无线传感器网络链路质量评估方法技术

本发明专利技术公开了一种无线传感器网络链路质量评估方法，通过对无线传感器网络的分解，将链路质量评估抽象为一个多属性决策过程。选取链路传输效率、链路波动程度和接收信号强度作为链路质量的评估属性，采用包接收率、信噪比均方差和接收信号强度均值分别量化评估属性，采用最小值对缺失信息填充。考虑到链路环境的复杂性和链路质量标准的不统一，采用水平方法对多个探测周期内链路质量信息进行模糊化，采用改进的熵值法计算各评估属性对链路质量的影响程度，采用改进的理想解法综合各评估属性，以相对贴近度度量链路质量。其优点在于：模糊化方法考虑了链路环境的复杂性和链路质量标准的不统一，使链路质量的评估结果更加可靠。

【技术实现步骤摘要】
无线传感器网络链路质量评估方法
本专利技术涉及无线传感器网络链路质量评估
，特别是涉及一种无线传感器网络链路质量评估方法。
技术介绍
无线传感器网络作为物联网感知信息的收集部分，对物联网的各项功能的实施提供了保障，广泛应用于物品的辨别、定位、跟踪，和物理世界的实时监控和智能管理等。传感器节点受能量、存储、通信能力的限制，以及环境中的噪声、干扰、多径效应等影响，导致节点间链路质量极不可靠。链路质量大体上可通过两种方式获取：一是统计某个时间段内接收的数据包，通过这类方式得到的链路质量能够平滑链路波动，但是对链路中的变化反映不够及时，评估结果不够全面，影响了链路质量评估结果的可靠性；二是由无线链路某个时刻的物理特性获得，通过这类方式得到的链路质量能够对链路状态的变化做出迅速的反应，但是极易受到不确定因素的影响，因此，也会导致链路质量评估结果的可靠性较差。
技术实现思路
为解决上述无线传感器网络中链路质量评估方法存在的问题，本专利技术提供了一种无线传感器网络链路质量评估方法，具体是采用不确定多属性决策理论评估链路质量的方法。一种无线传感器网络链路质量评估方法，构建链路质量评估体系，采用水平化方法对属性值进行模糊化，采用改进的熵值法计算各评估属性的权重，采用改进的理想解法计算相对贴近度，即链路质量，具体包括如下步骤：S1，构建链路质量评估体系，包括步骤S11～S15：S11，以一个探测周期内的链路传输效率、链路的波动程度和接收信号强度作为链路的评估属性，采用包接收率PRR、信噪比均方差Dv(SNR)和接收信号强度指示均值μ(RSSI)量化各评估属性；S12，采用最小值分别对探测周期内缺失的SNR和RSSI填充，即采用0填充缺失的SNR值，采用-100填充缺失的RSSI值；S13，采用计算链路的波动程度；其中：SNRi是该探测周期内第i个数据包的信噪比；S14，采用计算接收信号强度；其中：RSSIi是该探测周期内第i个数据包的接收信号强度；S15，记录T个探测周期的链路传输效率、链路的波动程度和接收信号强度信息，以T个探测周期作为链路质量的一个评估周期；S2，采用水平化方法对属性值进行模糊化，包括步骤S21～S23：S21，采用计算T个探测周期内各评估属性的均值；其中：a表示链路质量的评估属性，aj是第j个探测周期该评估属性的属性值；S22，采用计算T个探测周期内各评估属性的方差；其中：a表示链路质量的评估属性，aj是第j个探测周期该评估属性的属性值；S23，采用计算各评估属性的模糊值；其中：a表示链路质量的评估属性；S3，采用改进的熵值法计算各评估属性的权重，包括步骤S31～S34：S31，采用适应于模糊数的极差变化法对决策矩阵进行标准化处理；其中：表示第i条链路在第j个评估属性下的模糊属性值；S32，构建标准化决策矩阵的相离度矩阵其中：dij是第i条链路的第j个模糊属性值与该属性下最优属性值的相离度；S33，采用计算第j个评估属性的熵；其中：k＝1/lnm；S34，采用计算第j个评估属性对应的权重；S4，采用改进的理想解法计算相对贴近度，即链路质量，包括步骤S41～S44：S41，标准化决策矩阵的每一列与其对应的权重ωj相乘，获取加权标准化决策矩阵S42，采用计算第i条链路到正理想链路的相离度；其中：是第j个评估属性的最优属性值；S43，采用计算第i条链路到负理想链路的相离度；其中：是第j个评估属性的最劣属性值；S44，采用计算第i条链路与正理想链路的相对贴近程度，以相对贴近度度量链路质量。其中，优选的，步骤S13和步骤S14中，n的数量控制在20-30之间。其中，优选的，步骤S15和步骤S21、步骤S22中，T的数量控制在8-12之间。与现有技术相比，本专利技术有益效果体现在：本专利技术构建了链路质量的评估体系，并确定了相应的量化方法，从不同角度综合考虑链路状态，能够及时反映链路突变的能力，使链路质量的评估结果更加全面。模糊化方法最大限度地考虑了链路环境的复杂性和链路质量标准的不统一，减少了不确定因素的影响，使链路质量的评估结果更加可靠。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是简化后的无线传感器网络拓扑图；图2是SNR填充前后反映链路波动情况的对比图；图3是与RSSI填充前后反映接收信号强度情况的对比图；图4是与图2和图4对应的各探测周期的丢包数量图；图5是其中一条链路的SNR的波动情况图；图6是与图5同一条链路的采用本专利技术提供的方法的链路质量效果图。具体实施方式为使本专利技术的目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。附图中给出了本专利技术的若干实施例。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容更加透彻全面。链路质量评估可以看作从m条链路中选择质量相对最好的一条链路传输数据，如图1所示。为了便于说明，令m＝5，记为A＝{x1,x2,x3,x4,x5}，以25个数据包为一个探测周期，以10个探测周期为一个评估周期。计算各链路的链路质量，包括如下步骤：S1，构建链路质量评估体系，包括步骤S11～S15：S11，以一个探测周期内的链路传输效率、链路的波动程度和接收信号强度作为链路的评估属性，采用包接收率PRR、信噪比均方差Dv(SNR)和接收信号强度指示均值μ(RSSI)量化各评估属性；S12，采用最小值分别对探测周期内缺失的SNR和RSSI填充，即采用0填充缺失的SNR值，采用-100填充缺失的RSSI值；其中，可以参阅图2、图3及图4，在SNR填充前后反映链路波动情况、在RSSI填充前后反映接收信号强度情况、以及对应的各探测周期的丢包情况。S13，采用计算链路的波动程度；其中：SNRi是该探测周期内第i个数据包的信噪比；S14，采用计算接收信号强度；其中：RSSIi是该探测周期内第i个数据包的接收信号强度；S15，记录10个探测周期的链路传输效率、链路的波动程度和接收信号强度信息，以10个探测周期作为链路质量的一个评估周期；S2，采用水平化方法对属性值进行模糊化，包括步骤S21～S23：S21，采用计算10个探测周期内各评估属性的均值；其中：a表示链路质量的评估属性，aj是第j个探测周期该评估属性的属性值；S22，采用计算10个探测周期内各评估属性的方差；其中：a表示链路质量的评估属性，aj是第j个探测周期该评估属性的属性值；S23，采用计算各评估属性的模糊值；其中：a表示链路质量的评估属性；不确定多属性群决策矩阵如表1所示：表1不确定多属性群决策矩阵可选链路链路传输效率链路的波动程度接收信号强度x1[0.668,0.972][-2.315,59.851][-18.795,-6.199]x2[0.976,1.000][-0.310,1.975][-9.709,-4.091]x3[0.807,0.986][-12.942,43.965][-14.655,-6.545]x4[0.886,0.996][-0.786,10.456][-12.本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无线传感器网络链路质量评估方法，其特征在于，构建链路质量评估体系，采用水平化方法对属性值进行模糊化，采用改进的熵值法计算各评估属性的权重，采用改进的理想解法计算相对贴近度，即链路质量，具体包括如下步骤：S1，构建链路质量评估体系，包括步骤S11～S15：S11，以一个探测周期内的链路传输效率、链路的波动程度和接收信号强度作为链路的评估属性，采用包接收率PRR、信噪比均方差Dv(SNR)和接收信号强度指示均值μ(RSSI)量化各评估属性；S12，采用最小值分别对探测周期内缺失的SNR和RSSI填充，即采用0填充缺失的SNR值，采用‑100填充缺失的RSSI值；S13，采用

