室内WSN性能分析与故障诊断研究.pdf

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2、国科学技术信恩研究所将本论文编入《中国、学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布(包括刊登)授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密学位论文作者签名：磊缆矽／／年／月Lo日指导教师签名：肛良为¨年Z月／0日分类号——UDC密级编号@江-薄大擎硕士学位论文室内WSN性能分析与故障诊断研究IndoorWSNperformanceevaluationandfaultdiagnosis指导

3、教师瑟酉庭教授作者姓名愿瑾申请学位级别一亟±一。一专业名称测达i±量撞苤盈丛墨论文提交日期2Q!!生垒且论文答辩日期2Q!!生鱼县学位授予单位和日期江蒸太堂2Q兰!生鱼且2011年6月答辩委员会主席评阅人江苏大学硕士学位论文摘毫内WSN作为WSN一个重要分支，得到越来越多的应用。但在网络长期运行过程中由于节点本身性能下降和外部环境影响，使得WSN性能易发生变化，网络市点和链路故障也时有发生。因此，有效监控网络运行状态并及时准确对故障的发生进行诊断，是WSN成功应用亟待解决关键问题之一。课题在对W

4、SN健康状态评估和传感器节点故障检测诊断研究基础上，以教学楼照明无线控制系统为对象，进一步开展室内WSN性能分析与故障诊断研究。主要研究内容为：以CC2430无线单片机、人体红外传感器HP．708、照度传感器TSL230B以及可调光电子镇流器为基础研制照明控制节点和照明检测节点，在IAREmbeddedWorkbench(简称EW)环境中开发中心节点和传感器节点程序，通过vC++编写上位机软件，搭建室内WSN实验系统；采用系统工程理论对室内WSN运行性能影响因素分类和评估，确定合理的性能指标，运

5、用被动测量法采集网络运行过程中传输的信号强度、网络时延和丢包率等数据，提出一种基于最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的室内WSN性能综合评价方法，建立低功耗的基于最小二乘支持向量机的WSN运行质量综合评价模型；通过主动轮询和异步告警方式采集室内WSN运行时的链路质量信号，运用小波包分析构造出特征向量，利用最小二乘支持向量分类机(LSSVC)对正常状态和故障状态下的特征向量进行分析，建立系统状态与特征向量之间对应的关系模型和WSN链路故障诊断预警机制。试验表明采用LSSVR进行网络性能评价的评价

6、结果与实际值相比，相对误差范围在0．01％～2％之间，而采用RBF神经网络进行评价，相对误差范围在0．1％～15％之间，相对误差最大值比RBF神经网络减少了83．2％，进一步证实在相同条件下，以结构化风险最小化为原则的LSSVR的性能优于以经验风险最小化为原则的神经网络。采用基于LSSVC和小波包分析相结合的方法进行网络故障诊断，其诊断处理结果与预期的故障对比，准确率为96．67％，基本能准确’!r。、l’’￡．一呻：诊断网络中的故障。WSN运行中能及时掌握网络的运行状态，排除各类隐患，提高了W

7、SN运行稳定性和可靠性，这对促进WSN应用推广，具有较大实用和室内WSN性能分析与故障诊断研究：：芝!二i量线传感器网络；最小二乘支持向量机；性能分析；故障诊断；i7．曼、谐嘲承．：疆‘?：．厕慧：0j蓬酉炭!：：Z≯·!斗．1i宋!：．江苏大学硕士学位论文ABSTRACTIndoorwirelesssenso．rnetwork,asabranchofwirelesssensornetworks，getmoreandmoreapplications．But弱thenetwork’Slong—ru

8、nning,nodeperformancedegradationandimpactofexternalenvironmentwillmakechangesinWSNoperationquality,evenleadtonodeandnetworklinkfailuresoccur．Therefore，itwillbeoneofthekeyproblemstobesolvedintheWSNapplicationthathowtograspthechangesofoperatingquality,