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iframe(src='///ns.html?id=GTM-T947SH', height='0', width='0', style='display: visibility:')无线传感器网络故障容错机制与算法研究--《重庆大学》2014年博士论文
无线传感器网络故障容错机制与算法研究
【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSNs)是由部署在检测区域内大量传感器节点以无线通信方式组成的一个多跳自组织网络系统，实时地监测、感知和采集监测对象的信息。无线传感器网络是物联网推广的重要载体，未来延伸Internet覆盖范围以及支持普适计算的关键技术。无线传感器网络迅速发展，促进了物联网实现社会生产生活中信息感知能力、信息互通性和智能决策能力的全面提升，并在诸多领域得到广泛应用，已显示出巨大的应用价值并成为现阶段研究的热点。
作为一种新兴的信息获取和处理技术的分布式计算平台，无线传感器网络有着无中心自组网、网络拓扑动态变化、通信与计算能力有限、电源能量受限等自身特性。工作环境存在不可预测性，因振动、电磁、系统噪声和随机噪声等环境因素干扰导致错误感知数据。或因节点的移动超出了通信范围、物体阻挡、信道干扰和数据碰撞堵塞等原因，网络链路质量变差，出现暂时或永久性的故障，导致数据传输的失败，影响无线传感器网络传输可靠性和运行稳定性，对网络的自组织能力、自适应性和鲁棒性带来更大的挑战。高可靠性和稳定性目前仍然是无线传感器网络技术的难点。
故障容错策略能提高无线传感器网络运行的鲁棒性和传输可靠性。其本质是在检测网络出现异常或故障时，能及时寻找合理的容错控制方案，自适应地处理多种网络异常现象，继续提供高可信的计算服务。但基于预先构成的网络结构，无法满足无线传感器网络大规模可扩展的需求。且因网络复杂性与故障多样性并受限于实际应用条件，现有容错模型简单对故障进行抽象和特征提取，对新出现的故障特征缺乏自主在线学习能力，严重影响网络故障容错性能。针对新出现的故障特征，在动态自适应构造故障容错结构框架、设计自主的在线容错等方面还有待深入研究。
针对无线传感器网络节点或链路故障以及工作环境等因素会影响到网络传输的稳定性和可靠性问题，本文主要在无线传感器网络网络层上，通过采取主动故障预防或网络异常后故障容错的方式提高网络传输可靠性。建立并优化多路径路由算法，或运用网路层多种容错策略，或垮层联合控制优化，或引入仿生免疫机理和现代仿生智能算法开展网络层可靠传输和故障容错研究。具体工作如下：
（1）根据蚁群仿生智能算法对构建无线传感器网络容错路由的启示，提出非均匀等级分簇的无线传感器网络故障容错路由算法。根据骨干网特性，建立数学模型和网络拓扑结构，运用改进粒子群算法(IPSO)对网络节点进行非均匀等级静态分簇，构建非均匀等级分簇拓扑结构。引入最优最差蚂蚁系统(BWAS)在相邻等级节点间建立多条传输链路，并根据蚂蚁信息素归一化值作为传输路径的选择概率建立能故障容错的网络路由。同时对容错性与复杂度进行理论分析，对数据包接收率、平均传输时延及能耗均衡等进行仿真分析。
（2）针对编码机制影响无线传感器网络传输可靠性问题，提出基于纠删编码的无线传感器网络多路径可靠传输策略。对网络节点进行等级标定，根据蚁群算法确定路径信息素值。根据反映链路质量的最优最差蚂蚁系统的信息素归一化值，在相邻等级节点间建立互不交叉的多路径路由传输容错机制，优化纠删编码并建立基于纠删编码的多路径负载均衡机制，将源数据包经纠删编码的数据片沿多条路径分配和传输，建立数学模型并进行理论分析，并通过仿真测试负载均衡和故障容错性能。
（3）针对梯度策略影响网络传输可靠和故障容错问题，提出基于梯度的无线传感器网络多路径可靠传输容错策略。首先进行二次k均值非等概率簇分裂构建非均匀拓扑结构，按质量评价函数计算节点的综合度量信息并建立等高线，建立基于梯度的互不交叉的多路径路由，实施负载均衡的线性纠删编码多路径传输。建立负载均衡机制下的多路径传输数学模型，对数据成功传输率与能效性等网络多项性能指标进行理论分析和仿真评价。
