基于模糊支持向量回归机的WSN链路质量预测模型

【类型】学位论文

【作者】汤津 

【关键词】 混沌粒子群 支持向量回归机 链路质量预测 无线传感器网络 模糊核聚类

【学位授予单位】南昌航空大学

【学位年度】2015

【学位名称】硕士

【分类号】TP181;|TN929.5;|TP212.9

【导师姓名】舒坚

【摘要】无线传感器网络是由大量部署在监控区域内的低功耗节点以多跳方式自组织形成的网络。链路是实现节点互连和多跳通信的基本元素,链路质量是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,准确的链路质量预测可以提高整个网络的数据吞吐率,从而延长整个网络的工作时间。论文介绍了常用的链路质量度量参数,分析了无线链路的特性,对现有链路质量预测模型进行了分类、对比,并针对当前模型存在的不足,综合物理层和链路层信息:接收信号强度指示、链路质量指示、信噪比、包接收率,以较全面地刻画链路质量。在此基础上,提出一种基于混沌粒子群优化算法与模糊支

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