基于AdaBoost的链路质量预测机制研究

在无线传感器网络中,节点所在环境复杂多变导致其通信链路质量的不可靠,若能提前感知链路质量信息,则能很大程度上降低网络中节点的额外能量消耗。在分析现有链路质量预测方法的基础上,提出基于AdaBoost的链路质量预测机制。通过收集多个实验场景下的链路质量样本,采用基于密度的无监督聚类算法对训练样本划分链路质量等级;采用以支持向量机为弱分类器的 AdaBoost 算法,构建链路质量预测机制。实验结果表明,所提预测机制具有较高的预测精度。