WSN中考虑节点磨损的分布式自稳定网络寿命优化算法

针对无法预估的节点故障影响无线传感器网络寿命的问题,本文提出了一种考虑节点磨损的分布式自稳定优化算法。首先,利用韦伯函数拟合网络生命周期的分布,定期唤醒睡眠节点进行故障检测;然后,采用分布式调度,无需知道传感节点的位置信息,使用多个节点同时工作,从而提高效率;最后,通过较低的网络通信代价,及时使用空闲节点替代故障节点,保持网络的连通性。理论分析和仿真实验验证了本文算法的有效性及可靠性,仿真结果表明,当传感器节点的可靠性随着使用时间与磨损下降时,本文算法可以更好地延长无线传感器网络寿命,相比分布式多目标概率覆盖协议,本文算法在寿命延长、覆盖率、节点唤醒次数等方面均取得更好的性能。     

多传感器网络中的分布式故障检测算法

在传感器网络中,分布式故障检测算法(DFD算法)通过与所有邻居节点的传感器数据的比较判断,实现节点传感器的故障检测。但是,在故障节点聚集的网络区域,故障节点比例的上升将导致该区域的故障检测精度显著下降。针对多传感器网络,本文利用多传感器在相同区域的故障分布差异及传感器之间关联特性对DFD故障检测算法进行改进,提出适用于多传感器网络的MDFD算法,提高了故障聚集区域的检测精度。性能分析和仿真结果表明:在节点故障率高的网络中,与DFD和IDFD算法相比,MDFD提高了故障检测精度,算法适用于节点分布稀疏和传感器故障率较高的网络。     

一种无线传感器网络节点的故障检测算法

针对无线传感器网络中的数据故障问题,提出了一种新的分布式贝叶斯故障节点检测算法（DBA）。通过引入Bayesian来计算传感器节点的故障概率,利用边界节点来调整故障概率,提高故障概率的准确性,避免了大量故障节点的负面影响。最后将DBA和分布式故障检测（DFD）的性能进行了综合仿真比较。结果表明,即使在故障节点较多的情况下,DBA也能显著提高故障检测的精度。     

分簇式无线传感器网络节点故障诊断算法研究

无线传感器网络(WSNs)分布式节点故障诊断算法是一种可用于WSNs节点的故障诊断算法,通过整个网络内邻居节点之间的数据融合诊断出故障节点.但分布式算法的计算量十分巨大,浪费了大量的节点能源,而且分布式算法中使用自定义的全局阈值会降低诊断精度,分簇式的节点故障诊断算法应用LEACH-DFD算法,通过簇头节点完成故障检测...     

分布式无线传感器网络容错事件边界检测

事件监测是无线传感器网络的一种重要应用。针对该应用中软故障节点提供的错误数据会降低监测的准确性的问题,提出了一种分布式的容错事件边界检测算法。节点只需与邻节点交换一次传感数据,通过简单地计算识别故障;正常的事件节点利用统计比较的方法判断其是否处于事件边界,边界宽度可根据网络用户的要求调节。该算法执行时所需的通信量小,计算复杂度低,时延小,对大规模网络具有很好的可扩展性。仿真结果表明即使节点故障率很高,应用该算法仍可以获得很好的检测效果。     

基于故障定位集的无线传感器网络故障检测

由于无线传感器网络(WSN)节点的位置分布广,网络出现故障后如何进行故障检测以实现功能的恢复显得尤其困难,因此,探索快速有效的网络故障检测方法对于大规模WSN的可靠应用很有必要;基于最小故障定位集,提出了一种新的故障定位和故障检测方法;该方法在WSN分布式结构模型基础上,将网络节点与节点间的连接关系以图的方式进行描述,利用最短路径分析方法,来对WSN中出现的故障进行定位和检测;应用分析表明,该算法可以快速有效实现WSN故障定位与检测.     

