【摘 要】
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针对现有流量整形算法在传感器网络应用上的不足,提出了一种新的流量整形算法.分析了传感器网络流量具有突发随机性以及时变不均衡性的原因,根据传感器网络流量的模糊性、随
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针对现有流量整形算法在传感器网络应用上的不足,提出了一种新的流量整形算法.分析了传感器网络流量具有突发随机性以及时变不均衡性的原因,根据传感器网络流量的模糊性、随机性以及时变性统一建模,提出了变权组合预测流量整形算法(TSAV,Traffic Shaping Algorithm with Variable weight combination forecast),该算法通过逼近最优组合理论分配模糊AR预测与Kalman预测的组合权重,得到更为精确的预估流量值,提前规划整形速率从而平滑的输出分组流.实验表明
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