1.一种具有数据包丢失的无线传感器网络滚动时域信噪比估计方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)、利用信噪比公式，功率控制算法和流速控制算法，得到如下无线传感器网络状态空间模型式中， 为dB尺度的无线传感器网络节的信噪比水平， 为dB尺度的无线传感器网络节点期望信噪比水平，α为功率调节参数，n(k)为随机白噪声， 为流速调节参数，c为网络阻塞率，d(k)为流速增量，(2)、以 为无线传感器网络模型的状态变量；θk为一个Bernoulli随机变量表示测量信号在输出过程中的数据包丢失情况，即当θk＝1时表示接收端接收到测量信号，此时yk＝Cxk+vk，当θk＝0时表示接收端接收不到测量信号而只有纯噪声vk，θk的期望值为 得到具有数据包丢失的无线传感器网络模型：式中，

A和C为权重参数矩阵，

wk为无线传感器网络的系统噪声，yk为无线传感器网络的测量输出信号；

vk为测量噪声；

(3)、设定滚动时域窗口长度N，权重矩阵Π，Q和R，将无线传感器网络滚动时域信噪比估计转化为等价的最小化问题：式中，

N为滚动时域窗口长度；

表示决策变量；

表示欧几里得范数；

为k-N时刻的先验估计值即参考值， 为k-N时刻的估计误差，表示对估计值的信任度；

表示对扰动信号的估计；

(4)、通过一阶最优性原理和随机方法求解步骤(3)设定的最小化问题，具体步骤如下：S1-1：初始化，设定测试时间长度K，在可行域的区间范围内，任意初始化k-N时刻的先验估计值 k-N时刻到k-1时刻的测量输出序列{yk-N,…,yk-2,yk-1}；

S1-2：根据一阶最优性原理，以 为初始迭代点，对最小化问题求一阶偏导数且有式中，

-1

Π0＝Π ，

Ck＝θkC，

S1-3：采用随机方法，得到最优估计值 和 其最优估计值由下式表示，式中，

S1-4：根据滚动优化原理，计算当前k时刻的最优估计 和k-N+1时刻的最优估计值式中，S1-5：保留k-N+1时刻的最优估计值 更新S1-6：判断终止条件：如果k＝K，结束，得到信噪比估计最优值；否则，k＝k+1，转到S1-2。