无线传感器网络系统的故障诊断技术研究综述

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无线传感器网络故障检测研究

无线传感器网络故障检测研究

无线传感器网络故障检测研究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量分布式的传感器节点组成的网络,可以感知、采集和处理感兴趣的环境信息。

WSN的故障检测是提高系统可靠性和稳定性的重要研究方向之一。

本文将对无线传感器网络故障检测的研究进行综述,介绍传感器网络故障的类型、检测方法和相关研究成果。

一、无线传感器网络故障类型无线传感器网络的故障类型多样,可以分为节点故障和链路故障两类。

1. 节点故障:节点故障是指网络中某个或多个节点无法正常工作或执行任务。

例如,传感器节点的能量耗尽、硬件损坏或软件故障等。

2. 链路故障:链路故障是指两个节点之间的通信链路出现异常或中断。

例如,信号干扰、信道质量下降或信号传输延迟等。

二、无线传感器网络故障检测方法无线传感器网络故障检测方法主要有两类:基于无线传感器网络自身的监测和基于外部监测的方法。

1. 基于无线传感器网络自身的监测:这种方法通过节点间的相互通信和协作,对节点和链路的状态进行监测和检测。

常见的方法包括:(1)心跳机制:节点周期性地发送心跳消息给相邻节点,监测通信链路的质量和稳定性。

如果心跳消息发送失败或未收到回复,就可以判断节点或链路存在故障。

(2)高斯过程模型:利用高斯过程模型对网络中的节点数据进行建模和分析,可以识别出异常节点,并判断节点是否发生故障。

2. 基于外部监测的方法:这种方法通过外部监测设备对网络的节点和链路进行定期或实时的监测和检测。

常见的方法包括:(1)可视化监测:利用摄像头、红外传感器等设备对节点和通信链路的状态进行实时的可视化监测。

通过观察监测结果,可以发现节点和链路的异常情况。

(2)网络流量监测:通过监测网络中的数据传输流量和数据包丢失率等参数,可以判断节点和链路是否存在故障。

三、无线传感器网络故障检测相关研究成果无线传感器网络故障检测是一个广泛研究的领域,在理论和实践上都取得了一定的成果。

以下是一些相关研究成果的例子:1. 异常检测算法:研究者提出了各种基于机器学习和数据挖掘的异常检测算法,可以通过对传感器数据的分析,识别出节点数据的异常情况。

无线传感器网络综述

无线传感器网络综述

历史以及发展现状(续)
之所以国内外都投入巨资研究机构纷纷开展无线传感器网络的研究,很大程度归功于其广阔的应用前景和对社会生活的巨大影响。
WSN的体系结构
01
传感器网络结构
02
汇聚节点
WSN的体系结构(续)
传感器节点结构
传感器网络协议栈
WSN的体系结构(续)
WSN的特征
与无线网络的区别 传感器网络集成了监测、控制以及无线通信的网络系统,节点数目庞大(上千甚至上万),分布密集,因环境和能量的耗尽,容易出现故障,节点通常固定不动。能量、处理能力、存储能力、通信能力有限。不同于传统无线网络的高服务质量和高效的带宽的利用,节能是其设计的首要考虑因素。
WSN的应用(续)
WSN的应用(续)
智能家居
家电和家具中嵌入传感器节点,通过无线网络与Internet连在一起。为人提供人性化的家居环境。 例:Avaak 提供一个只有1立方英寸大小的自治产品。这个微型的无线视频平台包含有一节电池、无线电、摄像相机、(彩色成像器加镜头)、控制器、天线和温度传感器。(如图 )
WSN的应用(续)
WSN的应用(续)
建筑物状态监控
利用传感器网络监控建筑物的安全状态。 例:Microstrain在佛蒙特州的一座重载桥梁上安装了一套该公司研制的系统,将位移传感器安装在钢梁上用来测量静态和动态应力,并通过无线网络来采集数据。该无线系统可以保留在桥梁上用于长期监测桥梁是否处于正常受控状态 。 (如图 )
历史以及发展现状
国外:
起源于美国,根源可追溯到1978年由国防部高级研究计划署(DARPA)在卡内基-梅隆大学发起的分布式传感器研讨会。 具有代表性的项目包括:1993-1999年间由美国国防高级研究计划署(DARPA)资助,加州大学洛杉矶分校(UCLA)承担的WINS项目; 1999-2001年间由DAPRA资助UC Berkeley承担的Smart Dust项目。

