[发明专利]一种基于决策树的双跳无线网络中继选择方法

权利要求书

1.一种基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，所述双跳无线网络包括源节点S、目的节点D和K个中继，所述方法包括：

步骤S1，准备训练数据G＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)，...，(x_m，y_m)，...，(x_M，y_M)}，其中(x_m，y_m)是由输入x_m和输出y_m组成的第m个样本，x_m是包含K个特征的输入向量，y_m表示最优策略选择的中继k^*；

步骤S2，将训练数据G输入到决策树进行训练，构建决策树模型；

步骤S3，采用所述决策树模型进行双跳无线网络中继选择。

2.如权利要求1所述的基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，按照以下公式计算：

其中，g_k表示通过中继r_k从源节点S到目的节点D的等效信道增益，θ为信道状态信息阈值。

3.如权利要求1所述的基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，传统算法的最佳中继k^*按照以下公式计算：

其中，g_k表示通过中继r_k从源节点S到目的节点D的等效信道增益。

4.如权利要求1所述的基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，所述双跳无线网络遵循DF协议，通过中继r_k从源节点S到目的节点D的等效信道增益g_k＝min{g_k，1，g_k，2}，g_k，1＝|h_k，1|²，g_k，2＝|h_k，2|²，h_k，1和h_k，2是从源节点S到中继r_k以及从中继r_k到目的节点D的负载信道系数，h_k遵循参数λ的指数分布，因此，g_k遵循参数2λ的指数分布。

5.如权利要求2所述的基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，信道状态信息阈值θ按照如下方式确定；

通过数值仿真计算的方法获得能够使信息增益最大化的最佳阈值θ。

6.如权利要求2所述的基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，信道状态信息阈值θ按照如下方式确定：

通过数值仿真计算的方法获得能够使基尼指数最大化的最佳阈值θ。

7.如权利要求1所述的基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，所述决策树模型采用CART算法。

8.如权利要求1所述的基于决策树的双跳无线网络中继选择方法，其特征在于，所述决策树模型的分裂标准为信息增益或基尼指数。