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基于突发性链路感知的自适应链路质量估计算法matlab仿真

news 2025/11/11 15:23:44

1.前言

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法理论概述

5.1 RSSI值采集

5.2 RSSI均值计算

5.3 突发性链路判断

5.4 自适应主动探测

5.5 基于误差的滤波器EF链路质量估计

6.参考文献

7.算法完整程序工程

1.前言

在无线传感器网络中，链路质量的动态变化与突发性特征给实时、准确的质量估计带来了巨大挑战。传统方法要么难以平衡估计准确性与系统开销，要么无法及时响应链路的突发性波动。EasiLQE（Bursty-link-aware adaptive link quality estimation method）算法通过融合被动侦听与主动探测机制，结合基于误差的滤波器（EF），实现了对突发性链路的精准感知与自适应估计，既保证了估计的实时性和准确性，又有效控制了系统开销。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

当有大量人员经过，突发出现的移动障碍物导致节点间链路通信质量显著下降，通过被动感知 RSSI均值的变化，当RSSI均值低于−80dBm时，主动触发短周期链路质量主动探测过程，所以能够及时地反映出链路质量的变化，

采用EF滤波器，结合被动感知和主动探测机制，既能够快速地感知链路质量的持续变化，同时又能够平滑链路短暂的波动，因为在办公楼内复杂环境下，链路状态变化频繁，需要链路质量估计器保持良好的稳定性。

随着参数ε(一个经验值,参考文献公式5)增加，EF估计值的误差将降低。

随着参数m(一个经验值,参考文献公式4，m个Δt中的最大值)增加，EF估计值的误差将增加。

3.算法运行软件版本

Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a

4.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

figure;
plot(PRRs(1:1000),'b');
hold on
plot(EPRRs,'r');
hold on
plot(1001,EPRRs(end),'r*');
grid on
legend('PRR值','EF估计值');
title('短周期探测区域数据');
xlabel('times');
ylabel('EPRR');figure;
subplot(211);
plot(a);
title('a的变化值');
xlabel('times');
ylabel('a的变化值');subplot(212);
plot(d);
title('dt的变化值');
xlabel('times');
ylabel('dt的变化值');figure;
plot(EPRRs(1:1000)-PRRs(1:1000),'b','linewidth',2)
grid on
title('EF估计值和测量值的误差');
ylim([-0.1,0.1]);
xlabel('times');
ylabel('EF输出和测试值的误差');
01_0202m

5.算法理论概述

无线传感器网络中的链路并非仅存在“连通”与“非连通”两种二元状态，而是包含过渡区域的三元状态模型：当分组接收率（PRR）高于90%时为高质量链路，低于10%时为低质量链路，介于 10%~90%之间的为中间型链路。中间型链路具有显著的突发性特征，表现为链路质量波动幅度大、频率高，其波动主要受环境干扰（如其他无线网络信号）、移动障碍物（如人员流动）等因素影响。 EasiLQE算法通过被动侦听接收信号强度指示（RSSI）均值来识别突发性链路。实验表明，当RSSI均值低于特定阈值（如-85dBm）时，链路质量会呈现高度突发性，PRR在 30%~95%之间剧烈波动；而当RSSI均值高于该阈值时，链路质量相对稳定。这一特性成为算法感知突发性链路的关键依据。

被动感知的核心目标是通过侦听接收分组的RSSI均值，判断链路是否进入突发性状态。该步骤无需额外发送控制分组，仅通过被动接收数据即可完成，确保低开销。

5.1 RSSI值采集

5.2 RSSI均值计算

在Tpassive周期内，统计接收到的n个分组的RSSI功率值，计算均值μrssi(current) ，其公式为：

5.3 突发性链路判断

将计算得到的RSSI均值与预设阈值RssiThreshold进行比较，判断逻辑为：

5.4 自适应主动探测

主动探测的核心是通过周期性发送控制分组，测量链路的分组接收率（PRR），为后续质量估计提供当前链路状态的实测数据。该步骤的关键是根据被动感知结果，自适应切换长/短探测周期，实现 “稳定时省开销，突发时保实时”的目标。

5.5 基于误差的滤波器EF链路质量估计

被动感知与主动探测仅能获取当前链路的实测状态(PRR当前值)，而链路质量估计的核心需求是预测未来一段时间内的链路状态，为上层路由协议提供决策依据。EasiLQE采用基于误差的滤波器(EF)实现这一目标，EF通过自适应调整权重因子，融合历史估计值与当前实测值，实现“快速响应持续变化+平滑短暂波动”的双重目标。 EF滤波器是对指数加权移动平均(EWMA)滤波器的改进，EWMA的权重因子α固定，无法自适应链路变化；而EF的权重因子αt随估计误差动态调整，误差大时降低历史值权重(快速响应新变化)，误差小时提高历史值权重(平滑波动)。

EasiLQE算法通过“被动感知-自适应探测-EF估计”的闭环设计，构建了一套针对突发性链路的高效质量估计方案。其核心创新在于：以RSSI均值为触发条件的突发性感知机制，实现了 “零额外开销” 的状态识别；以长/短周期切换为核心的自适应探测策略，平衡了实时性与系统开销；以误差自适应权重为核心的EF滤波器，解决了传统估计方法“响应速度”与“稳定性”不可兼得的矛盾。