I många trådlösa Sensor Network (WSN) applikationer, är tillgången till en enkel men ändå korrekt uppskattning av RF-kanalens kvalitet avgörande. Men på grund av mätning buller och blekning effekter, är det vanligtvis uppskattas genom sond eller lärande baserade metoder, vilket resulterar i hög energiförbrukning eller höga omkostnader. Vi föreslår att man använder sig av informations redundans bland indikatorer som tillhandahålls av IEEE 802.15.4-systemet för att förbättra uppskattningen av länkkvaliteten. En Kalman filterbaserad lösning används på grund av dess förmåga att ge en korrekt uppskattning av de omätbara tillstånden i ett dynamiskt system som utsätts för observationsbuller. I detta dokument presenterar vi en empirisk studie som visar att en förbättrad indikator, kallad Effective-SNR, kan produceras genom att kombinera Signal to Buller Ratio (SNR) och Link Quality Indicator (LQI) med minimala extra omkostnader. Uppskattningsnoggrannheten förbättras ytterligare genom användning av Kalman filterteknik. Slutligen visar experimentella resultat att den föreslagna algoritmen kan implementeras på resursbegränsningar som är typiska för WSN.
Qin m.fl. REF presenterade en Kalman filterbaserad LQE-algoritm som kombinerar SNR och LQI med minimala extra omkostnader.
Effective-SNR estimation for wireless sensor network using Kalman filter
{'venue': 'Ad Hoc Networks', 'journal': 'Ad Hoc Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}