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CSMA/CA与CSMA/CD的区别 2011-12-19 22:09:57| 分类： 默认分类 | 标签： |字号大中小 订阅 .

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1.CSMA/CD媒体访问控制协议

由于以太网（Ethernet）成为现存局域网络结构的绝大多形式，CSMA/CD（Carrier Sense Multiple ACcess/Collision Detection）载波监测多址接人协议也成为局域网采用最多的MAC协议。CSMA/CD适宜于总线型局域网拓扑结构的随机竞争型媒体访问控制。总线型网络允许同一时刻只有一个节点（Node）发送数据，一旦两个或以上节点同时发送数据，则会发生数据碰撞，数据不能正常发送和接收。CSMA/CD协议就是尽可能保证网络上同时只有一个节点发送数据，减小数据“碰撞”概率。

CSMA/CD工作过程：

当MAC收到LLG发来的数据以后，首先监测网络电缆上是否具有数据，即载波传送。如果网络空闲，即没有载波传送，则将数据装帧，经物理层发送出去。如果网络繁忙，则监测网络直到网络空闲，再将数据装帧发送。

发送数据前 先侦听信道是否空闲 ,若空闲 则立即发送数据.在发送数据时,边发送边继续侦听.若侦听到冲突,则立即停止发送数据.等待一段随机时间,再重新尝试.

先听后发，边发边听，冲突停发，随即延迟后重发
2.CSMA/CA协议

CSMA作为随机竞争类MAC协议，具算法简单而且性能丰富，所以在实际局域网的使用中得到了广泛的应用。但是在无线局域网中，由于无线传输媒体固有的特性及移动性的影响，无线局域网的MAC在差错控制、解决隐藏终端等方面存在应有别于有线局域网。因此WLAN与有线局域网所采用的CSMA备一定的差异。WLAN采用CSMA/CA（CSMA/Collision　Avoidance）协议，其与CSMA/CD最大的不同点在于其采取避免冲突工作方式。

与CSMA/CD不同，WLAN媒体访问控制（MAC）层采用的CSMA/CA（CSMA/Collision Avoidance）协议，由于在RF传输网络中冲突检测比较困难，所以该协议用避免冲突检测代替802.3协议使用的冲突检测，采用冲突避免机制尽量减小冲突碰撞发生的概率，以提高网络吞吐性能与迟延性能。协议使用信道空闲评估（CCA）算法来决定信道是否空闲，通过测试天线能量和决定接收信号强度RSSI来完成，并且使用RTS、CTS和ACK帧减少冲突。数据加密与普通局域网的等同加密（WEP）算法一样，使用64位密钥和RC4加密算法。

CSMA/CA工作过程

当发射端希望发送数据时，首先检测介质是否空闲，若是介质为空闲时，送出RTS（Request To Send请求发送），RTS信号包括发射端的地址、接收端的地址、下一笔数据将持续发送的时间等信息，接收端收

到RTS信号后，将响应短信号CTS（Clear To Send），CTS信号上也RTS内记录的持续发送的时间，当发射端收到CTS包后，随即开始发送数据包。接收端收到数据包后，将以包内的CRC（CyClic Redundancy Check，循环冗余校验）的数值来检验包数据是否正确，若是检验结果正确时，接收端将响应ACK包，告知发射端数据己经被成功地接收。当发射端没有收到接收端的ACK包时，将认为包在传输过程中丢失，而一直重新发送包。

3.CSMA/CA与CSMA/CD的区别

（1）载波检测方式：因传输介质不同，CSMA/CD与CSMA/CA的检测方式也不同。CSMA/CD通过电缆中电压的变化来检测，当数据发生碰撞时，电缆中的电压就会随着发生变化；而CSMA/CA采用能量检测（ED）、载波检测（CS）和能量载波混合检测三种检测信道空闲的方式。

（2）信道利用率比较CSMA/CA协议信道利用率低于CSMA/CD协议信道利用率。但是由于无线传输的特性，在无线局域网不能采用有线局域网的CSMA/CD协议。信道利用率受传输距离和空旷程度的影响，当距离远或者有障碍物影响时会存在隐藏终端问题，降低信道利用率。

具体最高的信道利用率与传输速率有关。在IEEE802.11b无线局域网中，在1Mb/s速率时最高信道利用率可到90%，而在11Mb/s时最高信道利用率只有65%左右。
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论文研究的基本过程
第一步 选题与问题陈述，明确研究的问题

问题可能有不同的来源，来自于学术研究的问题；来自于政府或公共利益集团的问题；以及来自企业或产业集团的问题等。不同来源问题的研究性质往往不一样。学术研究，往往是基础性或学科性的研究；全部或部分来自相关学科、政府或公共利益集团的问题，一般是专题或对策研究；来自企业或产业集团的问题,大多适合于对策研究。对学生来说，问题主要来自自己的选择。

