一种无线传感器网络链路质量预测方法

摘要

本发明提供了一种无线传感器网络链路质量预测方法。该方法根据接收信号强度数学模型和背景噪音数学模型，预测拓扑结构固定且已知的无线传感器网络中的节点间数据包接收率Prr，并将节点间数据包接收率Prr作为链路质量评价指标，包括步骤：1、数据接收节点对背景噪音的监听和拟合建模；2、数据接收节点建立接收信号强度模型；3、数据接收节点将通过上述模型得到的参数回复给数据发送节点，数据发送节点根据$P_{\mathrm{rr}}=(1-Q(\sqrt{{2·10}^{(P_t+L_c-\mathrm{PL}\left(d_0\right)-10n\mathrm{lo}{g}_{10}\left(\frac{d}{d_0}\right)+X_{\sigma }-P_n)/10}}·B_N/R))$计算数据包接收率P_rr，作为表征链路质量评价指标。采用本发明进行无线传感器网络链路质量预测，可以增加节点对每跳链路质量的评价的能力，减少使用不稳定的链路，提高通信可靠性。

主权项

一种无线传感器网络链路质量预测方法，其特征在于：根据接收信号强度数学模型和背景噪音数学模型，预测拓扑结构固定且已知的无线传感器网络中的节点间数据包接收率P_rr，并将节点间数据包接收率P_rr作为链路质量评价指标，包括如下步骤：1)数据接收节点对背景噪音的监听和拟合建模，具体步骤如下：a)在网络空闲时，数据接收节点监听所处环境的背景噪音，记录监听到的背景噪音强度值的时间序列数据；b)保存最后监听到的w_n个背景噪音强度值的时间序列数据；c)采用alpha稳定分布对保存的背景噪音强度值的时间序列数据进行拟合，得到拟合的alpha稳定分布参数α、β、c和μ；d)采用拟合的参数α、β、c和μ，得到alpha稳定分布表征背景噪音数学模型P_n；2)数据接收节点建立接收信号强度模型，具体步骤如下：a)数据接收节点在每次成功接收来自数据发送节点的数据后，记录数据接收信号强度的时间序列数据；b)根据已知的网络拓扑结构，数据接收节点记录与每个接收信号强度相对应的数据传输距离数据；c)数据接收节点保存最后得到的w_r个接收信号强度的时间序列数据和相应的距离数据；d)采用w_r组接收信号强度的时间序列数据和相应的距离数据，使用最小二乘法，对对数正态阴影路径损耗模型中的未知参数L_c、n和X_σ的方差σ进行计算；其中：d是间距，P_r(d)是在间距为d时接收信号强度，P_t是数据发送节点无线发射功率，L_c是电路及天线的实际增益或损耗，n是环境的路径损耗指数，X_σ是无线信号传输阴影衰落项，且X_σ服从均值为0、方差为σ的正态分布即X_σ～N(0,σ)，d₀是参考距离，PL(d₀)是参考距离d₀下无线信号的理想空间传输路径损耗；所述间距为数据发送节点与数据接收节点之间的数据传输距离；所述接收信号强度、节点无线发射功率和信号传输路径损耗的单位一致且均为dBm；3)数据接收节点将参数α、β、c和μ，以及参数L_c、n和X_σ的方差σ回复给数据发送节点，数据发送节点根据计算数据包接收率P_rr，作为表征链路质量评价指标；其中：函数Q(x)为标准正态分布概率密度函数的尾积分；B_N为与无线收发器相关的噪音带宽，单位为kHz；R是数据通信速率，单位为kbps。