基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的鏈路質(zhì)量預(yù)測機(jī)制研究.pdf

1、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，同時還可以降低節(jié)點的能耗，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

2、路信號質(zhì)量、鏈路穩(wěn)定性及非對稱性三方面評價鏈路質(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