分布式无线传感器网络故障检测算法综述

阐述了传感器网络中节点发生故障的原因并建立了故障模型。将当前主要的分布式节点故障检测算法分成了基于多数投票策略、基于中值策略、基于决策扩散策略、基于加权和基于分簇的算法五大类,详细阐述了分布式无线传感器网络故障检测算法的原理和步骤,并指出了各个算法的优势与不足。最后,对各个算法的性能进行了分析与比较,讨论了算法存在的问题,并指出了进一步的研究方向。     

基于节点相似性的WSNs故障检测方法研究

针对目前多数无线传感器网络分布式故障检测的算法都以假设故障节点数据为离群值为基础,存在局限性的问题。提出一种基于节点相似度比较的无线传感器网络故障检测方法,簇头节点根据簇内节点数据的时空相关性,进行节点相似性度量,实时调整节点可信水平,并采用最优函数计算出当前实验的最优阈值(0.8)进行故障节点的判断。通过仿真实验证明:针对不同的故障模型,算法保持了良好的故障检测能力,一定程度上解决通用性问题。     

基于簇的分布式传感器故障检测算法

针对大规模无线传感器网络(WSN)中故障检测准确率降低,并产生较大通信负载的问题,根据传感器节点的时空相关性特点,提出一种基于簇的分布式传感器故障检测算法。通过邻居节点间的数据交换和互相测试检测簇首节点,并以正常簇首节点作为参照诊断故障节点。性能分析与实验结果表明,在大规模WSN中,该算法具有良好的故障检测能力和较低的通信负载,在邻居节点数较少、节点故障率较高的情况下,能达到98%以上的故障检测准确率,并保持较低的能耗水平。     

无线传感器网络中一种分布式冗余检测算法

无线传感器网络覆盖控制中现有的大部分冗余检测算法都是针对节点感知半径相同的同构网络的,无法应用于异构网络.提出一种保持网络k级覆盖的适应异构传感器网络的分布式冗余检测算法.该算法根据节点的冗余分布特性设计了有效覆盖邻居选取,通过有效覆盖邻居感知半径关系及交点处的覆盖程度判断检测冗余.仿真表明:算法中有效覆盖邻居选取的设计,大大降低了节点执行冗余计算的时间,算法的运行效率较高;算法在异构WSN中性能优异,冗余检测彻底、充分,有益于节省节点能量,延长网络生存时间.     

基于时间序列相似度的无线传感网故障检测算法

针对无线传感网中节点故障率高而导致检测精度低以及能耗大的问题,提出了基于时间序列相似度的无线传感网故障检测算法(FDABTS2).该算法利用节点时间序列进行差值和相似度的计算,剔除一定故障类型的节点,并对瞬时读数故障数据进行修正.当节点为可疑节点时,利用空间相关性,与剩余邻居节点协作完成判定.在仿真环境下,与LEFD、NADST以及传统的DFD故障检测算法相比,检测精度分别提高了13％、17％和25％,误报率分别降低了8.4％、21.4％和25.4％,网络能耗分别降低了2.9％、8％和21.3％,即使在瞬时读数节点故障率高达60％时,误报率也能分别降低1.9％、26.2％和38.2％.实验结果表明,该算法在保证高检测精度的情况下,仍能有效降低能耗,延长网络生命周期.     

WSN中故障诊断性能与平均节点度研究

在基于无线传感器网络的结构健康监测中,故障节点产生并传输的错误数据将消耗节点的能量和带宽,同时会形成结构健康监测的错误决策。针对该问题,提出一种节点故障诊断算法,利用节点感知传感数据的空间相似性,通过对邻节点所感知的传感数据进行比较,确定检测节点的状态,将测试状态向网络中其他相邻节点进行扩散,实现网络中全部节点的故障检测。同时介绍在不同平均节点度下改善故障诊断率的方法。实验结果表明,该算法能够获得较好的性能。     

