無線傳感網絡鏈路質量預測機制研究.pdf

1、無線傳感網絡的節(jié)點通常部署在惡劣的野外環(huán)境下，惡劣環(huán)境對節(jié)點間通信使用的無線電波影響較大，會造成數(shù)據(jù)的丟失，數(shù)據(jù)丟失后一般采用重傳機制，該機制雖然在一定程度上可以提高數(shù)據(jù)傳輸成功率但也造成能量的浪費。如果網絡的上層協(xié)議在選擇路徑進行傳輸數(shù)據(jù)時選擇鏈路質量較好的鏈路進行傳輸，則會提高數(shù)據(jù)傳輸率，并且還能因減少數(shù)據(jù)的重傳而節(jié)省能量。因此，有必要對無線傳感網絡鏈路質量預測機制進行研究。本課題來源于國家自然科學基金：應用于事件檢測的無線傳感網絡

2、自身健康狀態(tài)監(jiān)視研究。
　　論文首先通過實驗的方式對無線傳感網絡的鏈路特性進行了研究，接著提出兩種用于無線傳感網絡鏈路質量預測的模型，一種是基于指數(shù)平滑的WSNs鏈路質量預測模型(LQP-ES)，另一種是基于BP神經網絡的WSNs鏈路質量預測模型(LQP-BP)。
　　LQP-ES預測模型主要包括 PRR值的計算模型、基于指數(shù)平滑的預測模型建立、鏈路質量路由度量三方面的內容。根據(jù)均值RSSI、均值LQI、PRR的性質，提出聯(lián)

3、合均值RSSI和均值LQI計算PRR的計算模型；使用指數(shù)平滑的預測算法建立預測模型；使用ETX方法對鏈路質量路由進行度量。
　　LQP-BP預測模型主要包括鏈路分析與劃分、BP人工神經網絡的設計兩方面的內容。以均值RSSI為標準把鏈路劃分為突發(fā)性鏈路和穩(wěn)定性鏈路，不同鏈路采用不同的樣本采集方法；根據(jù)BP人工神經網絡的設計原理，對用于時間序列預測的基于BP神經網絡的預測模型進行了設計。
　　實驗結果表明，兩種預測模型均可以用于