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所属单位：计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院

发表刊物：计算机工程与科学

关键字：无线传感器网络;链路质量评估;支持向量机;贴近度分析法;

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。

是否译文：否

发表时间：2018-11-15

合写作者：张和杰

通讯作者：马维华