一种采用超限学习机综合评估链路质量的方法技术

本发明专利技术公开了一种采用超限学习机综合评估链路质量的方法。该方法是在分析无线传感器网络链路特性基础上，提出的一种综合性的链路质量评估方法。该方法首先对部署的网络链路特性进行研究，考虑链路可靠性、波动性、非对称性以及信道质量作为链路综合评估指标，并提出相应的度量方法；其次，考虑参数间的相互作用力对综合评价的影响，使用基于模糊测度的模糊积分进行评价，根据评分划分链路质量等级；最后，构建并训练超限学习机链路质量评估模型。本发明专利技术方法考虑综合评估中，各参数之间相互作用力对综合评价指标的影响，可有效地较全面地评估链路质量，其优点在于可以为无线传感器网络的路由协议奠定基础，减少节点的能耗并提高通信效率。

A method of comprehensive evaluation of link quality using transfinite learning machine

The invention discloses a method for comprehensively evaluating link quality by using an overload learning machine. The proposed method is a comprehensive link quality assessment method based on the analysis of the link characteristics of wireless sensor networks. Study on the characteristics of the first network link deployment of this method, consider the link reliability, volatility, asymmetry and channel quality as the evaluation index of link, and put forward the corresponding measurement methods; secondly, considering the interaction between parameters of comprehensive evaluation of the impact evaluation using fuzzy integral based on fuzzy measures, according to the graded link quality level; finally, the construction and training of transfinite learning machine link quality evaluation model. Considering the comprehensive evaluation method of the invention, the interaction between the various parameters influence on the comprehensive evaluation index, which can effectively and comprehensively evaluate the link quality, the utility model has the advantages of lay the foundation for the wireless sensor network routing protocol can reduce node energy consumption, and improve the communication efficiency.

【技术实现步骤摘要】
一种采用超限学习机综合评估链路质量的方法
本专利技术涉及无线传感器网络领域，主要涉及应用机器学习实现无线传感器网络链路质量综合性评估。
技术介绍
无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信的方式形成的一个多跳自组织网络。无线传感器网络将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界无缝地连接起来，广泛应用于军事、医疗保健、环境监测、智能家居等诸多领域。目前国内外关于无线传感器网络链路质量评估的研究主要可以分为：基于链路特性的评估、基于物理层参数的评估、基于链路层参数的评估以及综合性的评估。综合性评估方面，WangY等人在“Predictinglinkqualityusingsupervisedlearninginwirelesssensornetworks”【ACMSIGMOBILEMobileComputingandCommunicationsReview,2007,11(3):71-83】提出“4C”综合评估方法。GuoZQ等人在“FuzzyLogicBasedMultidimensionalLinkQualityEstimationforMulti-Hop本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采用超限学习机综合评估链路质量的方法，其特征在于：采用基于模糊测度的模糊积分方法实现链路综合评价，进而划分链路质量等级，应用超限学习机算法训练得到链路质量综合评估模型；包括以下步骤：步骤S1：选择包括：链路可靠性、波动性、非对称性以及信道质量的四项链路特性综合评估链路质量，模型训练数据样本的获得，具体步骤如下：a)通过部署测试网络，以Sink节点被动侦听感知节点周期性探测包，获得包括包接受率、上下行信噪比等基本链路参数，样本数；b)根据四项特性指标的度量方法，使用获得的包接受率PRR以及信噪比SNR来实现特性的度量；步骤S2：使用基于模糊测度的模糊积分方法实现链路的综合评价，划分链路质量等...

【技术特征摘要】
1.一种采用超限学习机综合评估链路质量的方法，其特征在于：采用基于模糊测度的模糊积分方法实现链路综合评价，进而划分链路质量等级，应用超限学习机算法训练得到链路质量综合评估模型；包括以下步骤：步骤S1：选择包括：链路可靠性、波动性、非对称性以及信道质量的四项链路特性综合评估链路质量，模型训练数据样本的获得，具体步骤如下：a)通过部署测试网络，以Sink节点被动侦听感知节点周期性探测包，获得包括包接受率、上下行信噪比等基本链路参数，样本数；b)根据四项特性指标的度量方法，使用获得的包接受率PRR以及信噪比SNR来实现特性的度量；步骤S2：使用基于模糊测度的模糊积分方法实现链路的综合评价，划分链路质量等级，具体步骤如下：a)对样本集归一化处理后，结合熵值法与层次分析法实现特性指标的组合赋权，获得权重；b)应用λ模糊测度定义综合评价各参数间的相互作用，使用φs权重转化函数获得各特性指标的模糊密度；c)根据λ模糊测度性质，推导出该环境下特性指标的模糊测度表；d)采用Choquet模糊积分算子，根据模糊测度表，计算w样本集模糊积分值；e)将链路质量划分为5个等级，样本积分值归一化后百分制，按评分区间划分链路质量等级；步骤S3：构建基于超限学习机的链路质量评估模型，使用寻优算法进行优化，具体步骤如下：a)确定超限学习机的结构，输入层节点为4，即四个特性指标，输入层对应链路质量等级，本发明将链路质量划分为5个等级，输出层节点...

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