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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)通過單跳或多跳傳遞信息，如能提前獲知鏈路質(zhì)量信息，為上層路由選擇鏈路提供參考，是感知信息實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地送達(dá)監(jiān)控中心的基礎(chǔ)．在分析現(xiàn)有基于智能學(xué)習(xí)鏈路質(zhì)量預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上，提出一種基于云模型的鏈路質(zhì)量預(yù)測(cè)機(jī)制，通過收集不同場(chǎng)景下的鏈路質(zhì)量樣本，采用自適應(yīng)高斯云變換對(duì)訓(xùn)練樣本中的RSSl（received signal strength indication），LQlOink quality indicator），SNR（received signal strength indication）及PRR（packet reception rate）進(jìn)行鏈路劃分；考慮到傳感器節(jié)點(diǎn)的資源受限問題，采用Apriori算法對(duì)劃分后的鏈路質(zhì)量參數(shù)RSSI，LQI，SNR及PRR進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘；在此基礎(chǔ)上，基于三維云正向發(fā)生器預(yù)測(cè)鏈路質(zhì)量．仿真結(jié)果表明，與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法相比，提出的鏈路質(zhì)量預(yù)測(cè)機(jī)制具有較高的預(yù)測(cè)精度．
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