无线传感器网络的故障排除与维护技巧

无线传感器网络的故障排除与维护技巧

无线传感器网络的故障排除与维护技巧无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)是一种由大量分布式传感器节点组成的网络,用于采集、处理和传输环境中的信息。

它在农业、环境监测、智能交通等领域发挥着重要作用。

然而,由于节点数量众多、分布广泛,WSN在运行过程中难免会出现各种故障。

本文将介绍一些故障排除与维护技巧,帮助用户快速解决WSN的问题。

一、节点故障排查节点是WSN的基本组成单元,其正常运行对整个网络的稳定性至关重要。

当节点出现故障时,首先需要检查节点的电源是否正常。

如果节点无法正常供电,可以通过更换电池或充电来解决问题。

另外,还需要检查节点的天线是否连接良好,确保信号传输的稳定性。

如果节点的电源和天线都正常,但仍然无法正常运行,可能是节点内部硬件出现问题。

此时,可以尝试将节点与其他正常节点进行交换,以确定是节点本身的问题还是环境的问题。

如果节点在其他位置能够正常运行,说明环境对节点的影响较大,可以考虑调整节点的位置或增加信号放大器等设备来解决问题。

如果节点在其他位置仍然无法正常运行,可能是节点硬件损坏,需要更换节点。

二、信号传输故障排查WSN中的节点通过无线信号进行数据传输,因此信号传输的稳定性对整个网络的正常运行至关重要。

当出现信号传输故障时,首先需要检查节点之间的距离是否过远。

信号传输的距离受到环境和设备的影响,如果节点之间的距离过远,可以考虑增加中继节点或信号放大器来扩大传输范围。

另外,还需要检查节点之间是否存在障碍物。

障碍物如墙壁、建筑物等会阻碍信号的传输,导致信号弱化或丢失。

如果发现有障碍物存在,可以考虑调整节点的位置或增加信号放大器来解决问题。

三、网络拓扑故障排查WSN的网络拓扑是指节点之间的连接方式和组织结构。

当网络拓扑出现问题时,可能会导致数据传输的中断或延迟。

为了排查网络拓扑故障,可以通过以下步骤进行:1. 检查网络拓扑图:查看网络拓扑图,确认节点之间的连接方式是否符合设计要求。

无线传感器网络故障诊断检测技术

无线传感器网络故障诊断检测技术

无线传感器网络故障诊断检测技术摘要:随着现代社会的发展和研究领域的深入使现代传感器技术、微机电系统、通信技术、嵌入式计算机技术和分布式信息处理技术等成为无线传感器网络的综合性的交叉领域。

在当今社会广泛应用,为了使无线传感器网络的应用质量达到保证,针对无线传感器网络故障的研究是必要的。

本文通过对无线传感器网络的应用、性能指标来研究其故障诊断和技术方法。

关键词:无线传感器网络、故障诊断1绪论1.1无线传感器的结构及特点传感器节点、汇聚节点和管理站等结构组成无线传感器网络。

在监测区域附近存在大量自我组织构成网络的传感器节点。

节点得到的数据经逐个节点传输并且数据被多个节点处理后路由到汇聚节点,最后通过Internet等无线传输方式到达管理站后管理站进行监测和管理。

特点有能量资源有限、硬件资源有限、无中心、自组织、多跳路由、动态拓扑、节点数量多、可靠性等。

1.2无线传感器网络的设计要点无线网络的设计将直接影响其工作的性能和效率所以网络协议起到使各个独立的节点组成可以进行多跳的数据网络而时间同步实现了其自身协议运行、数据融合、协同睡眠及定位的基础;目标定位确定节点位置,硬件平台和嵌入式操作系统也是无线传感器网络的主要因素,通过拓扑控制对自组织的无线传感器网络生成良好的网络结构从而提高路由协议和MAC协议的效率。

