无线传感器网络链路质量回归估计方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115988556A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202211683779.2(22)申请日2022.12.27(71)申请人上海理工大学地址200093上海市杨浦区军工路516号(72)发明人施伟斌余俊男荣佳乐(74)专利代理机构上海德昭知识产权代理有限公司31204专利代理师卢泓宇(51)Int.Cl.H04W24/08(2009.01)H04W84/18(2009.01)H04B17/309(2015.01)H04B17/318(2015.01)H04B17/336(2015.01)权利要求书4页说明书9页附图1页(54)发明名称无线传感器网络链路质量回归估计方法(57)摘要本发明提供了一种无线传感器网络链路质量回归估计方法，具有这样的特征，将信干噪比及其平方和三次方的滑动平均值作为输入特征，采用线性回归模型对表征链路质量的包接收率的滑动平均值进行估计，包括以下步骤：步骤S1，建立跟踪数据集并求解模型参数，跟踪数据集中的填充记录的信干噪比取所有记录的最小值，输入特征与包接收率均值的滑动窗口大小相等；步骤S2，根据任意节点I实时采集的的信道信号强度和与任意邻居节点J对应的接收信号强度均值，结合模型参数计算得到节点I和节点J之间的当前链路质量。本方法由接收节点实时采集数据并估计包接收率，不依赖于包的接收，能够在计算复杂度较低的情况下，及时且准确地估计当前链路质量。CN115988556ACN115988556A权利要求书1/4页1.一种无线传感器网络链路质量回归估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采用测试系统采集所述无线传感器网络的各个区域的数据，根据采集到的数据计算得到所述各个区域的系数向量w和截距b；步骤S2，所述无线传感器网络中的任意节点I根据实时采集的信道信号强度和与任意邻居节点J对应的接收信号强度均值，计算输入特征，结合所述节点I所在区域的所述系数向量w和所述截距b，计算得到所述节点I和所述邻居节点J之间链路的当前链路质量，其中，所述步骤S1包括以下子步骤：步骤S1‑1，将所述无线传感器网络的部署空间划分为所述各个区域，使用所述测试系统分别在所述各个区域采集数据，所述测试系统包括多个发送节点、一个接收节点和一台计算机；步骤S1‑2，在所述各个区域内，所述测试系统的发送节点以T1为周期，向所述接收节点发送测试包，所述接收节点在非传输状态下以T2(T2<T1)为周期采集信道信号强度，将所述信道信号强度和所述接收节点接收所述测试包时的接收信号强度，添加至接收到的所述测试包，再将所述测试包发送给所述计算机；步骤S1‑3，根据所述区域内收到的所有所述测试包，构造具有C条记录的该区域的跟踪数据集，所述跟踪数据集包括原始记录和填充记录；步骤S1‑4，根据所述跟踪数据集中的记录，分别计算得到信干噪比、所述信干噪比的平方、所述信干噪比的三次方和包接收率对应的滑动平均值，将各项所述滑动平均值添加到所述跟踪数据集中的对应记录中；步骤S1‑5，从所述跟踪数据集中随机选取C1条记录，构成训练数据子集，剩余C‑C1条记录作为测试数据子集；步骤S1‑6，根据所述训练数据子集中的各项所述滑动平均值，构建输入特征矩阵X和输出向量y，根据所述输入特征矩阵X和所述输出向量y，计算得到所述该区域的所述系数向量w和所述截距b；步骤S1‑7，根据所述测试数据子集，对参数为所述系数向量w和所述截距b的回归模型进行测试，计算均方误差MSE和决定系数R2作为模型性能指标，所述步骤S2包括以下子步骤：步骤S2‑1，所述无线传感器网络的所述任意节点I在非传输状态下，周期地采集所述信道信号强度，并存储最近采集的L个所述信道信号强度，作为最新信道信号强度集；步骤S2‑2，所述节点I从所述任意邻居节点J接收到数据包时，计算并更新所述节点I从所述邻居节点J收到信号的接收信号强度的平均值，作为与节点J对应的所述接收信号强度平均值；步骤S2‑3，根据所述最新信道信号强度集和所述与节点J对应的接收信号强度平均值，计算得到所述节点I从所述邻居节点J接收信号的最近L个信干噪比的估计值，根据L个所述估计值，分别计算得到对应的所述估计值的平方值和所述估计值的三次方值；步骤S2‑4，根据L个所述估计值、L个所述平方值和L个所述三次方值，以L为滑动窗口长度，计算得到所述估计值、所述平方值和所述三次方值对应的滑动平均值，作为输入特征；步骤S2‑5，根据所述输入特征构造输入特征向量，结合所述节点I所在区域的所述系数向量w和所述截距b，计算得到所述邻居节点J发送时所述节点I的包接收率的滑动平均值的2CN115988556A权利要求书2/4页估计值；步骤S2‑6，所述节点I将所述包接收率的滑动平均值的估计值