（4）根据免疫系统机理对构建无线传感器网络多路径容错路由的启示，提出基于免疫系统机理的无线传感器网络多路径容错路由算法。研究免疫系统机理、人工免疫系统模型与无线传感器网络故障检测容错的属性关联。定义基于免疫分簇与免疫多路径等基本问题，运用免疫系统机理对网络进行分簇以构建紧致性较好的分簇拓扑结构，运用免疫系统机理对初始建立的互不交叉的多条传输路径进行多次变异优化并形成最优传输路径，建立数学模型并对算法性能进行理论分析，对分簇算法的紧致性、免疫路由算法的收敛性和能耗性等进行仿真测试。
综上所述，本文围绕提高无线传感器网络的稳定运行和可靠传输的目标，构建网络故障容错的相关理论和方法体系，建立故障仿生智能容错平台，提高无线传感器网络的传输可靠性和运行稳定性，为工业监控、矿井安全监测和农业生物环境保护等对网络可靠性要求较高的无线传感器网络预警系统提供理论与技术支撑。
【学位授予单位】：重庆大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2014【分类号】：TN929.5;TP212.9
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400-819-9993无线传感器网络中容错虚拟骨干网的构建--《南昌航空大学》2015年硕士论文
无线传感器网络中容错虚拟骨干网的构建
【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由数目众多的低成本、功能强大的传感器节点无规律分布在监测环境内组成,由大量节点构建一个大范围灵活的非静态网络系统,由于WSN网络的通信技术迅速发展,在国防建设、工业生产、智能家居、医疗卫生、环境监控、预防灾害、其他商业用途等诸多领域有着广阔的应用。由于无线链路具有较低带宽,普遍使用泛洪(flooding)算法进行广播通信,易引发严重的广播风暴问题(Broadcast storm problem),WSN的网络拓扑结构频繁变换,而且会大量耗损传感器节点存储有限的电池能源。普遍采用连通支配集(Connected Dominating Set,CDS)中支配集节点共同构造一个虚拟骨干网。同时需要进行可靠有效的监测针对某些重要的环境和关键目标,所以必须要考虑骨干网的容错能力。通过构造一个高容错性能的虚拟骨干网解决无线传感器网络以上问题。本文研究WSN网络中已有的虚拟骨干网构造算法,进行总结归纳。进而提出一种2连通k支配集高效分布式算法EFTDA(Efficient fault tolerance distributed algorithm),综合考虑节点剩余能量和能量阈值,节点度与支配点理想支配数目,节点的接收信号强度指标(Received Signal Strength Index,RSSI)等影响虚拟骨干网工作周期的多个参考因素,提出节点权值函数,选取最大权值W的节点担任支配点,搭建整网络权和值最大的支配集,完成具有高容错性能虚拟骨干网的构建。通过相关的仿真实验,性能分析结果表明,构建的虚拟骨干网具有一定的容错能力,保证了无线网络中通信质量,可实现整个网络能源均衡消耗,减少路由开销,最大程度延长网络生命周期。并且针对虚拟骨干网中原有节点退出和新节点加入两种情况提出局部维护策略。
【学位授予单位】：南昌航空大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：TN929.5;TP212.9
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400-819-9993无线传感器网络技术研究 - 电子百科 - 电子工程世界网
无线传感器网络技术研究
21:14:38来源: 互联网 关键字：&&
具有感知能力、计算能力和通信能力的网络（WSN, wireless