2无线传感器网络故障的应用2.1无线传感器网络的应用领域1)军事应用在军事应用中无线传感器网络可以达到实现对敌军行为的实时监控、监测、目标位置锁定、战场的评估、核攻击、核生化武器攻击的监测搜索等任务还可以对周围各种参数进行实时分析和信息进行采集,如温度、湿度、气体、声音、磁场、红外线、震动等。

作战时在友军身上装入传感器节点可起到保护友军的作用,避免误伤,在定位导弹发射点和飞机抛撒等方面也起到重要作用。

低成本的网络且具有容错性有优势,因此,常常被国家的军队所关注。

2)医学、健康监测应用用于医学研究和检测治疗,在医疗系统和健康护理方面应用广泛,可监测人体多种生理指标数据并且对患者和医生的行为进行跟踪定位,医院的药物管理等。

无线传感器网络故障诊断分析与研究

无线传感器网络故障诊断分析与研究

0引言,,,,,,,,,。

1无线传感器网络的概述,,,。

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2无线传感器网络故障的诊断方法,,。

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2.1通过软件调试的方式,,,,,,,,[3]。

Clairvoyant,,,,,。

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,,无线传感器网络故障诊断分析与研究王聃(哈尔滨广厦学院,黑龙江哈尔滨150025)【摘要】随着科学技术的不断发展,无线传感器网络在各行各业中得到了广泛的应用。

由于大量资源受限的节点存在于无线传感器网络中,使得无线传感器网络发生故障的概率要高于传统网络。

为了有效解决网络故障,对发生故障的原因进行分析,并提出针对性的解决措施,提高无线传感器网络的应用效果。

【关键词】无线传感器网络;网络故障;故障分析中图分类号:TP212.9;TN929.5文献标识码:A DOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2020.31.11作者简介:王聃(1982-),女,吉林梅河口人,副教授,硕士,研究方向为计算机应用,无线传感器网络。

27Science&Technology Vision科技视界,,,。

2.2建立特定的判断模型,,,,。

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,:,,,,,,。

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,[1-2]。

3无线传感器网络故障解决方法,,,。

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,,,,,,,,,[3]。

4结束语,,,,。

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【参考文献】[1]邓兵.无线传感器网络多级融合的机械故障诊断方法[J].测试与诊断,2017(1):92-96.[2]田伟.无线传感器网络中节点故障诊断方法的研究[J].计算机工程与应用,2018(46):95-96.[3]杨健.无线传感器网络容错关键技术研究[J].南京邮电大学学报,2020.28Science&Technology Vision 科技视界。

无线传感器网络安全路由协议技术研究综述

无线传感器网络安全路由协议技术研究综述

1 引言
随 着 无 线 电 、传 感 、嵌 入 分 布 式 、无 线 通 信 等 技 术 的 发
由所 用 资 源 等 几 个 方 面 . 因 此 攻 击 者 主 要 从 这 几 个 方 面 实 施
入 侵 和 破 坏 。 例 如 主 动 攻 击 路 由 请 求 和 建 立 过 程 中存 在 的漏
c u r i t y o f L EAC H p r o t o c o l ,s e c u it r y c l u s t e in r g ou r t i n g p r o t o c o l , e f i c i e n t a n d s e c u r e r o u t i n g p ot r o c o l , s e c u r e mu h i c a s t r o u t i n g
洞 ,通 过破 坏 正 常 无 线 路 由 广播 信 息 的准 确 性 和 合 理 性 ,或者
展 ,无 线 传 感 器 网 络 在 工 业 、农 业 、军 事 、航 空 等 多 个 领 域
得 到 了广 泛 应 用 。部 署 的传 感 器 节 点 自身 具 有 无 线 通 信 、监
恶 意修 改 、删 除 正 常 通信 过 程 中 的路 由控 制 信 息 。另 外 ,篡 改
Te c h n o l o g y Re s e a r c h S u r v e y o n S e c u r e Ro u t i n g Pr o t o c o l s f o r r Ne t wo r k s
p r o t o c o l , s e c u r e g e o g r a p h i c r o u t i n g p ot r o c o l ,s e c u r e mu c h r o u t i n g p ot r o c o l t e c h n o l o g y r e s e a r c h , a n a l y s i s o f s e v e r a l r e p r e s e n — t a t i v e s e c u i r t y r o u t i n g p r o t o c o l , a n d p o i n t s o u t t h a t t h e s e c u it r y o f wi r e l e s s s e n s o r n e t wo r k r o u t i n g p r o t o c o l r e s e a r c h d e ma n d

