一种基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应方法技术

本发明专利技术一种基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应方法，属于基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应方法；解决该技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：步骤一：对信道的信号强度指示值进行方差计算；步骤二：输入信号强度指示方差、丢包率及当前信道列表数值；步骤三：初始化阈值、权值、隐含层节点数数值；步骤四：计算各层输入输出值，不断修改阈值、权值，并输出最优的信道选择列表；步骤五：获得最优的信道选择列表后，选取最优信道，能够得到对应的信号强度指示方差和丢包率；本发明专利技术应用于BP神经网络。

【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应方法
本专利技术一种基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应方法，属于基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应

技术介绍
目前使用的超低功耗传感器难以使用传统无线传感技术进行信号传输，这类传感器设备在极低的能量预算下运行，虽然微控制器在主动和睡眠模式功耗方面已经变得越来越高效，但802.15.4等有源无线电对能量消耗过大；因此迫切需要对这类传感器的超低功率通信方式进行优化，而一个可以显著降低能源成本的通信方式是反向散射通信。反向散射基站向传感器节点提供载波，该载波可以使用简单的模拟比较器电路对传输信号进行解码，由于传感器本身不需要主动发送无线电信号，该通信方法消耗的功率很低。而采用反向散射通信方式进行信号传输时，其在网络中的通信速率适应至关重要，反向散射设备通过吸收从阅读器端发射的射频能量来传输收集到的数据，而射频能量的低功耗特性将导致信号质量不高，使得标签与阅读器之间通信对信道质量较为敏感；其次，反向散射通信网络通常应用在较为嘈杂的环境中，这就造成了信道质量会受到如阻塞，多路径衰落，外部干扰等因素干扰；因此，为保证较高的网络吞吐本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：对信道的信号强度指示值进行方差计算；步骤二：输入信号强度指示方差、丢包率及当前信道列表数值；步骤三：初始化阈值、权值、隐含层节点数数值；步骤四：计算各层输入输出值，不断修改阈值、权值，并输出最优的信道选择列表；步骤五：获得最优的信道选择列表后，选取最优信道，能够得到对应的信号强度指示方差和丢包率；步骤六：使用KNN算法对信号强度指示方差和丢包率进行分类，从EPCC1G2协议规定的六种不同编码/波特率组合的比特率中，对应选择一个最好的比特率。

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的信道选择和比特率自适应方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：对信道的信号强度指示值进行方差计算；步骤二：输入信号强度指示方差、丢包率及当前信道列表数值；步骤三：初始化阈值、权值、隐含层节点数数值；步骤四：计算各层输入输出值，不断修改阈值、...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵菊敏，李灯熬，田浩，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西,14