En kärnfaktor att tänka på när man utformar trådlösa sensornätverk är tillförlitlig och effektiv överföring av massiva data från källa till destination. I praktiska situationer störs dataöverföringen ofta av länkstörningar och avbrott som resulterar i dataförluster. Länkkvalitetsprognoser är en viktig metod för att lösa detta problem. Genom att uppskatta länkens kvalitet på grundval av tidigare kunskaper och information är länkkvalitetsprognoser av avgörande betydelse för beslut om framtida dataöverföring. Traditionella länkkvalitetsförutsägelsealgoritmer baseras helt enkelt på statistisk information om länkarna i det trådlösa sensornätverket. Genom att introducera komplexa nätverksteori och maskininlärning tekniker föreslår vi en kvartersbaserad icke-negativ matris factorization modell för att förutsäga länkkvalitet i trådlösa sensornätverk. Vår modell lär sig latenta funktioner i noderna från information om tidigare dataöverföringar kamma med lokala kvarter strukturer i det underliggande nätverket topologi och sedan uppskattar länken kvalitet beroende på de gemensamma latenta funktioner i de två noderna mellan länken. Omfattande experiment på både verkliga nätverk och simuleringsnätverk visar hur effektiv och effektiv vår föreslagna modell är.
Paper REF tillämpade en kvartersbaserad icke-negativ matris factorization algoritm för att förutsäga länkkvalitet i WSNs.
Link Quality Prediction via a Neighborhood-Based Nonnegative Matrix Factorization Model for Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}