无线传感器网络中的数据异常检测技术研究

无线传感器网络中的数据异常检测技术研究

无线传感器网络中的数据异常检测技术研究随着物联网的发展和智能化水平的提高,无线传感器网络(WSN)应用越来越广泛。

无线传感器网络是指由大量的传感器节点组成的自组织多跳网络,能够采集和处理环境中各种感知数据,如温度、湿度、压力、光强等。

这些传感器节点互相通信并协同工作,以完成协调管理和数据采集任务。

在这个过程中,异常数据的检测和处理是关键问题之一。

一、数据异常检测技术的意义和目的无线传感器网络中异常数据的检测,是指通过各种算法和技术手段,对传感器节点从传感器获取的数据进行处理和分析,检测出不符合规律和模式的异常数据。

异常数据可以是由于传感器节点硬件故障、软件错误、网络丢包、噪声干扰等原因导致的,也可以是由于环境突变、人为干扰、恶意攻击等原因引起的。

不论异常数据来源的不同,如果不及时发现和处理,都会影响数据采集的质量和可靠性,从而对监测和控制系统的正确性和健壮性带来隐患。

因此,在无线传感器网络中,数据异常检测技术的意义和目的就在于此,即保证数据质量,提高系统可靠性。

二、数据异常检测技术的方法和分类数据异常检测技术可以采用多种方法和技术。

按照不同的分类方式,可以将其分为以下几类:1. 基于统计方法的异常检测技术基于统计方法的异常检测技术是常用的一种技术手段,其基本原理是利用传感器节点数据的统计特性,对传感器节点的实时数据进行计算和比较,判断其是否与期望的数据分布模型相符。

