一种基于SPRR的链路质量预测算法.pdf

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1、第24卷第7期传感技术学报V01．24No．7CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJuly20112011年7月ASPRR-BasedLinkQualityPredictionAlgorithmGAOZepeng，CHENGLianglun，HUXin／1．FacultyofAutomation，Gun，dongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China＼2．Facultyof』，扣rmation，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China

2、，Abstract：ThepredictionoflinkqualityisofgreatimportancetothedesignofULPinWirelessSensorNetworks．Ithasprovidedupperlayerprotocolanadequatejudgmentgroundinchoosingsteadyandhigh-qualitydatetransferlink．EvenSO，variousdissatisfactionshavestillbeenfoundinthequalitymeasurementoflinklikeRSSI，LQI．Invie

3、wofthisproblemandbasedontheanalysisandcomparisonbetweentheprincipleandperformanceofRSSI，LQI，RNP，PRR，thispapermakessmoothingtreatmenttoPRRwithWMEWMA，considerssyntheticallyO1qtheasymmetryoflink，andproposesSPRR—basedlinkpredictionalgorithm．Ithasprovedthatthisalgorithmhasbeengreatlyimprovedinstabi

4、litycomparedtoPRRmeasurementandthroughtrevisiononparametersofSPRR，linkqualitycanbeoptimizedlypredicted．Keywords：wirelesssensornetwork；linkquality；predictionalgorithm；SPRR；asymmetryEEACC：6150Pdoi：10．3969／j．iSSII．10O4—1699．2011．O7．O27一种基于SPRR的链路质量预测算法术高泽鹏，程良伦，胡莘／1．广东工业大学自动化学院，广州510006＼＼2．广东工业大学信

5、息工程学院，广州510006]摘要：链路质量的预测对无线传感器网络上层协议设计尤为重要，它为上层协议选择稳定，高质量的数据传输链路提供了充分的判断依据，然而RSSI、LQI等链路质量量度却存在着不同方面的不足。针对这个问题，在RSSI、LQI、RNP、PRR原理分析和性能比较的基础上，运用WMEWMA对PRR进行平滑化处理，综合考虑链路中的不对称性，提出了一种基于SPRR的链路质量预测算法。实验证明，该算法在稳定性上比PRR量度有很大的提高，而且通过修改SPRR的参数值，可以对链路质量进行最优预测。关键词：无线传感器网络，链路质量，预测算法，SPRR，不对称性中图分类号：TP393

6、．04文献标识码：A文章编号：1004—1699(2011)07-1070-05无线传感器网络中节点的能量有限，通信通常采型、自回归滑动平均以及分形自回归求和滑动平均用低功率射频信号。因此，容易受到周围环境噪声等模型(F—ARIMA)和小波模型(Wavelet)等j。但于扰，造成信号的失真，通信链路的不可靠和波动。它们都建立在复杂的运算处理上，而在能量和计算在无线传感器网络中，如果数据包在低质量的链路上处理能力都有限的无线传感器网络节点上，明显不进行传输，会造成传送失败而导致数据包的重传动适用。文献[6]只对RSSI和LQI的值进行平均处作，这不仅降低了网络中数据传输的实时性，同时

7、也理，忽略了链路的不对称性；文献[7]提出了基于浪费了节点中宝贵的能量，增加了能耗。因此，通过LQI的链路质量评估模型，但仍没解决LQI原理上对链路质量的预测，从而选择稳定的路径，高质量的的不足；文献[8]提出把几个链路性质指标用于模链路进行数据的传输在无线传感器网络中是非常重糊算法当中，但没有给出具体的计算方法和公式。要的，不仅可以提高整个网络的数据吞吐率，降低节本文对基于SPRR的预测算法进行改进和研点的能耗，还可以延长整个网络的工作时间1-2]。究，第一节首先对