通车地通信系统的可靠运行提出了更高的要求。随着第四代移动网络(4th Generation mobile networks,4G)具体化的长期演进(Long Term Evolution,LTE)系统已经广泛地进行了部署,而且技术也逐渐趋于成熟,地铁长期演进(Long Term Evolution for Metro,LTE-M)车地通信系统具有较强的抗干扰能力、支持快速移动状态下的列车通信、资源调度灵活等优点,突破融合不同通信制式的关键技术,研制出信号通信设备样机,并根据列车控制系统的业务需求对新的通信制式进行测试,保障城铁列车的安全稳定运行。

一种移动感知的太赫兹无线局域网定向MAC协议

现有太赫兹无线局域网定向MAC(Medium Access Control)协议中,节点移动情况下PNC(PicoNet)发送beacon帧时存在部分控制字段浪费、CTAP(Channel Time Allocation Period)中PNC与DEV(Device)进行波束赋形开销偏大等问题。为此,提出了一种移动感知的太赫兹无线局域网定向MAC(Mobility-aware Directional MAC,MA-MAC)协议。该协议采用基于卡尔曼算法的节点扇区预测机制对移动节点的扇区范围进行迭代预测,采用基于DEV扇区预测的beacon帧内容填充机制对beacon帧中时隙分配字段进行填充,采用基于节点扇区预测的快速波束赋形机制使得PNC与DEV之间波束赋形操作简化。通过仿真验证,与基于IEEE 802.15.3c的太赫兹无线局域网定向MAC协议和现有协议进行对比,MA-MAC协议下网络吞吐量得到了提升,网络平均时延、网络整体控制开销得到了改善。

基于自发数据传输的高效双LAN太赫兹无线局域网MAC协议

针对现有的双局域网(LAN)太赫兹无线局域网(Dual-LAN THz WLAN)相关介质访问控制(MAC)协议中存在的某些节点会在多个超帧内重复发送相同的信道时隙请求帧以申请时隙资源以及网络运行的一些时段存在空闲时隙等问题,提出一种基于自发数据传输的高效MAC协议——SDTE-MAC(high-Efficiency MAC protocol based on Spontaneous Data Transmission)。SDTE-MAC通过让各节点都维护一张或多张时间单元链表,使各节点与其余节点在网络运行时间上达到同步,从而获悉各节点应该在信道空闲时隙的什么位置开始发送数据帧,优化了传统的信道时隙分配和信道剩余时隙再分配的流程,提高了网络吞吐量和信道时隙利用率,降低了数据时延,能够进一步提升双LAN太赫兹无线局域网的性能。仿真结果表明,网络饱和时,相较于AHT-MAC(Adaptive High Throughout multi-pan MAC protocol)中的N-CTAP(Normal Channel Time Allocation Period)时段时隙资源分配新机制以及自适应缩短超帧时段机制,SDTE-MAC的MAC层吞吐量提升了9.2%,信道时隙利用率提升了10.9%,数据时延降低了22.2%。

3G/WLAN网络中基于终端移动与业务认知的动态负载均衡机制

下一代无线移动通信要求异构网络之间相互协作,3G蜂窝网与WLAN之间的密切合作将为用户提供无缝的业务链接与多样化通信服务.终端移动与业务时空分布的不均衡性是影响网络性能的重要因素,3G/WLAN网络中业务负载均衡策略是提高网络整体性能的有效途径.首先,文中提出了一种新的基于终端移动与业务认知的动态负载均衡(DLB-MSA)机制,该机制重点关注业务潜在用户,通过动态优化的联合业务接入控制,使得每个无线接入点的业务量与其通信资源保持匹配关系,实现网络的负载均衡.然后,为了探讨终端移动对无线网络通信性能的影响,文中创建了一种新的基于2维终端速率分类与状态转换的移动模型,并且给出了相应的Markov分析方法.该模型能够更准确地反映用户移动规律,通过比较简单的参数学习来逼近3G/WLAN网络中终端的群体移动特征.最后,文中基于该模型对DLB-MSA机制进行性能评估,通过仿真验证了该机制的有效性.