基于GM Markov方法的无线传感器网络移动节点性能预测
在无线传感器网络的各种应用中,传感器节点通常由固定节点和移动节点组成。 移动过程中的不规则性导致移动节点性能变化具有非线性和随机波动的特征,从而很容易损害传感器节点之间数据传输的性能指标,从而影响整个网络的性能。 为了解决这个问题,首先,采用客观权重决策模型来计算移动节点的综合性能值。 然后采用灰色GM(1,1)模型预测移动终端节点的综合性能值,最后,通过灰色GM(1,1)模型和马尔可夫状态转移矩阵的组合,再次实现预测。 。 为了获得网络性能指标的数据样本,进行节点移动性实验验证 通过比较分析,设计了基于OPNET的通信方案,表明GM-Markov方法可以在样本少,信息量少的情况下准确地预测移动节点的性能。
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