无线传感器网络无标度容错拓扑的连锁故障诊断算法

针对随机节点故障所引发的连锁故障问题,为了尽可能地降低连锁故障对无线传感器网络所造成的损害,提出了一种无线传感器网络无标度容错拓扑的连锁故障诊断算法,该算法基于单一节点故障时负载重新分配给相邻节点的情况,提出一种连锁故障下的负载再分配模型,分析了单一节点故障时所产生的连锁故障规模。采用相邻节点的连锁故障诊断算法来研究传感器网络的负载参数和连锁故障规模之间的关系,尽可能地减少连锁故障所带来的节点损失。仿真结果表明,该算法有效地抑制了由于负载过大所引发的连锁负载效应,在减少网络节点的损失上起到了较好的效果。     

多尺度传感网络失效节点检测系统设计

对多尺度传感网络中的失效节点进行准确检测与定位,实现故障节点的高效检测,保障传感网络的可靠运行。提出一种基于多传感器量化融合跟踪滤波检测的失效节点检测算法,并进行检测系统优化设计。构建多尺度传感网络的节点分布实体对象模型,进行失效节点检测系统总体设计和技术指标分析。设计基于多传感器量化融合跟踪滤波检测的失效节点检测算法。进行系统的硬件设计,包括A/D模块设计、时钟电路设计、程序加载电路设计、传感器通信模块设计和系统电源模块设计。在ARM Cortex?-M0平台上进行检测系统软件开发。系统仿真结果表明,该系统进行多尺度传感网络失效节点检测的准确度较高,提高了传感器网络的寿命周期。     

基于测距的无线传感器网络均衡式招募调度算法

节点调度是均衡无线传感器网络能量有效方法之一．分析基于测距的睡眠调度算法（RBSS）发现其招募节点能耗过大,造成其过早死亡,影响网络的生命周期．针对这个问题,本文在正六边形覆盖模型的基础上,基于能量均衡思想,提出基于测距的均衡式招募调度算法（RBDRS）．RBDRS算法将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗．招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点．仿真实验结果表明,与RBSS算法相比,在不增加额外开销的条件下,RBDRS算法能够有效减少工作节点数目,提高网络覆盖率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

无线传感网络中基于无线能量补给的能量感知路由算法

针对无线传感网络中随机分布传感器节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于无线能量补给的能量感知路由算法。休眠节点不仅可以在无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)传输方式下通过功率分割方法进行无线能量补给,还可以在信息传输方式下通过无线能量收集方法进行能量补给,重新进入活跃状态,为信息传播提供更好的路由,提高传感器节点的能量利用,延长传感网络的使用寿命。在该算法中,通过优化节点间的信息和能量分配,最小化传输功率,引入能量路由度量方法,选择能耗最小的路径作为传输路径。仿真结果表明,本文提出的算法可以有效地利用节点资源,均衡多跳能量受限无线传感器网络中的能量分布。     

无线传感器网络中基于往返时间的失效节点探测算法

无线传感器网络服务质量QoS(Quality of Service)下降的一个重要原因是节点失效。本文提出一种基于路径往返时间的失效节点检测算法,用离散法生成往返路径,通过测量路径的往返时间来探测和定位失效节点。通过实物和软件仿真,验证了该方法的有效性。相比于线性往返路径选择法,离散法能够大量减少测量路径的数量,有效缩短失效节点探测时间。     

一种无线传感器网络目标的最优覆盖算法

无线传感器网络点状目标覆盖的算法中,集合分割算法虽简单,但效率低且仅适用于每个传感器节点能量都相等的网络模型.为此,我们对集合分割算法进行改进,提出一种启发式贪心最优覆盖算法.该算法适用于节点能量正态分布的网络模型,采用了关键目标优先覆盖策略和节点能效最大化策略,延长了网络覆盖生命期,提高了算法的效率.实验表明新算法网络生命期延长80%以上,有更好的适应性和稳定性.