[发明专利]一种基于混合深度模型的无线传感器网络路由链路状态预测方法有效
| 申请号： | 201910006731.X | 申请日： | 2019-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN109787699B | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 曾锃;缪巍巍;张明明;赵俊峰;唐灏 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 |
| 主分类号： | H04B17/391 | 分类号： | H04B17/391;H04B17/309;H04L12/24;H04W24/08 |
| 代理公司： | 苏州彰尚知识产权代理事务所(普通合伙) 32336 | 代理人： | 潘剑 |
| 地址： | 210013 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于混合深度模型的无线传感器网络路由链路状态预测方法。该方法挖掘节点路由时序信息和局部环境信息，例如链路质量时序信息，环境其他无线电波干扰等，利用深度学习从海量数据中特征抽取的特性，完成链路的建模过程。该方法和传统的方法比，对链路质量的预测比传统的简单模型更加精准，能够为其他方法提供更加细粒度的服务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 深度 模型 无线 传感器 网络 路由 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合深度模型的无线传感器网络路由链路状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)通过LSTM模型捕捉链路传输成功率的长期历史规律，定义为R(S)；(2)通过CNN模型对环境因素进行建模和抽取特征，捕捉短期环境对当前链路质量的影响，定义为C(E)；(3)通过特征的聚合形成混合模型对未来链路传输成功率进行预测，训练函数模型为：![]()
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