专利名称：智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法
技术领域：
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于蜂窝移动通信网络的智能监测应用 中数据接入过程的性能指标预测方法。
背景技术：
随着现代科技的发展，先进的信息通信技术越来越深入人们日常的生产与生活。 智慧社区(家居)、智能楼宇及电子医疗健康等应用充分展现了现代通信技术为人们生活 所带来的便利。智能监测应用是一类应用很广泛的业务，根据行业应用需求，将在前段部署 功能各异的传感器节点，用于对关键参数进行收集，从而达到监控测量的目的。虽然智能监 测应用到的行业领域比较广泛，但是这些应用都有共同的需求亟需相应的网络通信技术 来完成信号传输任务，并保证数据的可靠传输。根据行业应用的不同需求而建立了各自的 数据传输网络，从而形成了互为壁垒的竖井式发展。而另一方面，已被视为公共基础设施的 蜂窝移动通信网络却发展迅猛，不仅拥有广阔的网络覆盖，还拥有众多的用户群体。因此， 这样的一种思路应运而生能否将3G或B3G移动通信网络作为公共数据传输网络，传输由 各种行业应用中前端部署的传感器网络所收集的数据，避免重复建设各种专用网络，打破 行业应用间的技术壁垒，也进一步拓展传统无线通信技术的应用领域。然而，由于传统蜂窝网络是针对人与人间的通信而设计的，几乎不会面对同一个 小区成千上万个通信节点同时发起接入请求的情景，这对于接入资源有限的蜂窝移动通信 网络来说将会造成严重的拥塞。因此，数据接入问题将是基于蜂窝移动通信系统的智能监 测应用能否成功的关键。如何保证众多通信节点在传统蜂窝移动通信系统中的接入问题， 成为了利用传统蜂窝移动通信网络作为公共数据传输控制平台以拓展信息通信技术在行 业场景中应用的亟待解决的首要难题。此外，由于部署实际网络将会花费大量的人力、物 力及财力，而在网络部署后再进行优化将进一步加大行业应用的成本，因此，如何对基于蜂 窝移动通信系统的智能监测应用中的数据接入过程进行建模分析，从而通过模型的控制及 关键参数的设置来影响实际机制的设计和系统参数的配置，成为该研究方向的一个重要挑 战。
发明内容
(一 )要解决的技术问题本发明要解决的技术问题是如何通过概率论及排队理论对基于蜂窝移动通信网 络的智能监测应用中数据接入过程的用户碰撞概率、成功接入概率及平均用户接入时延等 重要的性能指标进行预测。( 二 )技术方案为解决上述技术问题，本发明的技术方案提供了一种智能监测应用中数据接入过 程的性能指标预测方法，该方法包括Sl 根据基于Beta分布模型的概率密度函数获得每一帧中发起接入请求的通信
4节点数目；S2:基于系统配置的随机接入信道数目，通过全概率公式计算得到每一帧中发起 接入请求的通信节点的碰撞概率；S3 根据所述每一帧中发起接入请求的通信节点数目以及每一帧中发送接入请求 的通信节点的碰撞概率，获得通信节点的平均成功接入概率；S4:根据所述接入节点的平均成功接入概率对基于通信节点按批次发起接入请求 的^/G/l排队模型进行修正，获得改进的排队模型；基于所述改进的排队模型以及预置的 每批次节点数目分布模型，获得通信节点的平均接入时延。优选地，步骤Sl中，所述发起接入请求的通信节点数目包括第一次发起接入请 求的新到达节点的数目，以及由于碰撞而退避到当前帧重新发起接入请求的节点的数目。优选地，步骤Sl中，所述发起接入请求的通信节点数目的概率密度函数为
权利要求
1.一种智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特征在于，所述方法包 括以下步骤51根据基于Beta分布模型的概率密度函数获得每一帧中发起接入请求的通信节点 数目；52基于每一帧配置的随机接入信道数目，通过全概率公式计算得到每一帧中发起接 入请求的通信节点的碰撞概率；53根据所述每一帧中发起接入请求的通信节点数目以及每一帧中发送接入请求的通 信节点的碰撞概率预测值，获得通信节点发送接入请求的平均成功接入概率；S4:根据所述接入节点的平均成功接入概率对基于通信节点按批次发起接入请求的 mVG/1排队模型进行修正，获得改进的排队模型；基于所述改进的排队模型以及预置的每 批次节点数目分布模型，获得通信节点的平均接入时延。
2.如权利要求1所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特征在 于，步骤Sl中，所述发起接入请求的通信节点数目包括第一次发起接入请求的新到达节 点的数目，以及由于碰撞而退避到当前帧重新发起接入请求的节点的数目。
3.如权利要求1或2所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特 征在于，步骤Sl中，所述发起接入请求的通信节点数目的概率密度函数为
4.如权利要求1所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特征在 于，步骤S2中，第j帧中通信节点的碰撞概率
5.如权利要求1所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特征在 于，步骤S3中，所述每一帧中发送接入请求的通信节点的成功接入概率
6.如权利要求1所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特征在 于，步骤S4中，所述通信节点的平均接入时延包括发起接入请求后等待回复的平均时间， 以及由于发生碰撞而退避的平均时间。
7.如权利要求6所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特征在 于，所述发起接入请求后等待回复的平均时间等效为节点在数据传输网络中停留的总时间 W w = WQ+E[ts]E[rJ(E[C/2] - E[U])/2E[U] + AE[U]E[tsf /2「η 主…一 -l-XE[U]E[ts]--白勺平均节点数目，基于所述通信节点按批次接入的mVG/1排队模型和所述预置的每批次节 点数目分布模型计算获得。
8.如权利要求6所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特征在 于，所述发生碰撞而退避的平均时间E[tb]表示为E[tb] = E[nc) AfjTl = E[nc]耳 fj = E[nc]-^T1其中，E[n。]表示节点的平均碰撞次数，且E[ts] = 1/Ρ3μ，Ps为所述每一帧中发送接入 请求的通信节点的成功接入概率；μ为蜂窝网络服务速率，表示单位时间内网络能够服务 的用户数目，与所述配置的随机接入信道数目相关。
9.如权利要求1或7所述的智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，其特 征在于，所述预置的每批次通信节点数目分布模型为正态分布或泊松分布模型。
全文摘要
本发明公开了一种智能监测应用中数据接入过程的性能指标预测方法，包括S1根据基于Beta分布模型的概率密度函数获得每一帧中发起接入请求的通信节点数目；S2基于每一帧配置的随机接入信道数目，通过全概率公式计算每一帧中发起接入请求的通信节点的碰撞概率；S3根据所述每一帧中发起接入请求的通信节点数目和所述每一帧中发起接入请求的通信节点的碰撞概率，获得接入节点的平均成功接入概率；S4基于考虑了通信节点碰撞影响的排队模型以及预置的每批次节点数目分布模型，获得通信节点的平均接入时延。本发明通过预测模型对关键性能指标进行预测，为未来应用广泛的基于蜂窝网络的智能监测业务提供了指导基础，也为算法优化提出改进方向。
文档编号H04W24/00GK102075971SQ201010611430
公开日2011年5月25日 申请日期2010年12月29日 优先权日2010年12月29日
发明者高天润 申请人:高天润