networks）综合了、嵌人式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽而准确的信息，传送到需要这些信息的用户。 由于WSN的巨大应用价值，它已经引起了世界许多国家的军事部门、工业界和学术界的关注，被广泛地应用于军事，工业过程控制、国家安全、环境监测等领域。 和各军事部门都对WSN给予了高度，在C4ISR的基础上提出了C4KISR计划，战场情报的感知能力、信息的综合能力息的利用能力，把WSN作为一个重要研究领域，设立了一系列的，军事研究项目，如美国陆军2001年提出了“灵巧络通信”计划，已被批准为2001财政年度的一项科学技术研究计划，并在财政年度期间实施；美国海军最近开展的网状传感器系统（CEC，cooperave engagement ），即使是今天最先进的反舰巡航导弹也会被实时地监测到并被击中。在民用领域，2002年，Intel公司发布了“基于WSN的新型计算发展规划”。Intel将致力于WSN在预防医学、环境监测、森林灭火乃至海底板块调查、行星探查等领域的应用。 美国自然科学基金委员会（NSF）2003年制定了WSN的研究计划，投资3400万美元，支持相关基础理论的研究。在NSF的推动下，美国的加州大学分校、麻省理工学院、洛克维尔研究中心、加州大学洛杉矶分校等机构开始了WSN的基础理论和关键技术的研究。英国、日本、意大利等国家的一些大学和研究机构也纷纷开展了该领域的研究工作。学术界的研究主要集中在传感器网络技术和的研究上，也开展了一些感知数据查询处理技术的研究，了一些研究结果。 国内研究机构如中科院、清华大学、、科技大学、哈尔滨工业大学以及浙江大学等学术团体对WSN进行了跟踪研究。中国下一代互联网示范工程（CNGI）2006年研究开发、产业化及应用试验项目中就包含了的研究项目。 毋庸置疑，跟踪国外WSN技术的发展，并做出开创性的研究工作，对我国国防现代化的发展具有重要的意义。 1 WSN的定义和特点 网络操作系统Tiny0S141的者，Jason Hill博士把WSN定义为： Sensing＋CPU＋Radio＝Thousands of potential application 哈尔滨工业大学的李建中教授将WSN定义为：WSN是由一组传感器节点以自组织的方式构成的有线或无线网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。如图1所示，从硬件上看，WSN节点主要由数据采集单元、数据处理单元、无线数据收发单元以及小型电池单元组成，通常尺寸很小，具有、、多功能等特点；从软件上看，它借助于节点中内置传感器有效探测所处区域的温度、、度、压力等环境参数以及待测对象的、等物理参数，并通过无线网络将探测信息传送到数据汇聚中心进行处理、分析和转发。
WSN与传统传感器和相比具有的。它或点对多点的无线连接，大大减少了电缆成本，在传感器节点端即合并了／转换、和功能，节点具有自检功能，系统性能与明显提升而成本明显。 WSN具有以下特点： ①有限。WSN节点采用和，计算能力和存储能力十分有限。所以，需要解决如何在有限计算能力的条件下进行协作分布式信息处理的难题。 ②容量有限。WSN节点通过自身携带的电他来提供电源，当电池的能量耗尽，往往被废弃，甚至造成网络的中断。所以，任何WSN技术和协议的研究都要以节能为前提。 ③无中心。WSN没有严格的控制中心，所有节点地位平等，是一个对等式网络。节点可以随时加入或离开网络，任何节点的故障不会影响整个网络的运行，具有很强的抗毁性。 ④自组织。网络的布设和展开无需依赖于任何预设的网络设施，节点通过分层协议布式各自的行为，节点后就可以快速、自动地组成一个独立的网络。 ⑤多跳（Multi-hop）路由。WSN节点通信能力有限，覆盖范围只有几十到几百米，节点只能与它的邻居直接通信。如果希望与其覆盖范围之外的节点进行通信，则需要通过中间节点进行路由。WSN中的多跳路由是由普通完成的。 ⑥动态。