基于云模型的无线传感器网络链路质量的预测
第九届中国传感器网络学术会议（CWSN2015）——无线传感器网络中，节点通过单跳或多跳传递信息.如能提前获知链路质量信息，为上层路由选择链路提供参考，是感知信息实时、准确地送达监控中心的基础.在分析现有基于智能学习链路质量预测方法的基础上，提出一种基于云模型的链路质量预测机制.通过收集不同场景下的链路质量样本，采用自适应高斯云变换对训练样本中的RSSI(receivedsignalstrengthindication)，LQI(linkqualityindicator)，SNR(receivedsignalstrengthindication)及PRR(packetreceptionrate)进行链路划分;考虑到传感器节点的资源受限问题，采用apriori算法对划分后的链路质量参数RSSI，LQI，SNR及PRR进行关联规则挖掘;在此基础上，基于三维云正向发生器预测链路质量.仿真结果表明，与基于bp神经网络的预测方法相比，提出的链路质量预测机制具有较高的预测精度。
关键词： 无线传感器网络 络链路质量预测 高斯云变幻 第九届中国传感器网络学术会议（CWSN2015）
主讲人：谷小乐 机构：南昌航空大学
时长：0:12:29 年代：2015年
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