基于d-fnn的无线传感网络链路质量评估方法

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1、研究生毕业论文（全日制学术型硕士申请学位）论文题目基于D-FNN的无线传感网络链路质量评估方法学位申请人曾莉欣专业领域计算机科学与技术研究方向物联网指导老师何月顺教授2016年6月15日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示感谢。作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解东华理工大学有关保留、使用学位论

2、文的规定：东华理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。作者签名：导师签名：日期：年月日论文答辩日期：年月日毕业论文题目：基于D-FNN的无线传感网络链路质量评估方法计算机科学与技术专业13级硕士生姓名：曾莉欣指导教师（姓名、职称）：何月顺教授摘要无线传感网络是集成微型电子、无线通信网络和对信息进行分布式处理等技术的一种全新的计算模式。被广泛用于智能交通，军事、

3、医疗、生态环境监测等领域。因为无线射频信号在信息通信传输的过程中会受到各种外界因素干扰，造成链路的通信质量。链路质量评估对无线传感网络的路由策略、资源管理和可靠部署等尤为重要，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，以往的方法对链路的预测的精度不准。针对这些问题，论文开展了以下研究工作：提出了一种基于动态模糊神经网络的无线传感网络链路质量评估方法。把无线传感器Mica系列节点接入笔记本电脑，使用TinyOS操作系统、nesC编程语言模拟传感器节点发送数据包。对无线传感网络进行数据采集，通过比较和分析无线传感网络相关

4、系数（RSSI、CCI、PRR和SNR），选取PRR作为链路质量预测参数值。依据PRR值计算出ETX的路由量度，以此来评估无线传感器的链路质量。基于D-FNN的无线传感器的链路评估方法存在着一些不足之处。这是因为随着目标样本数目的增加，整个动态模糊神经网络自适应能力下降。由于系统误差不能在线估计，算法的运算速度会受到影响。信号中的噪声，也影响到无线传感网络链路质量评估参数的采集。针对该算法应用在无线传感网络中存在的不足之处，提出用EKF（扩展的卡尔曼滤波方法）更新前提参数的中心和宽度。在动态模糊神经网络的基础上使用自组织映射技术修正神经元中心，从而得到更好的输入空间划分。最后，为了提高算法

5、速度，用递归最小二乘法（RLS）替换线性最小二乘法（LLS）进行噪声消除。采用误差下降率（ERR）方法作为修建策略。实验表明，优化后的D-FNN算法，能够增加链路预测准确度和预测的质量，降低算法的冗余，这在一定程度上减小节点能量的损耗，延长WSN和自组织网络的使用率和它们的使用寿命。关键词：链路质量评估，动态模糊神经网络，PRR值，无线传感网络ITHESIS：LinkQualityEvaluationMethodForWirelessSensorNetworksBasedonD-FNNSPECIALIZATION:ComputerScienceAndTechnologyPOSTGRADUA

6、TE:ZengLixinMENTOR:HeYueshunProfessorAbstractWirelesssensornetworkisanewcomputingmodelofintegratedmicroelectronics,wirelesscommunicationnetworkanddistributedprocessingofinformation.Iswidelyusedinintelligenttransportation,military,medical,ecologicalenvironmentmonitoringandotherfields.Becausetheradi

7、osignalwillbeinterferedbyvariousexternalfactorsintheprocessofinformationcommunication,thecommunicationlinkquality.Linkqualityassessmentsofwirelesssensornetworkroutingstrategy,resourcemanagementandreliabledeployme