一种基于LSTM神经网络的无线链路质量预测方法

作者：丁津津; 孙伟; 高博; 李鹏宇; 李奇越; 汪玉; 李远松; 李帷韬; 孙辉; 张峰; 汪勋婷; 何开元; 陈洪波

来源：2019-12-26, 中国, ZL201911373199.1.

本发明公开了一种基于LSTM神经网络的无线链路质量预测方法,所述预测方法的步骤包括：无线通信设备采集并保存无线链路质量信噪比信号序列作为通信链路质量原始信号序列,采用均值滤波的方法将通信链路质量原始信号序列分解为平稳序列和噪声序列,噪声序列计算噪声标准差,并分别对两部分设计LSTM神经网络模型进行训练和预测应用,最终计算出所需通信链路的置信区间。通过将预测的下界与智能电网通信可靠性最低要求作对比,判断是否满足通信可靠性最低标准。本发明可以广泛应用于无线传感器网络领域,有效地预测链路质量,提高了链路传输的稳定性和可靠性。

• 单位
  合肥工业大学; 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院