第二步 文献回顾与评论

搜集与选题相关的学术文献，通过认真阅读，筛选与研究主题关系紧密的重要文献进行综述。

第三步 概念框架的形成

把所研究的问题进行理论提炼，定义重要的术语或概念；然后用定义后的概念来描述研究主题；最后应用概念框架发展理论，并用这些理论解释研究材料中发现的模式和联系。

第四步 确定方法，收集资料

根据研究的需要，收集相关资料数据，通过对数据资料的处理分析，在研究中发现相关联系。

第五步 解释研究结果，形成结论，提出解决的办法

解释分析研究中的发现或结果，从切合实际的解释中得出研究的结论。解释意味着研究发现是否具有适应性或有用性，以及在实施决策时的可靠性。解释

可以进一步了解研究发现的意义。
第六步 写出论文

将全部研究过程和相关分析结果、解释以及结论按要求整理形成论文。

四、研究过程的设计与步骤对某项研究过程进行总体策划和安排是非常重要的，也是着手进行研究的第一步。通常要包括研究什么问题（论点），从什么地方获得什么数据（论据Evidence），这些数据（论据）如何解释来最有效地支持研究的问题。通常研究过程的设计和步骤（Research Design and Procedures）如下：第一步：定义研究的基本问题或者需要验证的假设。研究的问题（Researchable Question）指的是有争议或者大家缺乏了解的领域或知识，通过研究过程将这些问题弄清楚，或者为未来的研究打下一定的基础。研究的问题通常都是可以用一个或者一系列的问题的表述或论断（Statement）来表达。从研究角度看，这些问题的表述或论断构成了研究的假设（Hypothesis）。科学的研究过程就是要证明这个假设的可靠性。如果让人们相信这一假设是站得住脚的，或者是真实正确的，那么我们需要对其进行验证。这个研究的过程也被称为是假设的检验过程（Hypothesis Testing）。研究问题要明确具体，不要宽泛，既要重点突出，又要有一定的灵活性，包容相关的问题。研究的问题不能是一个概念本身，而是一个有关这个概念的问题，也就是要对这个问题寻求具体的答案，而不是笼统地讲一个概念。在一般逻辑上，有三个层次的问题：What（是什么）、Why（为什么）、How（如何做）。提出需要验证的假设也要明确具体，有明确的范围。假设的验证可以从两个层次上展开，要么可以进行测度和定量分析，要么可以进行符合逻辑上的推理和判断。第二步：进行文献检索和文献回顾文献回顾（Literature Review）非常重要。从人类认识客观世界看，绝大多数的研究都不是孤立的和断想的结果。别人通常都会在你所研究的领域做过探索。既便不是与你的思路和方法一样，也会涉及到你所研究的领域。因此，承认别人的研究成果并对别人的研究成果进行总结和评论是一般研究的开始，也是对所要研究的问题进行识别和进行反思的前提和基础。注重文献检索和文献回顾会使研究者避免走许多弯路，也会使研究本身具有更大的价值。通常，通过文献检索和文献回顾，可以了解所进行的研究领域及其相关内容；知晓相关领域有影响的成果及其内容；比较和熟悉相关的问题和概念及其它们之间的关系；知道哪些地方存在知识空缺或者是缺陷，从而进一步规划自己的研究问题和研究假设。文献检索和文献回顾应该贯穿研究的整个过程，是研究的基础。这部分工

作主要是从最终论文的注释中反映出来。第三步：确定研究的分析方法。研究的分析方法一般指是用定量的分析方法，还是用定性的分析方法。不同研究问题往往要求不同的分析方法。例如在研究的探索阶段，所要研究的问题还没有界定清楚，特别是测度指标不确定，理论的框架还很模糊，通常我们更需要定性的方法，也就是从收集和分析定性的数据来逐步推导出概念模型。如果在理论框架或概念模型比较清楚，测度指标比较确定的情况下，我们就可以考虑用定量的方法来收集和分析数量指标，用以验证理论假设，或者衡量各变量之间的关系。我们要特别注意的是，定量与定性的分析方法不是对立的，两者之间是起到相辅相成作用的。所收集的定性资料可以通过编码和统计的方法用定量的方式来进行分析；所收集的定量数据往往也需要定性的方式来进行解释，特别是对测度指标的定义和描述能最大程度地辅助定量分析所得出的结论。第四步：进行数据的收集无论是定量，还是定性的研究分析方法，都要涉及如下问题：收集什么数据和/或资料，从哪里收集数据和资料，用什么方法收集数据和资料。通常数据的来源有两个：第一手数据（Primary Data）和第二手数据。（Secondary Data ）。第一手数据是我们专门为回答我们的研究问题而收集的原始数据。第二手数据是别人曾为某目的而收集的数据。第一手数据与第二手数据各有优势。收集第一手数据，研究者可以专门针对自己的需要收集，可以自己定义数据的范围，也可以排除某些不相关的因素的影响等。而第二手数据的优势是收集的速度快，成本相对低，但是第二手数据未必能够满足回答研究的需要，因为数据是别人为其自身的目的收集的，其数据定义、测度指标、收集的时间等与我们的研究要求未必十分吻合。所以，第二手的数据一般在研究中有三个作用：在某个角度上满足作为参考和比较的需要、文献回顾的需要，以及作为研究的唯一数据来源。用第二手数据作为唯一数据来源的研究多半是对历史行为进行回顾性的研究，或者是在各方面不可能收集到第一手数据的情况下。实际上，国家统计机构公布的大量数据为研究者解决了数据收集的问题。第二手数据来源包括：图书馆、国际互联网、在线和非在线数据库等。数据的形式为书籍资料、论文资料、研究报告、统计资料等。第一手数据有许多的收集方式，定性数据的收集包括小组讨论、深度访问、实地考察等。定量数据收集主要就是问卷调查。可以采取面对面形式，也可以采取电话方式，甚至还可以借助国际互联网收集第一手数据。另

