基于D-FNN的无线传感器网络链路预测

摘要

链路质量评估对无线传感器网络的路由策略、资源管理和可靠部署等尤为重要,设计一条好的链路能够提高消息成功传送的概率,降低信息重传造成对的能量消耗,减少路由重构的次数.由于链路质量受多种因素的干扰,以往的方法对突发链路的PRR值预测的精度不准.本文针对该问题提出一种基于动态模糊神经网络的预测模型.D-FNN预测模型采用PRR作为度量标准,网络结构在训练中自动调整,达到稳定状态,模糊规则自动产生.实验结果表明,基于动态模糊神经网络的链路质量评估方法与使用EWMA方法相比,预测的精度更高.