發(fā)布時間：2018-06-27 16:05

  本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 鏈路質(zhì)量預測�。� 參考：《工程科學與技術(shù)》2017年02期

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,鏈路質(zhì)量預測為數(shù)據(jù)可靠傳輸和上層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議性能的提高提供支撐。為進一步提高鏈路質(zhì)量預測的準確性,提出基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(dynamic Bayesian networks,DBN)的鏈路質(zhì)量預測機制。為避免單一評價指標的片面性,從鏈路信號質(zhì)量、鏈路穩(wěn)定性及非對稱性3方面綜合評價鏈路質(zhì)量;采用K-means聚類算法對參數(shù)進行離散化預處理,得到各參數(shù)的離散區(qū)間;采用熵值法確定各參數(shù)的權(quán)重,以消除參數(shù)權(quán)重計算中主觀因素的干擾;為避免最大隸屬原則的缺陷,采用非對稱貼近度分析法構(gòu)建綜合性的鏈路質(zhì)量等級指標;借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian networks,BN)處理不確定性問題的優(yōu)勢和BN分類器在分類上的良好性能,確定DBN的初始網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò),采用EM算法進行DBN模型的參數(shù)學習,從而構(gòu)建了基于DBN的鏈路質(zhì)量預測模型。實驗結(jié)果表明了采用非對稱貼近度分析法劃分鏈路質(zhì)量等級的合理性與DBN鏈路質(zhì)量預測模型的合理性;與4C及FLI預測模型相比,本文模型具有更高的預測準確度。采用鏈路信號質(zhì)量、鏈路穩(wěn)定性及非對稱性3個指標評價鏈路質(zhì)量,采用DBN構(gòu)建預測模型,可得到更準確及魯棒性更好的鏈路質(zhì)量預測結(jié)果。
[Abstract]:In wireless sensor networks, link quality prediction provides support for reliable data transmission and improved performance of upper layer protocols. In order to improve the accuracy of link quality prediction, a link quality prediction mechanism based on dynamic Bayesian networks is proposed. In order to avoid the one-sidedness of single evaluation index, the link quality is evaluated comprehensively from three aspects: link signal quality, link stability and asymmetry, and K-means clustering algorithm is used to discretize the parameters to obtain the discrete interval of each parameter. The entropy method is used to determine the weight of each parameter in order to eliminate the interference of subjective factors in the calculation of parameter weight, and to avoid the defect of maximum membership principle, asymmetric closeness analysis method is used to construct the comprehensive link quality grade index. Based on the advantages of Bayesian Networks (Bayesian Networks) in dealing with uncertain problems and the good performance of BN classifier in classification, the initial and transfer networks of DBN are determined, and the parameters of DBN model are studied by EM algorithm. The link quality prediction model based on DBN is constructed. The experimental results show that it is reasonable to use asymmetric closeness analysis method to divide link quality grade from DBN link quality prediction model, and compared with 4C and FLI prediction model, the proposed model has higher prediction accuracy. Using link signal quality, link stability and asymmetry to evaluate link quality, and using DBN to build prediction model, more accurate and robust link quality prediction results can be obtained.
【作者單位】： 南昌航空大學物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究所;南昌航空大學軟件學院;南昌航空大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61363015;61262020;61501218;61501217) 江西省高等學校科技落地計劃資助項目(KJLD14054) 江西省教育廳科學技術(shù)重點資助項目(GJJ150702)
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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本文編號：2074469