[发明专利]一种采用卷积长短期记忆的在线链路质量预测方法有效
| 申请号： | 201910913353.3 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110636517B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 张超;刘琳岚;舒坚 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | H04W16/22 | 分类号： | H04W16/22;H04L41/147;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 彭琰 |
| 地址： | 330063 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用卷积长短期记忆的在线链路质量预测方法。该方法首先采用斯皮尔曼等级相关系数法选取合适的无线传感器网络参数并对其进行归一化处理；然后采用基于密度聚类算法排序点以识别集群结构划分样本链路质量等级；最后构建并训练卷积长短期记忆在线链路质量预测模型，通过历史链路质量信息以及当前链路质量信息预测下一时刻的链路质量，采用在线方式对滑动窗口内预测错误率进行判断，使用增量学习方式对模型进行更新调整。本发明可以有效的预测下一时刻的链路质量，其优点在于可以保证链路质量预测的准确性，保证上层网络通信的可靠性和网络沟通效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采用 卷积 短期 记忆 在线 质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种采用卷积长短期记忆的在线链路质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：通过斯皮尔曼等级相关系数法选取合适的无线传感器网络链路质量参数并对其进行归一化处理，采用基于密度聚类算法排序点以识别集群结构对链路质量等级进行划分；/nS2：构建基于卷积长短期记忆的在线链路质量预测模型，以预测下一时刻的链路质量等级值；/nS3：采用滑动窗口内基线错误率比较方式来判断是否要更新模型。/n
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