本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的鏈路質(zhì)量預(yù)測機(jī)制研究

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【摘要】：無線傳感網(wǎng)絡(luò)中,鏈路質(zhì)量預(yù)測是保障數(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。通過鏈路質(zhì)量預(yù)測選擇高質(zhì)量鏈路進(jìn)行通信不僅保障數(shù)據(jù)的可靠傳輸,提高整網(wǎng)的數(shù)據(jù)吞吐率,同時(shí)還可以降低節(jié)點(diǎn)的能耗,延長網(wǎng)絡(luò)壽命。課題來源于國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,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、現(xiàn)有鏈路質(zhì)量預(yù)測方法,對鏈路質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行了分類,考慮到鏈路具有波動性和非對稱性等特性,對鏈路質(zhì)量穩(wěn)定性和對稱水平參數(shù)進(jìn)行了重定義;從鏈路信號質(zhì)量、鏈路穩(wěn)定性及非對稱性三方面評價(jià)鏈路質(zhì)量,采用K-means聚類算法對參數(shù)進(jìn)行離散化,采用熵值法確定各參數(shù)的權(quán)重,采用貼近度分析法構(gòu)建了綜合性的鏈路質(zhì)量等級指標(biāo);借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Networks,BN)處理不確定性問題上的優(yōu)勢和BN分類器在分類上的良好性能,提出基于BN的鏈路質(zhì)量預(yù)測機(jī)制,分別構(gòu)建了基于BN的鏈路質(zhì)量評估模型和基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Bayesian Networks,DBN)的鏈路質(zhì)量預(yù)測模型。本文分別在校園樹林、交通主干道、室內(nèi)走廊場景下部署無線傳感網(wǎng)絡(luò),通過自主開發(fā)的鏈路質(zhì)量測試平臺采集了大量測試樣本,用于模型的訓(xùn)練和預(yù)測分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用貼近度分析法劃分鏈路質(zhì)量等級是合理的;與支持向量機(jī)評估方法相比,基于BN的評估方法在不同場景下均表現(xiàn)出較高準(zhǔn)確率和泛化能力;與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測模型相比,基于DBN的鏈路質(zhì)量時(shí)間序列預(yù)測模型具有更高的預(yù)測精度。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感網(wǎng)絡(luò) 鏈路質(zhì)量預(yù)測 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 貼近度分析法
【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
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 鏈路特性研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 鏈路質(zhì)量預(yù)測研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 研究內(nèi)容13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 鏈路質(zhì)量參數(shù)16-22
• 2.1 基于硬件的鏈路質(zhì)量參數(shù)16-19
• 2.2 基于軟件的鏈路質(zhì)量參數(shù)19-20
• 2.3 綜合性的鏈路質(zhì)量參數(shù)20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)22-29
• 3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)22-26
• 3.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)22-24
• 3.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)24-25
• 3.1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理25-26
• 3.2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)26-28
• 3.2.1 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)26-27
• 3.2.2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)27-28
• 3.2.3 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理28
• 3.3 本章小結(jié)28-29
• 第4章 鏈路質(zhì)量預(yù)測模型29-40
• 4.1 鏈路質(zhì)量預(yù)測模型建立的主要過程29-30
• 4.2 鏈路質(zhì)量參數(shù)的選取30-31
• 4.3 基于K-means聚類的參數(shù)離散化31-32
• 4.4 鏈路質(zhì)量等級的劃分32-35
• 4.4.1 鏈路質(zhì)量等級的定義32
• 4.4.2 鏈路質(zhì)量參數(shù)權(quán)重的確定32-33
• 4.4.3 基于貼近度分析法的鏈路質(zhì)量等級評價(jià)33-35
• 4.5 基于BN的鏈路質(zhì)量評估模型35-37
• 4.5.1 BN結(jié)構(gòu)的確定35-36
• 4.5.2 BN的參數(shù)學(xué)習(xí)36
• 4.5.3 BN評估模型的推理36-37
• 4.6 基于DBN的鏈路質(zhì)量預(yù)測模型37-39
• 4.6.1 DBN結(jié)構(gòu)的確定37-38
• 4.6.2 DBN模型的參數(shù)學(xué)習(xí)38
• 4.6.3 DBN模型的預(yù)測推理38-39
• 4.7 本章小結(jié)39-40
• 第5章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析40-62
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺介紹40-46
• 5.1.1 硬件平臺40-42
• 5.1.2 軟件平臺42-46
• 5.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)46-48
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)場景選擇46-47
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置47-48
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-61
• 5.3.1 樣本數(shù)據(jù)相關(guān)性分析48-49
• 5.3.2 鏈路質(zhì)量等級劃分的驗(yàn)證49-51
• 5.3.3 BN評估模型的仿真實(shí)現(xiàn)51-53
• 5.3.4 BN評估模型的驗(yàn)證與對比53-56
• 5.3.5 DBN預(yù)測模型的仿真實(shí)現(xiàn)56-58
• 5.3.6 DBN預(yù)測模型的驗(yàn)證與對比58-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第6章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62
• 6.2 展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與課題情況68-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文、著作權(quán)及獲獎(jiǎng)情況69-70
• 致謝70-71

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