本文關(guān)鍵詞：基于云模型的無線傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路質(zhì)量預(yù)測方法

  更多相關(guān)文章： 無線傳感網(wǎng)絡(luò) 鏈路質(zhì)量預(yù)測 自適應(yīng)高斯云變換 云推理 云模型

【摘要】：無線傳感網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)控區(qū)域的節(jié)點以自組織方式構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò),已應(yīng)用于諸多領(lǐng)域。節(jié)點所在環(huán)境復(fù)雜多變導(dǎo)致其通信鏈路質(zhì)量的不可靠,若能提前感知鏈路質(zhì)量信息,為上層路由提供參考,則能很大程度上減少數(shù)據(jù)重傳的次數(shù),進而降低網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的額外能量消耗。因此,全面而準(zhǔn)確的鏈路質(zhì)量預(yù)測機制可提高整個網(wǎng)絡(luò)通信的可靠性、延長網(wǎng)絡(luò)壽命。課題來源國家自然科學(xué)基金,研究無線傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路質(zhì)量預(yù)測方法。論文分析了無線鏈路的特性:鏈路的不規(guī)則性、非對稱性、時間波動性等;介紹了鏈路質(zhì)量預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀,對目前的方法進行了分類;深入分析了鏈路質(zhì)量的物理層參數(shù)與鏈路層參數(shù)作為鏈路質(zhì)量度量參數(shù)的優(yōu)缺點,研究了各個參數(shù)之間的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于云模型的無線傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路質(zhì)量預(yù)測方法。該方法利用自適應(yīng)高斯云變換算法對鏈路質(zhì)量參數(shù)進行聚類;利用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘物理層參數(shù)與鏈路層參數(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則;提出了基于云推理的鏈路質(zhì)量預(yù)測模型;在此基礎(chǔ)上,考慮短期與長期兩個時間維度,提出了基于云模型時間序列的鏈路質(zhì)量預(yù)測模型。考慮鏈路通信容易受到環(huán)境的影響,論文設(shè)定了室內(nèi)走廊、學(xué)校樹林、公路場景,收集多對節(jié)點的實驗樣本數(shù)據(jù)。實現(xiàn)結(jié)果表明,與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法相比,本文提出的基于云推理的鏈路質(zhì)量預(yù)測方法,在穩(wěn)定鏈路與波動性較大鏈路兩種情況下,均具有較高的預(yù)測精度;與基于移動窗口指數(shù)加權(quán)平均預(yù)測方法相比,本文提出的基于云模型時間序列的鏈路質(zhì)量預(yù)測方法,在保證預(yù)測穩(wěn)定性的前提下,能更準(zhǔn)確地捕獲鏈路的變化。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感網(wǎng)絡(luò) 鏈路質(zhì)量預(yù)測 自適應(yīng)高斯云變換 云推理 云模型
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 引言7-10
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 研究內(nèi)容8
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)8-10
• 第2章 鏈路質(zhì)量相關(guān)研究現(xiàn)狀10-19
• 2.1 鏈路特性研究10-15
• 2.1.1 鏈路的不規(guī)則性10-12
• 2.1.2 鏈路的非對稱性12-13
• 2.1.3 鏈路的時間波動性13-15
• 2.2 鏈路質(zhì)量預(yù)測模型的研究概述15-18
• 2.2.1 基于鏈路特性的預(yù)測模型15-16
• 2.2.2 基于概率估計的預(yù)測模型16-17
• 2.2.3 基于智能學(xué)習(xí)理論的預(yù)測模型17-18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 第3章 鏈路質(zhì)量度量參數(shù)的選取19-27
• 3.1 基于物理層參數(shù)指標(biāo)19-21
• 3.1.1 RSSI19-20
• 3.1.2 LQI20
• 3.1.3 SNR20-21
• 3.2 基于鏈路層參數(shù)PRR指標(biāo)21-22
• 3.3 各個參數(shù)之間的相關(guān)性分析22-26
• 3.3.1 RSSI與PRR相關(guān)性分析22-24
• 3.3.2 SNR與PRR相關(guān)性分析24-25
• 3.3.3 LQI與PRR相關(guān)性分析25-26
• 3.4 本章小結(jié)26-27
• 第4章 基于云模型的鏈路質(zhì)量預(yù)測27-43
• 4.1 鏈路質(zhì)量預(yù)測模型的整體設(shè)計結(jié)構(gòu)27
• 4.2 自適應(yīng)高斯云變換算法的鏈路質(zhì)量劃分27-35
• 4.2.1 云模型相關(guān)理論27-30
• 4.2.2 自適應(yīng)高斯云變換算法30-35
• 4.3 Apriori算法的介紹35-36
• 4.4 鏈路質(zhì)量預(yù)測模型的設(shè)計36-42
• 4.4.1 三維正向云算法36-37
• 4.4.2 三條件前件云發(fā)生器37-39
• 4.4.3 云推理鏈路質(zhì)量預(yù)測方法建立39-40
• 4.4.4 云模型時間序列鏈路質(zhì)量預(yù)測模型的建立40-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 第5章 實驗設(shè)計及分析43-64
• 5.1 實驗平臺介紹43-48
• 5.1.1 硬件平臺43-45
• 5.1.2 軟件平臺45-48
• 5.2 實驗場景與方案48-50
• 5.3 樣本數(shù)據(jù)分析50-52
• 5.4 參數(shù)相關(guān)性實驗結(jié)果52-55
• 5.5 云模型鏈路質(zhì)量預(yù)測模型驗證55-62
• 5.5.1 鏈路質(zhì)量參數(shù)分類實驗結(jié)果55-60
• 5.5.2 參數(shù)間關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘?qū)嶒灲Y(jié)果60
• 5.5.3 云推理鏈路質(zhì)量預(yù)測性能分析60-62
• 5.5.4 云模型時間序列鏈路質(zhì)量預(yù)測性能分析比較62
• 5.6 本章小結(jié)62-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 總結(jié)64-65
• 6.2 展望65-66
• 參考文獻66-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與課題情況70-71
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文、軟件著作權(quán)及獲獎情況71-72
• 致謝72-73

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本文編號：971893