高斯过程回归提升无线传感器网络链路质量预测精度

本文主要探讨了"基于高斯过程回归的链路质量预测模型"在无线传感器网络中的应用。无线传感器网络依赖于有效的链路质量感知来确保可靠通信，而链路质量预测对于路由选择和网络管理至关重要。研究者提出了一种新的预测模型，它利用高斯过程回归技术来提高预测精度。 首先，文章强调了链路质量在无线传感器网络中的核心作用，它是设计上层协议的基础，直接影响数据传输的稳定性和效率。传统的路由选择机制往往难以实时适应链路条件的变化，因此引入高斯过程回归这一统计学习方法显得尤为必要。高斯过程回归是一种非参数的概率模型，它能够处理不确定性和噪声，特别适合于处理复杂的输入输出关系。 作者通过灰关联方法评估链路质量参数（如链路质量指示均值和信噪比均值）与分组接收率之间的关联性，这种方法有助于识别关键特征并降低模型的计算复杂度。选择链路质量的这两个统计指标作为输入，是因为它们能较好地反映链路性能，并减少不必要的特征选择。 接着，文章构建了一个基于组合协方差函数的高斯过程回归模型。组合协方差函数允许模型结合多种相关性结构，提高了预测的灵活性和准确性。通过实验对比，该模型在稳定和不稳定场景下展现出了优于动态贝叶斯网络预测模型的预测精度，这证明了其在不同链路条件下都能提供更可靠的链路质量估计。 最后，本文还提供了关键信息，如发表的时间（2018年7月），期刊名称（《通信学报》），卷号和期号（第39卷第7期），以及相关的关键词（无线传感器网络、高斯过程回归、链路质量预测、组合协方差函数、灰关联算法）。此外，文章还给出了中图分类号和文献标识码，以及DOI，这些都是学术界用于索引和引用的重要标识。 这项工作为无线传感器网络的链路质量预测提供了一种新颖且精确的方法，对于优化网络路由策略、提升通信效率以及确保网络稳定性具有实际意义。