分簇无线传感器网络的节点诊断方法

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1、分簇无线传感器网络的节点诊断方法作者姓名张智超导师姓名、职称冯海林教授一级学科数学二级学科应用数学学科门类理学硕士提交毕业论文日期2014年11月学校代码10701学号1207122424分类TN82号TP39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文分簇无线传感器网络的节点诊断方法作者姓名：张智超一级学科：数学二级学科：应用数学学位类别：理学硕士指导教师姓名、职称：冯海林教授提交日期：2014年12月NodeDiagnosisMethodofClusteringWirelessSensorNetworksAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERS

2、ITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinMathematicsByZhangzhichaoSupervisor:Prof.FengHaiLinDecember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用

3、过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人

4、签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要无线传感器网络的节点在硬件及软件的功能、内存、能源供应等方面的设计局限，容易造成节点故障、降低或失去监控能力。因此，对节点进行故障检测，故障隔离或数据恢复，对提高网络运行可靠性和安全性有重要意义。本文提出有效的无线传感器网络节点故障诊断方法，具体内容如下：首先，提出一种传感器节点故障诊断模型—LSI-BM。该模型依据节点数据的时间关联性,建立基于向量混合积的异常数据诊断准则和贝叶斯原理的节点信任值评估方法。此外，对于故障节点缺失的数据，利用Hausdorff距离度量变量的相似度，为避免故障节点的数据对最终结果的影响，提出一种基

5、于节点信任值加权的数据恢复方法。仿真结果表明LSI-BM模型能有效诊断出异常数据和故障节点，并且数据恢复方法实现有效的数据填补。其次，为提高节点在大规模网络中能量使用效率，通过改进不均等分簇（EEUC）协议中节点竞选半径和簇头的选择机制，提出基于不均等分层分簇的网络优化协议—UHC。此外，针对随机数机制可能造成竞选节点分布不确定问题，对节点随机数的阈值进行调整，不再是一个固定的数值。最后通过计算机仿真实验，比较了基于UHC协议和EEUC协议的网络分簇效果，仿真结果表明UHC协议有效降低簇内节点密度，延长网络使用寿命，并且簇头分布呈现一定规律性。关键词：无线传感器

6、网络，故障诊断，LSI-BM模型，UHC协议论文类型：基础研究I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTSensornodesinthewirelesssensornetworkshavethedesignofthelimitationsinthefunctionofthehardwareandsoftware,suchasmemorystorage,enerysupply.Itiseasytocausenodefailure,reduceorlosingtheabilitytomonitor.Therefore,thenodefault

7、detection,faultisolationanddatarecoveryareimportanttoimprovethereliabilityandsecurityofthenetworkoperation.Thispaperputsforwardeffectivemethodofnodefaultdiagnosisinwirelesssensornetworks,specificcontentisasfollows:Firstly,thispaperputsforwardakindofmodel(LSI-BM)forsensornodefaultdiag

8、nosis.Ontheb