EasiPLED:一种基于监督学习理论的无线传感网络分组丢失和错误原因识别方法

• 作者: 崔莉 张招亮 陈海明 黄庭培
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 监督学习理论 冲突 信道错误 误差滤波器 物联网
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 物联网
• 页码范围: 471-484
• 页数: 14页
• 分类号: TP393
• 字数: 14005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2013.00471

摘要

信道错误和冲突是导致无线网络中分组丢失和错误的两类主要因素.有效识别分组丢失和错误的原因是实现高性能无线传感器网络协议的基础.然而传感器节点资源的有限性和无线通信环境的复杂性给该问题的研究带来挑战.如何提高分组丢失和错误原因识别方法的准确率,同时保持低的识别开销和易于在节点上实现是该文研究的重点.基于监督学习理论提出一种轻量级的、准确实时的分组丢失和错误原因识别方法EasiPLED.EasiPLED通过大量实地场景统计实验对分组接收情况进行分析,提取基于RSSI、LQI和F-BER组成的特征向量作为监督学习模型的输入,并实现了一种低开销、控制和数据分组驱动相结合的F-BER计算方法.为了降低噪声、射频硬件本身和高度动态变化的通信环境对特征值计算的影响,作者提出了一种基于误差滤波器的特征值预测方法.通过3种监督学习方法对二元和多类EasiPLED分类模型进行离线训练和检验,结果表明EasiPLED获得至少79.8％的准确率.最后基于EasiPLED的概率轮询协议验证了EasiPLED的识别性能.实验结果表明,与已有最新方法相比,该文方法最大可以将轮询成功的概率提高43.5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔莉	中国科学院计算技术研究所	59	3965	16.0	59.0
2	陈海明	中国科学院计算技术研究所	29	1570	11.0	29.0
3	黄庭培	中国科学院计算技术研究所	8	149	6.0	8.0
7	张招亮	中国科学院计算技术研究所	7	146	6.0	7.0