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基于惩罚误差矩阵的同步预测无线体域网节能方法

         

摘要

针对传统无线体域网(WBAN)预测模型对感知数据预测精度低、计算量大、能耗高的问题,提出一种基于惩罚误差矩阵的自适应三次指数平滑算法.首先在感知节点与路由节点之间建立轻量级预测模型,其次采用地毯式搜索方式对预测模型进行参数优化处理,最后采用惩罚误差矩阵对预测模型参数作进一步的细粒化处理.实验结果表明,与ZigBee协议相比,在1000时隙范围内,所提方法可节省12%左右的能量;而采用惩罚误差矩阵与地毯式搜索方式相比,预测精度提高了3.306%.所提方法在有效降低计算复杂度的同时能进一步降低WBAN的能耗.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》 |2019年第2期|513-517|共5页
  • 作者

    郑卓然; 郑向伟; 田杰;

  • 作者单位

    山东师范大学信息科学与工程学院;

    济南250358;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学);

    济南250014;

    山东师范大学信息科学与工程学院;

    济南250358;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学);

    济南250014;

    山东师范大学信息科学与工程学院;

    济南250358;

    山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学);

    济南250014;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算机网络;
  • 关键词

    无线体域网; 惩罚误差矩阵; 轻量级预测模型; 地毯式搜索; 体域网;

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