基于Bayes与多层Bayes估计的WSN链路选择算法

基于Bayes与多层Bayes估计的WSN链路选择算法

罗来俊1，黄文宜2，余秋明1

【摘 要】无线传感器网络（WSN）节点能量有限，采用传统的链路选择的方法（经验法）进行链路选择，需要发送大量的数据包作为测试样本，这在WSN中是不合适的。设计了两种基于Bayes估计与一种基于多层Bayes估计的WSN链路选择算法，分别记为BLSP-B1、BLSP-B2、BLSP-HE。仿真实验发现，在小样本的条件下，BLSP-B1、BLSP-B2、BLSP-HE选择高质量的链路的概率比经验法要高出10%～20%，其中BLSP-HE算法最稳健，性能较好。 【期刊名称】计算机工程与应用 【年(卷),期】2012(048)017 【总页数】5

【关键词】无线传感器网络；Bayes估计；多层Bayes估计；链路选择

1 引言

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）因其独特的优势与广泛的应用前景，已成为网络技术中的研究热点。通常WSN由许多节点组成，节点的主要功能包括信息采集以及将信息通过中间节点发送至信息汇聚节点（SINK）。要将信息高效地从源节点发送至SINK，就需要可靠的传输链路加以支持，而WSN中传输链路众多，从中选择出优质链路是实现信息高效传输的关键。通常研究WSN链路大都以圆盘通信模型为基础，该模型认为，一个节点在以自己为圆心，以一定的长度为通信半径（R）的圆内发生的数据通信，其数据包接收率（Packet Received Rate，PRR）为1，而在R之外发生的数据通信，PRR则为0。随着研究的深入，发现实际情况与圆盘通信模型存在较