基于贴近度等级的链路质量评估方法

摘要：

无线传感器网络中,链路具有波动性,为提高数据传输的准确率,可以通过链路质量评估避开差的链路.在目前的链路质量评估研究中,针对链路等级划分存在主观性和无统一性的问题,利用熵值法计算评估参数权重,消除主观因素在参数权重计算中的干扰.由于链路质量受多特征属性影响,采用贴近度分析法综合各种特征属性划分链路质量等级.在此基础上,提出一种基于贴近度等级的链路质量评估方法,采用类间离散度二叉决策树进行链路分类,建立了链路质量4级二叉树的支持向量机SVM评估模型.同时提出一种混合优化算法对核函数的参数寻优.实验结果表明,改进的参数寻优方法有效提高了模型评估的准确性,训练时间短;在多网络环境下,与基于LQI的链路质量评估模型和BP神经网络评估模型相比,该模型以较少的探测包更为准确地评估出链路质量,避免因发送大量探测包带来的能量开销,降低了能耗,具有很好的环境适应能力.

关键词：无线传感器网络、链路质量评估、支持向量机、贴近度分析法

所属期刊栏目：40

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京航空航天大学研究生创新基地实验室开放基金kfjj20171609;中央高校基本业务费专项资金

在线出版日期：2018-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1991-1999