传感器网络变权组合预测流量整形算法

摘要

针对现有流量整形算法在传感器网络应用上的不足,提出了一种新的流量整形算法.分析了传感器网络流量具有突发随机性以及时变不均衡性的原因,根据传感器网络流量的模糊性、随机性以及时变性统一建模,提出了变权组合预测流量整形算法(TSAV,Traffic Shaping Algorithm with Variable weight combination forecast),该算法通过逼近最优组合理论分配模糊AR预测与Kalman预测的组合权重,得到更为精确的预估流量值,提前规划整形速率从而平滑的输出分组流.实验表明,TSAV算法应用到传感器网络时能够准确预测流量,减少分组丢弃率的同时增大网络吞吐量,改善了传感器网络信息传输的QOS性能.