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摘要:
基于链路质量的路由选择机制可有效感知当前链路的变化,且对无线传感器网络的可靠通信起着重要作用,基于此,提出基于高斯过程回归的链路质量预测模型.通过灰关联方法计算链路质量参数与分组接收率的关联度,选取链路质量指示均值和信噪比均值作为模型的输入参数,以降低计算复杂度.采用链路质量指示均值、信噪比均值和分组接收率构建基于组合协方差函数的高斯过程回归模型预测链路质量.稳定场景与不稳定场景下的实验结果表明,与动态贝叶斯网络预测模型相比,所提模型具有更好的预测精确度.
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文献信息
篇名 基于高斯过程回归的链路质量预测模型
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 无线传感器网络 高斯过程回归 链路质量预测 组合协方差函数 灰关联算法
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 148-156
页数 9页 分类号 TP393
字数 6619字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2018113
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘琳岚 南昌航空大学信息工程学院 66 339 10.0 14.0
2 舒坚 南昌航空大学软件学院 78 574 12.0 20.0
3 陈宇斌 南昌航空大学软件学院 14 52 3.0 7.0
4 刘满兰 南昌航空大学信息工程学院 2 5 2.0 2.0
5 尚亚青 南昌航空大学信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
高斯过程回归
链路质量预测
组合协方差函数
灰关联算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
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85479
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