[发明专利]基于多维状态的无线传感器网络路由环路预测方法在审
申请号: | 201510005723.5 | 申请日: | 2015-01-06 |
公开(公告)号: | CN104486810A | 公开(公告)日: | 2015-04-01 |
发明(设计)人: | 朱彤;马强;毛续飞 | 申请(专利权)人: | 无锡儒安科技有限公司 |
主分类号: | H04W40/02 | 分类号: | H04W40/02;H04W40/24 |
代理公司: | 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 | 代理人: | 曹祖良;韩凤 |
地址: | 214135 江苏省无锡市新*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 多维 状态 无线 传感器 网络 路由 环路 预测 方法 | ||
1.基于多维状态的无线传感器网络路由环路预测方法,其特征是,包括以下步骤:
1)记录无线传感器网络运行过程中每个环路的持续时间p(t),即当节点从t时刻开始的[t,t+p(t)]时段内,所有发出的数据包都会再次自身传递出去;
2)选取历史属性窗口τ;
3)对于每个节点统计历史属性窗口τ内,即时间间隔[t-τ,t]内所有历史属性,包括:平均时间间隔、无线收发机开启时间占空比、路由环路发生的次数、路由环路的持续时间、所有路由环路时间间隔的方差以及最大的时间间隔和最小的时间间隔、平均信号强度信息、所有数据包信号强度方差以及最大的信号强度和最小的信号强度、环境参数信息;
其中,平均时间间隔=所有相邻数据包的到达时间间隔/所有数据包的数量;
4)将上述历史属性整理成向量格式<f1,f2,…,fn>,采用基于相关性的属性选择技术,选取相关性最大的m个属性<f′1,f′2,f′3,…,f′m>;
5)根据步骤5选择过后的向量属性集<f′1,f′2,f′3,…,f′m>,通过RuleFit学习算法,得到学习模型F;
6)在实际使用过程中,每个节点统计自己历史属性<f″1,f″2,f″3,…,f″m>,根据学习模型F,得到预测下一个路由环路的持续时间。
2.如权利要求1所述的基于多维状态的无线传感器网络路由环路预测方法,其特征是,步骤3所述环境参数信息包括:平均温度、平均湿度、平均光照。
3.如权利要求1所述的基于多维状态的无线传感器网络路由环路预测方法,其特征是,步骤3所述无线收发机开启时间占空比=无线收发机开启时间/τ。
4.如权利要求1所述的基于多维状态的无线传感器网络路由环路预测方法,其特征是,步骤3所述平均信号强度信息=所有数据包的信号强度和/收到数据包的数量。
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