資料介紹
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點通過單跳或多跳傳遞信息,如能提前獲知鏈路質(zhì)量信息,為上層路由選擇鏈路提供參考,是感知信息實時、準(zhǔn)確地送達(dá)監(jiān)控中心的基礎(chǔ).在分析現(xiàn)有基于智能學(xué)習(xí)鏈路質(zhì)量預(yù)測方法的基礎(chǔ)上,提出一種基于云模型的鏈路質(zhì)量預(yù)測機制,通過收集不同場景下的鏈路質(zhì)量樣本,采用自適應(yīng)高斯云變換對訓(xùn)練樣本中的RSSl(received signal strength indication),LQlOink quality indicator),SNR(received signal strength indication)及PRR(packet reception rate)進(jìn)行鏈路劃分;考慮到傳感器節(jié)點的資源受限問題,采用Apriori算法對劃分后的鏈路質(zhì)量參數(shù)RSSI,LQI,SNR及PRR進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘;在此基礎(chǔ)上,基于三維云正向發(fā)生器預(yù)測鏈路質(zhì)量.仿真結(jié)果表明,與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法相比,提出的鏈路質(zhì)量預(yù)測機制具有較高的預(yù)測精度.
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