在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中,鏈路質(zhì)量評估是保障數(shù)據(jù)可靠傳輸和上層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議性能的基礎(chǔ)性問題。有效的鏈路質(zhì)量評估方法不但能夠客觀的評價(jià)鏈路質(zhì)量、鏈路的穩(wěn)定性和敏捷性,還可以為數(shù)據(jù)傳輸提供保障。本課題來源于國家自然科學(xué)基金,旨在研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的鏈路質(zhì)量評估方法。梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,具有魯棒性強(qiáng)、精度高等優(yōu)勢。本文將鏈路質(zhì)量評估轉(zhuǎn)化為一個(gè)多分類問題,利用最大信息系數(shù)方法分析物理層參數(shù)與包接收率之間的非線性相關(guān)性,綜合選取接收信號強(qiáng)度指示、鏈路質(zhì)量指示以及信噪比作為鏈路質(zhì)量評估模型輸入?yún)?shù);考慮到離群點(diǎn)和參數(shù)不同量綱之間會帶來一些影響,使用盒圖方法篩選出離群點(diǎn),并進(jìn)行平滑和歸一化處理,以減少模型的復(fù)雜度;根據(jù)包接收率劃分鏈路質(zhì)量等級,作為鏈路質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo);選取最小化負(fù)對數(shù)損失函數(shù),構(gòu)建一種基于GBDT的鏈路質(zhì)量評估模型;針對參數(shù)的設(shè)置對評估結(jié)果影響較大問題,采用帶變異算子和慣性權(quán)重的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法對GBDT模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。本文選擇在室內(nèi)、室外（室內(nèi)走廊、校園樹林和校園馬路）環(huán)境下部署無線傳感器... 

【文章來源】：南昌航空大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

包丟失率與室內(nèi)場景角度[10]

6圖 2-2 包丟失率與室外場景角度[10]的時(shí)間特性時(shí)間特性主要是因?yàn)橥獠凯h(huán)境的改變所造成的，像溫濕度[19]。文獻(xiàn)[20]指出鏈路質(zhì)量在環(huán)境、信道等條件下的影響大的波動(dòng)情況；文獻(xiàn)[21]表明在連通區(qū)域和非連通區(qū)域范，隨時(shí)間變化不大，而過渡區(qū)域內(nèi)的鏈路隨時(shí)間波動(dòng)較強(qiáng)突發(fā)性表示穩(wěn)定鏈路由于外界環(huán)境干擾原因使得鏈路突然境下，如果周圍存在障礙物及其他通訊設(shè)備，就會使得鏈的特別快[23]；文獻(xiàn)[24]提出一種 β-factor 概念，根據(jù)條件定多個(gè)接收包后下一個(gè)包的成功接收概率，以此來量化鏈路出一種確認(rèn)包接受率指標(biāo)來評價(jià)鏈路質(zhì)量，指出中等鏈突發(fā)性鏈路區(qū)間的數(shù)學(xué)模型，提高了數(shù)據(jù)傳輸率。

圖 2-3 鏈路突發(fā)性[23]路的非對稱特性線鏈路的非對稱特性指的是上行鏈路與下行鏈路之間連通性的差異超出了閾值范圍，該鏈路則是非對稱的。文獻(xiàn)[26]在實(shí)驗(yàn)過程中有發(fā)送和接收功能的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相互間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。結(jié)果顯示，由號節(jié)點(diǎn)的通信鏈路質(zhì)量狀態(tài)與二號節(jié)點(diǎn)至一號節(jié)點(diǎn)的通信鏈路質(zhì)具有差異性，指出節(jié)點(diǎn)之間的通信鏈路具有非對稱性；文獻(xiàn)[27]提噪聲波動(dòng)和無線傳輸?shù)牟灰?guī)則性是造成鏈路非對稱特性的主要原對稱特性大都出現(xiàn)在短時(shí)間內(nèi)，長時(shí)間內(nèi)則很少會出現(xiàn)。路質(zhì)量評估研究現(xiàn)狀年來，諸多學(xué)者致力于無線鏈路質(zhì)量的研究，進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)和分來越多的鏈路質(zhì)量評估方法�，F(xiàn)有的國內(nèi)外鏈路質(zhì)量評估方法主

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于梯度提升決策樹（GBDT）算法的巖性識別技術(shù)[J]. 韓啟迪,張小桐,申維.  礦物巖石地球化學(xué)通報(bào). 2018(06)
[2]基于多特征和樹模型的人造色情圖片識別（英文）[J]. 毛星亮,李芳芳,劉熙堯,鄒北驥.  Journal of Central South University. 2018(07)
[3]基于超限學(xué)習(xí)機(jī)的WSNs鏈路質(zhì)量評估方法[J]. 劉琳嵐,許江波,陳宇斌,舒堅(jiān).  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[4]Research on Link Quality Estimation Mechanism for Wireless Sensor Networks Based on Support Vector Machine[J]. SHU Jian,LIU Song,LIU Linlan,ZHAN Liqin,HU Gang.  Chinese Journal of Electronics. 2017(02)
[5]面向輸電線路監(jiān)測的無線傳感網(wǎng)絡(luò)可靠路由方法研究[J]. 陸俊,朱炎平,徐志強(qiáng),肖振鋒.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(02)
[6]物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中間件:挑戰(zhàn)與研究進(jìn)展[J]. 陳海明,石海龍,李勐,崔莉.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(08)
[7]自適應(yīng)快速最大信息系數(shù)算法實(shí)現(xiàn)[J]. 陳凱俊.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2016(09)
[8]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)快速數(shù)據(jù)收集的聚集調(diào)度方法[J]. 潘成,張和生.  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(04)
[9]無線鏈路質(zhì)量評估及預(yù)測方法綜述[J]. 翁麗娜,劉軼銘,劉磊,王兆偉.  中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào). 2016(03)
[10]基于關(guān)聯(lián)度分析的WSN節(jié)點(diǎn)信任模型研究[J]. 張樂君,鄧鑫,國林,張健沛,楊靜,李泓波.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)

碩士論文
[1]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的鏈路質(zhì)量預(yù)測機(jī)制研究[D]. 劉松.南昌航空大學(xué) 2016



本文編號：3424105