外，需要指出的是，在社会科学和商务研究中还引入了一些自然科学的数据收集方法和研究方法，例如实验法（Experimentation）。实验法已经超出了仅对某个变量进行测度的范围，允许研究者在某个环境下控制某个变量（自变量），而观察该变量对所研究的事物（人或者物体，为因变量）如何产生影响。实验法的优点是可控性，而且针对不同的事物群体和条件可以重复相同的方法，因此可以发现自变量在人、环境和时间等方面的影响效果[9]。第五步：进行数据的处理和分析数据的处理主要是保证数据的准确性，并将原始的数据进行分类，以便转化成可以进行进一步分析的形式。数据处理主要包括数据编辑、数据编码和数据录入三个步骤。数据编辑（Data Editing）就是要识别出数据的错误和遗漏，尽可能改正过来，以保证数据的准确性、一致性、完整性，便于进一步的编码和录入。数据编码（Data Coding）就是对所收集的第一手数据（例如对问卷开放式问题的回答）进行有限的分类，并赋予一个数字或其他符号。数据编码的主要目的是将许多的不同回答减少到对以后分析有意义的有限的分类。数据录入（Data Entry）是将所收集的第一手或者第二手数据录入到可以对数据进行观察和处理的计算机中，录入的设备包括计算机键盘、光电扫描仪、条形码识别器等。研究者可以用统计分析软件，例如SPSS等对所形成的数据库进行数据分析。对于少量的数据，也可以使用工作表（Spreadsheet）来录入和处理。数据的分析就是运用上述所提到的定性或定量的分析方法来对数据进行分析。研究者要根据回答不同性质的问题，采取不同的统计方法和验证方法。对于有些研究，仅需要描述性的统计方法，对于另一些研究可能就需要对假设进行验证。在统计学中，假设的验证需要推论的统计方法（Inferential Statistics）。对于社会科学和商务的研究，一些研究是针对所获取的样本进行统计差异（Statistical Significance）的验证，最终得出结论是拒绝（Reject）还是不拒绝（Fail to Reject）所设定的假设条件。另一些研究则是进行关联度分析（Measures of Association），通常涉及相关分析（Correlation）和回归分析（Regression）。相关分析是通过计算来测度变量之间的关系程度；而回归分析则是为预测某一因变量的数值而创建一个数学公式。值得注意的是，随着我们研究和分析的问题越来越复杂，计算机和统计软件的发展使得多变量统计工具应用越来越广泛。如果多变量之间是从属关系，我们就需要从属关系的分析技巧（Dependency Techniques），如多元回归分析（Multiple Regression）、判别分析（Disc

riminant Analysis）、方差的多元分析（MANOVA，Multivariate Analysis of Variance）、典型相关分析（Canonical Analysis）、线性结构关系分析（LISREL，Linear Structural Relationships）、结合分析（Conjoint Analysis）等。如果多变量之间是相互依赖关系，我们就需要相互依赖关系的分析技巧（Interdependency Techniques），如因子分析（Factor Analysis）、聚类分析（Cluster Analysis）、多维尺度分析（Multidimensional Scaling）等。如果收集的数据有明显的时间顺序，我们不考虑变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，我们就需要时间序列分析（Time Series Analysis）。目前流行的统计软件，如SPSS对上述各种分析方法都提供非常好的支持。第六步：得出结论，并完成论文论文的撰写要结构合理、文字表达清楚确定，容易让人理解。形式上要尽量采取可视化的效果，例如多用图表来表现研究过程和研究结果。具体论文的撰写要考虑包含如下内容：摘要、研究介绍（包括背景、研究的问题、研究的目的）、研究的方法和步骤（样本选择、研究设计、数据收集、数据分析、研究的局限性）、研究的发现、结论（简要结论、建议、启示意义）、附录、参考文献。