[发明专利]无线传感器网络链路质量预测方法有效
| 申请号： | 201811160836.2 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109348497B | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 冯懿;刘琳岚;舒坚 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06;H04B17/309;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 何世磊<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 330063 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种无线传感器网络链路质量预测方法，包括如下步骤：S1，采用卡尔曼滤波算法对链路质量参数进行降噪，采用最大最小法对链路质量参数进行标准化处理，并采用模糊C均值聚类算法对链路质量等级进行划分；S2，采用XGBoost算法训练得到链路质量预测模型，通过该预测模型预测下一时刻的链路质量等级。本发明在考虑无线传感器网络链路质量动态变化的情况下，提供了基于XGBoost的无线传感器网络链路质量预测方法，能够有效的预测下一时刻的链路质量，能够提高网络吞吐量，从而提高网络的数据转发效率，并为上层路由协议选择通信链路提供依据，此外，该方法还具有延长网络寿命以及节省节点能量的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 无线传感器网络 链路质量预测 对链 链路 质量参数 模糊C均值聚类算法 卡尔曼滤波算法 数据转发效率 标准化处理 网络吞吐量 最大最小法 节点能量 链路提供 路由协议 算法训练 网络寿命 选择通信 预测模型 质量动态 预测 降噪 上层 网络 | ||
【主权项】：
1.一种无线传感器网络链路质量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1，采用卡尔曼滤波算法对链路质量参数进行降噪，采用最大最小法对链路质量参数进行标准化处理，并采用模糊C均值聚类算法对链路质量等级进行划分；/nS2，采用XGBoost算法训练得到链路质量预测模型，通过该预测模型预测下一时刻的链路质量等级；/n所述步骤S2中，采用XGBoost算法训练得到链路质量预测模型的步骤具体包括：/nS21，输入带标签的训练数据集
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