基于模糊支持向量回歸機的WSN鏈路質(zhì)量預測模型.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡是由大量部署在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的低功耗節(jié)點以多跳方式自組織形成的網(wǎng)絡。鏈路是實現(xiàn)節(jié)點互連和多跳通信的基本元素，鏈路質(zhì)量是拓撲控制、路由協(xié)議和移動管理的基礎，準確的鏈路質(zhì)量預測可以提高整個網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)吞吐率，從而延長整個網(wǎng)絡的工作時間。
　　論文介紹了常用的鏈路質(zhì)量度量參數(shù)，分析了無線鏈路的特性，對現(xiàn)有鏈路質(zhì)量預測模型進行了分類、對比，并針對當前模型存在的不足，綜合物理層和鏈路層信息：接收信號強度指示、鏈路質(zhì)量指示、信噪比、包

2、接收率，以較全面地刻畫鏈路質(zhì)量。在此基礎上，提出一種基于混沌粒子群優(yōu)化算法與模糊支持向量回歸機（Chaos Particle Swam Optimization&Fuzzy Support Vector Regression，CPSO-FSVR）的鏈路質(zhì)量預測模型。該模型采用主成分分析法對特征參數(shù)進行轉(zhuǎn)換以約簡數(shù)據(jù)；考慮到不穩(wěn)定鏈路對通信的影響，采用無監(jiān)督模糊核聚類算法（Kernel Fuzzy C-means，KFCM）自動劃分樣本集

3、，獲得樣本隸屬度；由于通信中鏈路干擾及環(huán)境帶來的噪聲與孤立點數(shù)據(jù)對預測性能的影響不容忽視，因此采用FSVR以降低其對預測性能的影響；最后，利用CPSO的遍歷性及收斂性確定模型參數(shù)，完成模型的建立。
　　論文選定室內(nèi)、室外（操場、廣場、公路）場景收集樣本，探究空間位置、無線電傳播的多徑效應、鄰道干擾等因素作用下的鏈路特性，發(fā)現(xiàn)接收信號強度指示與距離有關、不同場景相同距離的包接收率的變化范圍較大、多徑效應與鄰道干擾對鏈路有顯著的影響；