消除蓝牙与WLAN系统共存干扰技术的研究与分析

蓝牙和WLAN系统共享2.4GISM频率,如何避免两者之间的干扰是无线通信技术面临的重要挑战。该文研究分析了消除蓝牙和WLAN系统共存间干扰的算法:蓝牙干扰避免时序(BIAS)算法和速率缩放算法。通过仿真,得到了蓝牙和WLAN系统共存的TCP性能。仿真结果表明这两种技术提高了蓝牙和WLAN系统共存的TCP性能,并且对消除共存系统间干扰也有明显效果。     

一种适用于蓝牙与无线局域网系统共存的机制

目前,蓝牙技术和802.11b技术受到了广泛关注。由于二者都工作在2．4GHz的ISM频段,因此存在相互干扰。该文提出了一种新的共存机制,该共存机制适用于协作环境,同时根据所提的共存机制建立了仿真模型,通过仿真,验证了该共存机制的有效性。     

蓝牙与802.11b的非协作共存技术AFH

文章主要针对蓝牙设备在802.11b无线局域网环境下所受干扰的问题,提出了一种提高蓝牙系统性能的非协作共存方案--自适应跳频(AFH)技术,并重点讨论了这种方案的系统原理和编程实现方法.     

蓝牙与Wi-Fi共存问题在蓝牙系统端的解决方案

随着蓝牙和无线局域网应用的日益广泛,这两种工作在同一公用频段的技术引起的干扰问题受到愈来愈多的关注。就如何解决两种技术的共存问题进行了探讨,分析了频率干扰带来的影响,阐述了几种可行的解决方案,并着重对蓝牙系统方面所采用的自适应跳频技术进行了详细介绍。     

缔造网络安全的奇迹——Windows XP Service Pack 2防火墙设置全攻略

windows XP Service Pack 2是微软公司最新推出的服务包，该服务包增加了安全．蓝牙与Wi-Fi网络支持。Windows XP SP2开发的重点在于安全性的提高．由于采用了一个主动保护的技术，从根本上增强了Windows抵抗病毒入侵的能力，使所有的工作和信息受到保护。     

移动SNS的社交网络传播方式现状分析与改进探索

鉴于社交网络的传播效果对移动SNS的使用尤为重要,本文充分分析了移动SNS的社交网络近距离传播方式现状后,探索性的提出了蓝牙网络和Wi-Fi网络两种技术改进方法,为进一步研究指引了方向。     

比尔·盖茨预言手机终将替代iPod

目前．蓝牙特别兴趣小组正式宣布他们计划与WiMedia联盟和UWB论坛合作，促进2种不同UWB技术的发展。在几米的距离内．UWB旨在提供比Wi-Fi无线网络还要高的带宽。支持者将它作为用户电子应用设备的交互连接，如支持视频流的家庭娱乐网络。而在10米的范围内蓝牙只能支持每秒几兆字节的带宽，主要应用在手机、耳机和像无线键盘、鼠标之类的小设备中。     

构建专属WPAN——访蓝牙技术联盟亚太地区与日本市场总监施立德

由于蓝牙具有低功耗、低代价和比较灵活等特点,我们能看到越来越多的人在使用蓝牙设备。为此,本报记者通过Email的方式独家专访了蓝牙技术联盟亚太地区与日本市场总监施立德(EricSchneider)。他表示,无线标准之间并不互相竞争,虽然蓝牙和Wi-Fi技术在很多应用领域出现重叠,但基于蓝牙技术的WPAN主要是在采用对待(adhoc)连接的移动个人环境中为单个或两个用户提供访问和应用。     

Zigbee和Wi-Fi的干扰和共存

Zigbee是近年来出现的一种新兴的短距离无线通信技术,它采用了IEEE802.15.4标准作为其物理层和媒体接入层规范,具有低功耗、低成本和低复杂度的特点.它和Wi-Fi有着不同的应用空间,主要适用于自动控制、远程监控等领域,是Wi-Fi的有效补充.但是由于它们使用的是相同的频段,不可避免地会出现相互之间的干扰.对Zigbee和Wi-Fi的主要特性作了比较,分析了两者产生干扰的原因,在室内环境下具体分析了Zigbee对Wi-Fi的干扰情况,并且提出了两者共存问题的解决方法.     

