Passiv övervakning med distribuerade trådlösa sniffare är en effektiv teknik för att övervaka aktiviteter i trådlösa infrastrukturnätverk för feldiagnos, resurshantering och kritisk väganalys. Det finns kompromisser när det gäller fullständig information som fångas upp jämfört med installationskostnaderna och driftskostnaderna för ett passivt övervakningssystem. I detta dokument introducerar vi en kvalitet av övervakning (QoM) metrisk definieras av det förväntade antalet aktiva användare övervakas, och undersöka problemet med att maximera QoM genom att klokt tilldela sniffare till kanaler baserat på kunskap om användaraktiviteter i ett flerkanaligt trådlöst nätverk. Två fångstmodeller beaktas. Den första, som kallas användarcentrisk modell antar ram-nivå fånga förmåga sniffare så att olika användares aktiviteter kan särskiljas. Den andra, kallas sniffer-centrisk modell använder bara binär kanalinformation (aktiv eller inte) på en sniffare. För den användarcentrerade modellen visar vi att det implicita optimeringsproblemet är NP-hårdt, men ett konstant approximationsförhållande kan uppnås via polynomiska komplexitetsalgoritmer. För sniff-centrisk modell, vi utformar en stokastisk inference system som omvandlar problemet till den användarcentrerade domän, där vi kan tillämpa våra polynomiska approximation algoritmer. Effektiviteten i vårt föreslagna system och algoritmer utvärderas vidare med hjälp av både syntetiska data och verkliga spår från ett operativt WLAN.
I REF introducerade vi en kvalitet av övervakning (QoM) metrisk definieras av det förväntade antalet aktiva användare övervakas, och undersökte problemet med att maximera QoM genom att klokt tilldela sniffare till kanaler baserat på kunskap om användaraktiviteter i ett flerkanaligt trådlöst nätverk.
On Quality of Monitoring for Multi-channel Wireless Infrastructure Networks
{'venue': 'IEEE Trans. Mob. Comput.', 'journal': 'IEEE Trans. Mob. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}