无线传感器网络中节点故障诊断方法的研究

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010，46（23）95无线传感器网络中节点故障诊断方法的研究1，2211季赛，袁慎芳，马廷淮，田伟1，2211JISai，YUANShen-fang，MATing-huai，TIANWei1.南京信息工程大学计算机与软件学院，南京2100442.南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室，南京2100161.DepartmentofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofInformationScience&T

2、echnology，Nanjing210044，China2.AeronauticScienceKeyLaboratoryforSmartMaterials&Structures，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，ChinaE-mail：jisai@nuist.edu.cnJISai，YUANShen-fang，MATing-huai，etal.Methodoffaultdetectionforwirelesssensornetworks.ComputerEngineer-

3、ingandApplications，2010，46（23）：95-97.Abstract：InWirelessSensorNetworks（WSNs），afaultysensormayproduceincorrectdataandtransmitthemtotheothers.ThiswouldconsumethelimitedenergyandbandwidthofWSNs.Furthermore，thebasestationmaymakeinappropriatedeci-sionwhenitreceivestheincorrectdata.Tosol

4、vetheseproblems，thispaperpresentsadistributedfaultdetectionalgorithmforwirelesssensornetworks.Faultysensornodesareidentifiedbasedoncomparisonsbetweenneighboringnodesanddissemi-nationofthedecisionmadeateachnode.Simulationresultsshowthatsensornodeswithpermanentfaultsareidentifiedwith

5、highaccuracyforawiderangeoffaultrates.Keywords：wirelesssensornetworks；faultdiagnosis；faultdetection；spatialcorrelation；averagenodedegree摘要：无线传感器网络中故障节点会产生并传输错误数据，这将消耗节点的能量和带宽，同时会形成错误的决策。利用节点感知数据的空间相似性，提出了节点故障诊断的算法，通过对邻节点所感知的传感数据进行比较，从而确定检测节点的状态，并将测试状态向网络中其他相邻节点进行扩散。该算法对实现故障节点的检测具有较

6、好的性能，实验结果验证了算法的可行性和有效性。关键词：无线传感器网络；故障诊断；故障检测；空间相似性；平均节点度DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.23.027文章编号：1002-8331（2010）23-0095-03文献标识码：Ａ中图分类号：TP393线传感器网络的故障诊断的方法是非常必要的[1-2]，文献[3-6]1前言近年来，无线传感器网络中节点的硬件设计、无线通信、研究了无线传感器网络中节点故障诊断的方法。文献[3]提出了基于贝叶斯网络的节点故障识别算法，能计算处理、能量有效、网络协议等研究和创新不断提出，与此清楚地

7、区别网络中不同的故障类型。M.Ding等人[4]提出了故同时网络的可靠性和可持续性的需求也日益增加，节点的故障节点标识算法，通过和相邻节点的中值比较，来判别故障节障诊断对实时了解网络状态起着重要的作用。故障节点会降点的状态。X.Luo等人[5]提出了具有能量有效的容错技术，用低整个无线传感器网络的服务质量，发生故障的节点会产生[6]于无线传感网络的故障检测。JinranChen等人提出了利用并传输错误的传感数据，使监控中心无法得到正确的检测信相邻节点互相测试的方法诊断节点状态的DFD算法。本文在息，从而产生错误的决策。同时由于大量廉价的节点部署在总结已有故障

8、检测方法的基础上，提出了利用节点测量数据不可控、恶劣