【摘 要】
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针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题，提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数，分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据，建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理，明显提高了回归模型的输入特征与链路质
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61374040）； 国防基础研究资助项目； 上海理工大学科技发展资助项目（2020KJFZ082）；
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针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题，提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数，分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据，建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理，明显提高了回归模型的输入特征与链路质量的相关性。与现有方法相比，提出方法易于和网络层协议适配，并且复杂度较低，适合在资源有限的无线传感器网络节点中实现。实验结果显示，ELR-LQE具有较高的精度，在多种实验条件下平均的ME为4.6×10-2,R~2为0.99。
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