【技术特征摘要】
1.一种无线传感器网络链路质量评估方法，其特征在于，构建链路质量评估体系，采用水平化方法对属性值进行模糊化，采用改进的熵值法计算各评估属性的权重，采用改进的理想解法计算相对贴近度，即链路质量，具体包括如下步骤：S1，构建链路质量评估体系，包括步骤S11～S15：S11，以一个探测周期内的链路传输效率、链路的波动程度和接收信号强度作为链路的评估属性，采用包接收率PRR、信噪比均方差Dv(SNR)和接收信号强度指示均值μ(RSSI)量化各评估属性；S12，采用最小值分别对探测周期内缺失的SNR和RSSI填充，即采用0填充缺失的SNR值，采用-100填充缺失的RSSI值；S13，采用计算链路的波动程度；其中：SNRi是该探测周期内第i个数据包的信噪比；S14，采用计算接收信号强度；其中：RSSIi是该探测周期内第i个数据包的接收信号强度；S15，记录T个探测周期的链路传输效率、链路的波动程度和接收信号强度信息，以T个探测周期作为链路质量的一个评估周期；S2，采用水平化方法对属性值进行模糊化，包括步骤S21～S23：S21，采用计算T个探测周期内各评估属性的均值；其中：a表示链路质量的评估属性，aj是第j个探测周期该评估属性的属性值；S22，采用计算T个探测周期内各评估属性的方差；其中：a表示链路质量的评估属性，aj是第j个探测周...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒坚，贾晨浩，刘琳岚，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：江西,36