[发明专利]链路质量评估方法及其系统

权利要求书

1.一种基于动态模糊神经网络的链路质量评估方法，应用于无线传感器网络中，其特征在于，所述链路质量评估方法包括：

建立汇聚型无线传感器网络，并初始化网络拓扑结构；所述汇聚型无线传感器网络中，包括：作为网关节点的至少一个Sink节点，与所述Sink节点相连的一个或多个的传感节点和路由节点；

统计所述Sink节点无线接收的来自所述传感节点或所述路由节点上传的数据包，对所述数据包提取信息并获取链路属性；

对所述链路属性进行模糊化处理以建立与所述链路属性对应的链路属性模糊集；

根据所述链路属性模糊集，建立动态模糊神经网络模型，以获得代表链路质量的度量输出。

2.如权利要求1所述的基于动态模糊神经网络的链路质量评估方法，其特征在于，还包括调度链路质量探测包的步骤，包括：在不破坏应用层提交的数据包内容基础上，对数据包进行封装，加入链路评估探测信息，评估计算，评估类型；按照链路质量评估实时参数，在链路空闲时生成并插入探测包。

3.如权利要求1所述的基于动态模糊神经网络的链路质量评估方法，其特征在于，在对所述数据包提取信息中，所述信息包括：接收信号强度指示RSSI、链路质量指示LQI、数据包源地址、以及单播/广播属性。

4.如权利要求3所述的基于动态模糊神经网络的链路质量评估方法，其特征在于：

所述链路属性包括：包交付率、链路非对称性、链路稳定性、以及信道质量CQ；

所述获取链路属性包括：

所述包交付率是通过测量数据包成功接收率并利用WMEWMA算法处理获得：

WMEWMA=α·WMEWMA+(1-α)·PRR′_i，α∈[0,1]

其中，PRR′_i代表所述数据包成功接收率的当前测量值，α代表权值；

所述链路非对称性表示被测链路中前行链路与反向链路的差异：

ASL(w)=PRR_up-PRR_down|

其中，ASL表示链路非对称性值，PRR_up表示前行链路包接收率，PRR_down表示反向链路包接收率；

所述链路稳定性用于反映链路变化水平：

SF_n=COV(PRR0，PRR1，……PRRn)

其中，SF表示稳定性，PRR0，PRR1，……PRRn表示PRR序列，COV表示变异系数；

所述信道质量CQ表示链路的射频信号辨识清晰度，通过获取射频的信噪比SNR或链路质量指示LQI而获得。