基于贝叶斯网络的链路质量预测机制研究

发布时间：2017-07-30 06:29

  本文关键词：基于贝叶斯网络的链路质量预测机制研究

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【摘要】：无线传感网络中,链路质量预测是保障数据可靠传输和上层网络协议性能的基础性问题。通过链路质量预测选择高质量链路进行通信不仅保障数据的可靠传输,提高整网的数据吞吐率,同时还可以降低节点的能耗,延长网络寿命。课题来源于国家自然科学基金项目,研究无线传感网络链路质量预测方法。论文分析了无线链路的特性、现有链路质量预测方法,对链路质量参数进行了分类,考虑到链路具有波动性和非对称性等特性,对链路质量稳定性和对称水平参数进行了重定义;从链路信号质量、链路稳定性及非对称性三方面评价链路质量,采用K-means聚类算法对参数进行离散化,采用熵值法确定各参数的权重,采用贴近度分析法构建了综合性的链路质量等级指标;借助贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)处理不确定性问题上的优势和BN分类器在分类上的良好性能,提出基于BN的链路质量预测机制,分别构建了基于BN的链路质量评估模型和基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)的链路质量预测模型。本文分别在校园树林、交通主干道、室内走廊场景下部署无线传感网络,通过自主开发的链路质量测试平台采集了大量测试样本,用于模型的训练和预测分析。实验结果表明,采用贴近度分析法划分链路质量等级是合理的;与支持向量机评估方法相比,基于BN的评估方法在不同场景下均表现出较高准确率和泛化能力;与BP神经网络时间序列预测模型相比,基于DBN的链路质量时间序列预测模型具有更高的预测精度。
【关键词】：无线传感网络 链路质量预测 贝叶斯网络 贴近度分析法
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.2.1 链路特性研究现状9-10
• 1.2.2 链路质量预测研究现状10-13
• 1.2.3 贝叶斯网络研究现状13
• 1.3 研究内容13-14
• 1.4 本文组织结构14-16
• 第2章 链路质量参数16-22
• 2.1 基于硬件的链路质量参数16-19
• 2.2 基于软件的链路质量参数19-20
• 2.3 综合性的链路质量参数20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 贝叶斯网络理论基础22-29
• 3.1 贝叶斯网络22-26
• 3.1.1 贝叶斯网络的表达22-24
• 3.1.2 贝叶斯网络的学习24-25
• 3.1.3 贝叶斯网络的推理25-26
• 3.2 动态贝叶斯网络26-28
• 3.2.1 动态贝叶斯网络的表达26-27
• 3.2.2 动态贝叶斯网络的学习27-28
• 3.2.3 动态贝叶斯网络的推理28
• 3.3 本章小结28-29
• 第4章 链路质量预测模型29-40
• 4.1 链路质量预测模型建立的主要过程29-30
• 4.2 链路质量参数的选取30-31
• 4.3 基于K-means聚类的参数离散化31-32
• 4.4 链路质量等级的划分32-35
• 4.4.1 链路质量等级的定义32
• 4.4.2 链路质量参数权重的确定32-33
• 4.4.3 基于贴近度分析法的链路质量等级评价33-35
• 4.5 基于BN的链路质量评估模型35-37
• 4.5.1 BN结构的确定35-36
• 4.5.2 BN的参数学习36
• 4.5.3 BN评估模型的推理36-37
• 4.6 基于DBN的链路质量预测模型37-39
• 4.6.1 DBN结构的确定37-38
• 4.6.2 DBN模型的参数学习38
• 4.6.3 DBN模型的预测推理38-39
• 4.7 本章小结39-40
• 第5章 实验设计与分析40-62
• 5.1 实验平台介绍40-46
• 5.1.1 硬件平台40-42
• 5.1.2 软件平台42-46
• 5.2 实验方案设计46-48
• 5.2.1 实验场景选择46-47
• 5.2.2 实验参数设置47-48
• 5.3 实验结果与分析48-61
• 5.3.1 样本数据相关性分析48-49
• 5.3.2 链路质量等级划分的验证49-51
• 5.3.3 BN评估模型的仿真实现51-53
• 5.3.4 BN评估模型的验证与对比53-56
• 5.3.5 DBN预测模型的仿真实现56-58
• 5.3.6 DBN预测模型的验证与对比58-61
• 5.4 本章小结61-62
• 第6章 总结与展望62-64
• 6.1 总结62
• 6.2 展望62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间参与课题情况68-69
• 攻读硕士学位期间发表论文、著作权及获奖情况69-70
• 致谢70-71

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本文编号：592893