WSN是一个动态的网络，节点可以随处移动；一个节点可能会因为电池能量耗尽或其他故障，退出网络运行；也可能由于工作的需要而被添加到网络中。这些都会使网络的随时发生变化，因此网络应该具有动态拓扑组织功能。 ⑦节点数量众多，分布密集。WSN节点数量大、分布范围广，难于维护甚至不可维护。所以，需要解决如何提高传感器网络的软、硬件健壮性和容错性。 2 测控WSN的主要关键技术 针对WSN的特点和在风洞测控中应用需求，WSN研究领域还有很多具有开创性和挑战性的难题需要解决，主要包括以下的研究内容。 2.1 WSN节能技术 能源是WSN最重要的资源，如何有效地节约能源是WSN必须考虑的关键技术。WSN节点工作时按功率消耗由小到大的顺序有4种模式：睡眠模式（sleep）、空闲模式（idle）、模式（receive）以及发送模式（transmit），有效地进入睡眠模式与空闲模式以及减少数据的发送量将大大地节约能源。采用合理的与接入方式也是节能的关键。 2.2 WSN节点微型化技术 WSN节点微型化技术在现阶段还集中在硬件上，通过采用体积小、低的芯片与器件和采用模块化的设计与分层布线的方法会使体积尽量减小，然而随着MEMS（微电子机械系统）技术的日趋成熟，在不久的将来，WSN节点体积将会越来越小。 2.3 WSN技术 WSN其本质是基于Ad hoc技术的自组织网络，在WSN的布设区域（比如野外的高压储气罐群）没有设施，必须通过WSN节点的自组织来形成一个无线的环境，并通过相关数据的汇聚和融合，从而把相应的测试对象的参数传递到监控中心。传统无线网络的首要目标是提供高的服务质量和高效利用网络，其次才考虑节约能量，而WSN的首要目标是高效使用能量，网络系统的生存期。因此，已有网络不能用于WSN。所以，必须设计和研究新的面向数据的低功耗、自组织的信息传输路径的建立机制和网络管理方案，并且满足如下的技术要求： ①高效性：节点采集的数据要经过Multi-hop才能到达Sink节点进行汇聚，所以，要求网络路由／组网协议必须是高效的，简单易实现，与数据融合技术相结合，减少传输和计算开销，使用尽量少的能量，以满足WSN的能量和时间约束。 ②：WSN在实验中应用时，必须野外环境中WSN节点容易失效以及风洞环境中由于等因素造成不的特点，建立稳健、的路由，避免因个别节点的失效或无线信道的突然中断，而造成感知。 ③扩展性：WSN节点的数目经常变化，可以是几百甚至几千，路由／组网协议和传感器网络管理系统必须能够适应WSN拓扑结构变化的特点。 ④性：即WSN路由／组网和网络管理方案既要能覆盖所有的网络节点，同时要能迅速形成全网的稳定的拓扑结构。 2.4 WSN数据汇聚技术 在WSN的风洞测控中，WSN节点需要采集温度、湿度、光、压力等多种环境参数，单个节点往往不能完成对环境目标的侧量和识别，单一传感器获得的仅是风洞环境特征的局部、片面的信息，它的信息量是非常有限的。而且每个WSN节点还受到自身品质、性能及风洞的影响，采集到的信息往往是不完善的，带有较大的性，甚至是的。这就需要研究和开发一定的算法，使具有一定属性的多个WSN节点采用通过交换信息，对所获得的数据进行了加工、汇总和过滤，以事件的形式最终结果，这就是WSN数据的汇聚。多传感器数据融合是一个多学科交叉的术，对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。一般情况下，基于的数学方法，如果它具有容错性、性、联想记忆和并行处理能力，则都可以用来作为融合方法，目前常用的数据融合方法基本上可概括为随机和两大类，随机类方法有平均法、法、多贝叶斯估计法、D-S证据推理等；而人工智能类则有逻辑、等。 3 WSN在风洞测控中的应用 在风洞测控这个场景下，需要对、一些关键部件和设备的技术参数进行监测与跟踪，以监控设备的运行情况，合理调度设备运行，预报关键部件的失效概率，制定关键部件的维护或更换计划，
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