如果不符合,就认为该数据存在异常。

这种方法具有较高的鲁棒性和可靠性,但也存在一些问题,如需要大量的历史数据支持,并且对于复杂的非线性系统或数据分布较为分散的场景,可能会出现漏检和误检等问题。

2. 基于机器学习的异常检测技术机器学习是近年来有较大发展的一种技术领域,可以用来处理复杂的数据模式。

基于机器学习的异常检测技术主要采用期望最大化、偏差、离群点检测等方法,通过建立模型,对传感器节点的非线性关系和复杂模式进行学习和累积,以提高检测精度和效率。

无线传感器网络故障诊断与容错控制研究进展

无线传感器网络故障诊断与容错控制研究进展

Re e r h p o r s ff u td a no i n a tt l r n s a c r g e s o a l i g ss a d f ul・o e a t —
c n r li r l s e s r ne wo ks o t o n wi ee ss n o t r
Re e t e ut f a l d a n ssa d f u t oe a tc nr li r l s e s rn t o k r u v y d fo s c on c n s l o u t i g o i n a l— lr n o t n wi e ss n o ew r s a e s r e e r m u h p i t r s f t o e o i w a o oo y, n r , n trn n aey, t . e e a i a l mo e r l s i e i cu ig s n o fve s t p lg e e g mo i i g a d s ft ec S v rl ma n fu t y o d s a e c a sf d,n l d n e s r i n d a l n ew r a l . c r i g t y t m t cu e o r ls e s r n t r s t r e fu t d a n ss o e f u t a d n t o k f u t Ac o d n o s se sr t r f wi e s s n o ewo k , h e a l i g o i s s u e meh d ,e f ig o i , ew r ・ i g o i n a e sai n d a n ss a e i t d c d R l t ef u t oe a tc n r l t o s s l- a n ss n t o k d a n ssa d b s tt — ig o i r n r u e . e ai a l— lr n o to d o o v t tc n lge r p e e td,i cu ig e u d n y e h oo is a e r s n e n l d n r d n a c me h n s ,mu t r u e e i n y a c o oo c nr l c a im l —o t d s ,d n mi t p lg i g y ot , o t n p r p oo o pi z t n d t g r g t n a d i tl g n t o . h r b e a d f t r e e o me tt n r s o r tc lo t a t miai , a a a g e ai n el e t o o n i meh d T e p o lm n u u e d v lp n e d r o u ttl rn o t l e h o o y i iee s s n o ew r sa e d s u s d ff l o ea t n r c n l g n w rl s e s rn t o k r i se . a — c ot c
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Abstract: The research on fault diagnosis technology is important to improve the reliability of wireless sensor network system. This paper reviews recent domestic and international fault diagnosis technology research on wireless sensor network system,including node-level hardware failure,software failure and network-level fault diagnosis techniques. And four major diagnostic techniques are made a comparison over the diagnostic speed. Finally,the sensor fault diagnosis technology trends and issues are to be made a certain analysis and discussion. Key words: wireless sensor network; topology; homogeneous network; heterogeneous network
1 WSN 系统的故障分类
WSN 系统故障分为网络级故障和节点级故障,
而网络级故障很大一部分原因是由于构成节点的部 件故障引起。在实际的 WSN 中,目前还没有通用的 无线传感器系统故障诊断方法。针对不同的故障,应 该采取不同的诊断方法。
对于无线传感器网络系统的网络级故障诊断,按 照网络拓扑结构的不确定性分为固定拓扑结构故障 诊断和动态拓扑故障诊断。对于无线传感器节点,有 很多分类方法,主要有: 按照故障存在的时间,分为间 歇性故障和永久性故障; 根据故障的性质,分为硬故 障和软故障。本文对传感器节点的故障诊断分析,是 把硬故障和软故障作为研究的切入点。
摘要: 无线传感器网络系统故障诊断技术的研究对提高系统可靠性具有重要意义。本文综述了近年来国内外对无线传
感器网络系统故障进行诊断的技术研究,主要包括节点级硬故障、节点级软故障和网络级故障的诊断技术,并对 4 种主
流诊断技术在诊断速度上作出比较。最后对传感器故障诊断技术的发展趋势和有待解决的问题作了一定的分析和
此外,对于无线传感器网络系统的故障诊断,要 想实现对故障比较精确的判断和定位,通常是信息融 合、神经网络、小波变换这 3 种方法的有效结合使用, 从而可 以 对 复 杂 的 无 线 传 感 器 网 络 系 统 进 行 故 障 诊断。
2. 3 网络级故障诊断技术
目前,网络级故障诊断主要研究的是拓扑结构的 不确定性。根据网络拓扑结构的不确定性,可以分为 固定拓扑结构故障诊断和动态拓扑结构故障诊断。 2. 3. 1 固定拓扑结构故障诊断
0引言
