基于SPRR的WSN链路质量预测算法：稳定性增强与参数优化

本文主要探讨了"一种基于SPRR的链路质量预测算法"，发表于2011年的《传感技术学报》第24卷第7期。链路质量预测在无线传感器网络（WSN）的上层协议设计中扮演着关键角色，因为它帮助协议选择稳定且高效的数据传输路径。然而，传统的链路质量度量方法如接收信号强度指示（RSSI）和链路质量指数（LQI）在某些方面存在不足，例如准确性、动态变化以及对链路不对称性的考虑不周。 作者针对这些问题，首先对RSSI、LQI、接收噪声功率（RNP）和接收概率比率（PRR）等几种常用的质量评估方法进行了深入的原理分析和性能对比。PRR由于其特性，被认为在某些情况下表现较好，但可能存在波动性。因此，作者采用窗口移动指数平均（WMEWMA）技术对PRR进行平滑处理，这种方法能够有效地减小数据的瞬时波动，提高预测的稳定性。 文章的核心贡献是提出了一种结合了平滑处理后的PRR（SPRR）的链路质量预测算法。这个算法综合考虑了链路的不对称性，即不同方向上的通信效果可能差异较大，从而提高了预测的精度。通过实验结果表明，与PRR相比，该算法在链路稳定性方面有显著提升，且通过调整SPRR的参数，可以根据实际需求对链路质量进行优化预测。 关键词包括：无线传感器网络、链路质量、平滑处理、窗口移动指数平均、不对称性、稳定性优化。这项研究对于改进WSN的通信效率和可靠性具有重要的理论价值和实践意义，为后续的研究者和工程师设计更高效的无线网络架构提供了新的思路和技术支持。