10.11959/j.issn.1000-436x.2021083
基于深度图嵌入的无人机自组网链路预测
针对无人机自组网的拓扑时变、节点移动、间歇性连接等特点,提出用时序化图嵌入模型对预处理后的无人机自组网进行表征,基于线性概率计算采样间隔以提高采样效率,将网络结构特征映射为节点间关系,并采用对抗训练提取节点上下文语义特征.利用长短期记忆网络提取无人机自组网的时序特征,预测下一时刻的网络连接情况.采用AUC、MAP、Error Rate作为评价指标.Ns-3仿真实验表明,与Node2vec、DDNE、E-LSTM-D等方法相比,所提方法具有更高的预测准确率.
无人机自组网;图嵌入;链路预测;长短期记忆网络
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目;江西省自然科学基金资助项目;江西省研究生创新专项资金资助项目
2021-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共13页
137-149