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