基于随机森林的链路质量预测

链路质量预测对无线传感器网络的上层协议设计至关重要,通过链路质量预测方法选择高质量的链路通信,可以提高数据传输的可靠性和网络通信的效率。基于无监督聚类的高斯混合模型划分链路质量等级,采用零相位分量分析白化法去除样本间的相关性,计算信噪比、链路质量指示及接收信号强度指示的均值和方差,并将其结果作为链路质量参数;基于随机森林分类算法构建链路质量评估模型,采用随机森林回归算法构建链路质量预测模型,预测下一时刻的链路质量等级。在不同的实验场景下,与指数加权移动平均、三角度量、支持向量回归机和线性回归预测模型相比,所提预测模型具有更高的预测准确率。