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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點通過單跳或多跳傳遞信息，如能提前獲知鏈路質(zhì)量信息，為上層路由選擇鏈路提供參考，是感知信息實時、準確地送達監(jiān)控中心的基礎(chǔ)．在分析現(xiàn)有基于智能學習鏈路質(zhì)量預測方法的基礎(chǔ)上，提出一種基于云模型的鏈路質(zhì)量預測機制，通過收集不同場景下的鏈路質(zhì)量樣本，采用自適應高斯云變換對訓練樣本中的RSSl（received signal strength indication），LQlOink quality indicator），SNR（received signal strength indication）及PRR（packet reception rate）進行鏈路劃分；考慮到傳感器節(jié)點的資源受限問題，采用Apriori算法對劃分后的鏈路質(zhì)量參數(shù)RSSI，LQI，SNR及PRR進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘；在此基礎(chǔ)上，基于三維云正向發(fā)生器預測鏈路質(zhì)量．仿真結(jié)果表明，與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測方法相比，提出的鏈路質(zhì)量預測機制具有較高的預測精度．
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