無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通過(guò)部署大量的傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)感知區(qū)域,節(jié)點(diǎn)攜帶的能量有限,且經(jīng)常部署在一些惡劣的野外環(huán)境中,其通信過(guò)程容易收到干擾,造成通信鏈路不穩(wěn)定,導(dǎo)致數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^(guò)程中會(huì)出現(xiàn)丟包現(xiàn)象。若能夠在節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包之前預(yù)測(cè)鏈路質(zhì)量,選擇鏈路質(zhì)量好的鏈路進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,這將可以減少數(shù)據(jù)包的重傳,節(jié)約節(jié)點(diǎn)的有限能量,進(jìn)而提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。論文分析了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的鏈路特性,介紹了現(xiàn)有的鏈路質(zhì)量預(yù)測(cè)方法;針對(duì)鏈路的波動(dòng)性和非對(duì)稱性等特性,選取無(wú)線鏈路物理層參數(shù)的均值、方差和非對(duì)稱性指標(biāo)作為鏈路質(zhì)量參數(shù);采用零相位分量分析白化法去除樣本之間的相關(guān)性,對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)處理;采用無(wú)監(jiān)督聚類的高斯混合模型劃分鏈路質(zhì)量等級(jí),可避免由于人為選定臨界點(diǎn)所帶來(lái)的誤差;針對(duì)無(wú)線鏈路樣本的不平衡問(wèn)題,采用K-means合成少數(shù)類上采樣技術(shù)（Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE）處理不平衡樣本,經(jīng)過(guò)K-means聚類將樣本分成不同的聚簇,在每個(gè)聚簇中通過(guò)隨機(jī)線性插值的方式增加少數(shù)類樣本的數(shù)量,從而使各個(gè)鏈路質(zhì)量等級(jí)的樣本量達(dá)到平衡;采用加權(quán)隨機(jī)森林分類算法構(gòu)... 

【文章來(lái)源】：南昌航空大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

TelosB節(jié)點(diǎn)實(shí)物圖

學(xué)碩士學(xué)位論文 第 4 章 實(shí)驗(yàn)包定時(shí)信息提供廣泛的硬件支持，這些功能可降低主控制2420 連接微控制器，CC2420 的配置接口可通過(guò) SPI 訪問(wèn)2420 將通過(guò)微控制器和外部無(wú)源器件配合使用。平臺(tái)WSN 鏈路質(zhì)量測(cè)試平臺(tái) 鏈路質(zhì)量測(cè)試平臺(tái)是由南昌航空大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究所獨(dú)SN 鏈路質(zhì)量，平臺(tái)使用 Visual C++6.0 和 SQL Server 2000絡(luò)部署、鏈路測(cè)試、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示如圖 4-2 所示。

設(shè)置了五個(gè)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，在每個(gè)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中均部署了多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，用于進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間的收發(fā)實(shí)驗(yàn)，收集到的鏈路質(zhì)量數(shù)據(jù)通過(guò)Sink節(jié)點(diǎn)和WSN鏈路質(zhì)量測(cè)試平臺(tái)導(dǎo)出。具體的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如圖4-3~圖4-5和圖4-7、圖4-8所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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