ZigBee和Wi-Fi组成无线网关的干扰及共存机制

鉴于ZigBee技术的低功耗、低成本、低复杂度的特性和Wi-Fi的组网方便、易扩展、高数据速率、高功耗的特点,采用新兴的ZigBee和Wi-Fi融合通信技术组成智能家庭网关,能够很好地满足家庭远程监控、家电控制和家庭安防等个性化的要求。但由于它们所使用的是相同的2.4GHz频段,彼此间会不可避免的出现干扰,对ZigBee和Wi-Fi本身的抗干扰性能和共存机制进行分析,可以很好地避免彼此间的干扰,并能改善其共存特性。     

Wi-Fi无线网络技术在校园网中的应用

随着计Wi-Fi无线网络技术日趋成熟,其取代传统的蓝牙技术、HomeRF技术,在各行各业特别是校园中被广泛的使用。其所具备的移动性、便捷性、高速性及开放性等特征,给我带来了诸多便利,但也正是这些与生俱来的特点,其所具备的安全隐患也备受关注。本文将重点分析Wi-Fi无线技术如何为校园服务、如何规划建设无线校园及对无线网络安全提出些许建议。     

基于位置服务室内节点的信道分配模型与可信度评估

针对位置服务(LBS)在深度室内环境下将无法进行GPS定位问题,提出一种融合GPS、Wi-Fi、ZigBee和蓝牙混合的LBS室内节点信道分配模型和可信度评估与控制方法。信道分配模型解决了组合信道分配包括业务负载判据和每个节点的可用射频及非重叠的射频信道的数量问题。通过对每一个接入点(AP)的信号强度建立与参考点的信号强度的预测模型,采用基于能量度量优化算法判断选择组合信道可信度,自适应选择性能好的邻居节点参与迭代优化。仿真结果表明,该方法能有效抑制通信干扰误差在网络内的扩散,降低定位复杂度,提高定位精度,同时提高整个网络的扩展性与鲁棒性。     

基于Modbus协议的无线传感器网络网关设计

针对异构网络通信协议的融合问题,设计了一种无线传感器网络网关.网关通过Wi-Fi接入公共网络,采用ZigBee、蓝牙、Wi-Fi三种无线通信技术组建感知网络,以实现用户远程访问和控制传感器网络节点的功能.提出以Modbus协议规范作为不同类型网络间应用层协议转换的统一标准,屏蔽了异构网络通信协议数据格式的差异,改善了网关的可扩展性.在以ARM处理器为核心的硬件平台上,运用嵌入式编程实现网关功能.经测试,无线传感器网络网关运行稳定高效,满足多数应用场合的实时性要求.     

蓝牙Scatternet在足球机器人通信中的研究

本文针对机器人足球比赛中无线通信频率的相互干扰和稳定性差等问题,引入蓝牙技术。详细介绍了蓝牙的两种组网方式,提出基于散射网的构造算法;通过蓝牙技术实现机器人与决策数据库服务器的无线通讯,提高了无线通信方式在机器人足球比赛中的实时性、安全性和抗干扰能力。研究表明,这种方法是行之有效的。     

Wi-Fi技术在3G手机设计方案中的应用与研究

针对3G手机行业内嵌Wi-Fi芯片设计方案的广泛市场需求和实施过程中可能存在的问题,通过对IEEE 802.11协议、双芯片架构、以及Wi-Fi和蓝牙的频带冲突、数据总线并发在3G手机设计方案中的应用等问题的分析,提出了3G手机行业集成Wi-Fi功能的解决方案,详细论述了解决方案的设计、实现过程。     

面向高密度Wi-Fi部署环境下的抗干扰策略

高密度Wi-Fi部署环境如银行、写字楼、mall等,普遍存在的同质干扰问题是制约用户体验及网络质量提升的痛点。首先,针对该问题研究了干扰检测技术并提出一种识别和度量Wi-Fi节点干扰的干扰程度评估模型。随后提出了“容忍+避让”的抗干扰策略,容忍策略基于捕获效应理论及无线资源管理技术,提升了干扰条件下数据通信质量;避让策略采用局部化信道自协调算法和去中心分布式架构,解决同质干扰中的冲突问题。最后,实现了抗干扰机制WifiAAS。测试结果表明,该机制可提升10%设备性能,且未带来过大开销。     

蓝牙散射网的数据传输性能分析

在蓝牙微微网中,主设备决定跳频序列.由于各主设备独立跳频,因此在多个微微网中数据分组会由于跳至同一频隙而产生较高的误包率.文中建立了散射网下数据分组相互干扰的分析模型,在此基础上得出了蓝牙散射网在进行ACL分组传输时的网络吞吐量.针对不同的跳频方式和网络是否全局时隙同步的四种情况对单一类型的分组发送成功率进行了具体的分析,并进一步得出采用混合分组时的网络最大吞吐量,并得出达到最大吞吐量是应当采用的最佳分组及最佳分组的传输延迟.     

On the analysis of statistics of mobile visitors

This paper discusses location-based mobile services. The problem of counting mobile users (mobile phones) in a selected area is considered. The information available from the analysis of wire-less protocols (Wi-Fi, Bluetooth) is used for the calculation. The aim of the study is to construct an analog of systems of web statistics operating with real mobile subscribers (instead of data on web page visits as in web statistics). As a result, we obtain information about traffic, identification and analysis of trends in user traffic, search for the core of regular visitors, and detection of its dynamics. The paper presents algorithms for calculating network proximity and examples of use.