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

主讲人:谷小乐 机构:南昌航空大学

时长:0:12:29 年代:2015年