【摘 要】
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针对分簇结构WSNs下中继簇首流量负担过重易引发局部拥塞的问题,提出了一种基于簇首数据吞吐量短期预测的拥塞检测与控制算法CMETR。该算法通过建立GM（1,1）灰色模型分析流经各
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170060);安徽省自然科学基金项目(1608085ME122);安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2012A077)
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针对分簇结构WSNs下中继簇首流量负担过重易引发局部拥塞的问题,提出了一种基于簇首数据吞吐量短期预测的拥塞检测与控制算法CMETR。该算法通过建立GM（1,1）灰色模型分析流经各簇首的当前流量,预测簇首未来的拥塞程度,并以调整簇内节点数据采集频率的方式减小簇首的数据传输压力,从而达到控制网络拥塞的目的。仿真结果表明：该算法有较好的预测精度,对即将到来的网络拥塞能够进行提前处置,且在网络繁忙时能够缓解链路压力,相对CODA算法有更好的稳定性和能耗特性。
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