无线传感器网络链路数据故障诊断与网络连通恢复方法研究

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1、无线传感器网络链路数据故障诊断与网络连通恢复方法研究重庆大学博士学位论文学生姓名：康治平指导教师：喻洪麟教授专业：仪器科学与技术学科门类：工学重庆大学光电工程学院二O一五年十一月ResearchonLinkandDataFaultDiagnosisandNetworkConnectivityRecoveryinWirelessSensorNetworkAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDoctor’sDegreeofEngineeringByKang

2、ZhipingSupervisedbyProf.YuHonglinSpecialty：InstrumentScienceandTechnologyCollegeofOptoelectronicEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaNovember2015中文摘要摘要无线传感器网络是物联网的核心支撑技术，在军事、环境监测、灾难救援、工业控制、智能家居等诸多领域得到广泛应用，已成为信息领域的研究重点。无线传感器网络以数据为应用中心，具有节点数量大、分布范围广、通信和计算资源有限、电源能量受限、应用环境复杂等特性，在这些

3、内外部因素的相互影响下，无线传感器网络相比传统网络资源更容易发生故障，造成网络瘫痪并带来严重损失。因此及时发现并尽快恢复故障，实现整个网络的正常运行，是无线传感器网络研究中的关键共性问题，是确保网络可靠性和稳定性的必要手段。在国家科技支撑计划课题“建筑用能系统监测与优化控制技术研究及示范”等项目资助下，论文围绕无线传感器网络应用中存在的不同层次故障类型，以实际应用需求为背景，按照建立系统模型、理论推导、提出新方法、仿真验证、实验测试的研究思路，对无线传感器网络中的故障诊断和恢复机制进行了较为深入的探讨和系统研究。论文首先针对无线传感器网络通信层次中的链路传输质量问题，提出

4、基于网络层析技术的链路故障诊断方法。该方法将网络链路诊断中的主动和被动策略相结合，通过被动收集端到端路径传输数据，快速对网络路径进行划分，排除正常链路；再通过相邻路径间的逻辑推理，最小化状态待定链路；然后采取主动发送改进的单播探测包，模拟多播网络传输特性，推理剩余链路状态，实现整个网络链路传输特性的准确判断。仿真实验表明：与其他方法比较，该方法引入主动和被动相结合的协同方式，受故障链路的数量影响较小，具有更高的故障检测精度；提出的单播探测包发送机制在减少发包数据量的同时，增强了探测数据包之间的相关性。其次，针对无线传感器网络应用数据层次中的数据异常问题，提出基于时空相关性

5、的数据故障诊断方法。该方法采用节点自身状态判断和邻居节点相互判断相结合的故障诊断策略。利用数据的时间相关性，建立节点感知数据的时间序列预测模型，确定每个节点的初步判断状态；利用数据的空间相关性，建立四种不同类型的判定准则，确定每个节点的最终判定状态，从而实现数据故障的分布式诊断。仿真实验表明：该方法的不同判定准则和参数设置具有不同的故障诊断精度，可根据实际应用情况进行选择。与其他方法比较，该方法即使在大规模节点数据发生故障时，仍具有较高的故障检测率和较低的误报率。论文针对无线传感器网络大面积节点故障造成的分割分区问题，提出基于虚拟力和三角形斯坦纳点的分割网络连通恢复方法。

6、该方法将网络分割分区视为内I重庆大学博士学位论文部连通的不同节点的集合，更有利于优化分区间的连接节点；引入虚拟力，利用传感器节点与节点之间的相互作用力、监测边界对节点的斥力，实现节点均匀分布，减少不同分区间的连通成本；通过比较三角形斯坦纳点与最小生成树方式的连通增益，采用不同的分区连通方式，从而进一步优化连通分区需要的节点数量和位置关系。仿真实验表明：与其他方法比较，该方法恢复连通需要更少的中继节点；当目标区域中分割分区数量增加时，该方法优势更显著。论文还针对无线传感器网络的连通问题，提出基于多目标优化的移动数据采集器网络连通恢复方法。该方法采用聚类算法进行分区探测，考虑

7、数据收集过程中的采集延迟和任务均衡因素，将网络连通和数据采集器路径优化问题，转化为一种改进的多旅行商问题；引入虚拟分区和层次染色体结构，进行问题转换和结构编码，采用同层最优解相邻个体删除策略，改进种群多样性；提出适合编码特征的多目标优化遗传算法，求解数据采集器的最优采集位置和移动路径。仿真实验表明：该方法能够有效求解问题的Pareto最优解，为无线传感器网络连通恢复技术提供一种新思路；与其他方法比较，算法种群的多样性获得明显改善。论文最后结合建筑环境数据采集实际应用，研制了基于CC1110射频芯片的无线传感器节点，基于ARM9