无线传感器网络( WSN) 是一种全新的信息获取 和处理技术,其应用已扩展到许多领域,引起世界各 国军事、工业、环境和学术界的极大关注。目前 WSN 系统的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程 度也越来越高,尽可能延长其使用寿命是近年来较热 门的话题。故障节点会降低整个无线传感器网络系 统的服务质量,节点的故障诊断对 WSN 系统起着重 要的作用,所以需要通过故障诊断及时准确地对各种 故障状态做出诊断,以提高系统运行的可靠性、安全 性和有效性。
在固定网络拓扑结构中的所有传感器节点都是 对等的,传感器节点感知的数据很相近,而且节点以 相近的方式完成数据的收集、处理和传输。针对固定 拓扑结构的故障诊断,可以使用比较相邻节点间的发 送数据和向相邻节点传播检测结果进行分布式故障 诊断 的 方 法[7]。 此 外,Jinran Chen 等 人[8] 提 出 了 DFD( Distributed Fault Detection) 算法,该算法通过网 络内部对相邻节点的感知数据进行融合分析来实现 传感器节点的故障诊断。 2. 3. 2 动态拓扑结构故障诊断
在异构无线传感器网络中,传感器节点的类型具 有多样性,而且使用的环境很复杂,从而导致节点所 感知的数据具有不确定性。因此,对 WSN 节点进行 准确的故障诊断就变得很困难。当前研究比较成熟 的主要有基于信息融合的故障诊断、基于神经网络的 故障诊断和基于小波变换的故障诊断。
文献[4]提 出 了 一 种 多 传 感 器 信 息 融 合 在 故 障 诊断中的应用方法,由于传感器感知数据的多样性, 信息融合技术在故障诊断中具有重要的作用,是目前 最常用的 多 传 感 器 故 障 诊 断 技 术 之 一。 文 献[5]提 出一种基于神经网络预测的传感器故障诊断方法,通 过神经网络对传感器感知数据进行训练,综合相关输 出数据对 传 感 器 进 行 故 障 诊 断 定 位。 文 献[6]提 出 一种基于小波变换的故障诊断方法,该方法利用小波 变换来 分 析 信 号 的 奇 异 性,从 而 对 故 障 进 行 诊 断 检测。
在同构无线传感器网络中,最常用的诊断技术是 空间相关性诊断技术[3]。空间相关性是指网络系统 中相邻的传感器节点类型相同,所感知的数据相近。 可以根据相邻节点在相同时间内感知的传感数据的
变化情况来判断节点是否发生故障,当感知的传感数 值变化明显,则认为该节点可能出现故障。文献[3] 提出了一种具体的基于时空特性的无线传感器网络 系统节点故障诊断方法,通过对相邻节点的感知数据 进行聚类分析和比较,从而检测传感器节点是否发生 故障。 2. 2. 2 异构无线传感器网络系统
WSN 系统根据传感器节点的数量,可以分为小 规模传感器网络系统、中小规模传感器网络系统、大 规模传感器网络系统和超大规模传感器网络系统。 对于不同规模的传感器网络系统,不同的故障诊断方 法诊断的精确性和时间性是不同的。
在实际应用中,往往根据特定的无线传感器网络 系统的网络 规 模 和 类 型,把 上 面 的 几 种 方 法 结 合 使 用,以达到诊断速度快并且诊断精确率高的目的。通 过对上面 4 种方法进行仿真比较,得出网络规模对于 诊断技术的影响。具体的比较效果见图 2。
ZHANG Yong-jian1 ,WANG Man2
Hale Waihona Puke ( 1. School of Computer Science and Technology,Donghua University,Shanghai 201620,China; 2. Shanghai Institute of Computing Technology,Shanghai 200040,China)
目前,很多诊断方法都是基于固定网络拓扑结构 的,当网络拓扑发生变化时,部分传感器节点的状态
2012 年第 1 期
张永健等: 无线传感器网络系统的故障诊断技术研究综述
131
将很难确定。所以对于较大规模无线传感器网络系 统,通常将其分成多个簇,每个簇由簇首节点和普通 节点组成,簇 首 节 点 管 理 同 一 个 簇 内 的 其 他 普 通 节 点,并且负责网络系统中数据的交换、处理和转发。
参考文献: [1] Luo X,Dong M,Huang Y. On distributed fault-tolerant de-
tection in wireless sensor networks[J]. IEEE Transactions on Computers,2006,55( 1) : 58-70. [2] Venkataraman G,Emmanuel S,Thambipillai S. A cluster-based approach to fault detection and recovery in wireless sensor networks[C]/ / Proceedings of the 4th IEEE International Symposium on Wireless Communication Systems ( ISWCS ) . 2007: 35-39. [3] 季赛,袁慎芳,吴键,等. 基于时空特性的无线传感器网 络节点 故 障 诊 断 方 法[J]. 传 感 器 与 微 系 统,2009,28 ( 10) : 117-120. [4] 张彦铎,姜兴渭. 多传感器信息融合及在智能故障诊断 中的应用[J]. 传感器技术,1999,18( 3) : 18-22. [5] Massieh N. Use of Autoassociative Neural Networks for Sensor Diagnostics[D]. Texas A&M University,2003. [6] Kreinovich V,Sirisaengtaksin O. Wavelet neural networks are asymptotically optimal approximators for functions of one variable[C]/ / Proceedings of 1994 IEEE International Conference on Neural Networks. 1994,1: 299-304. [7] Chessa S,Santi P. Crash faults identification in wireless sensor networks[J]. Computer Communications,2002,25( 14) : 12731282. [8] Chen Jinran,Kher S,Somani A. Distributed fault detection of wireless sensor networks[C]/ / Proceedings of the 2006 Workshop on Dependability Issues in Wireless Ad Hoc Networks and Sensor Networks. 2006: 65-72. [9] 张劼,景博,张宗麟,等. 无线传感器网络中基于比较的 簇节点故障诊断算法[J]. 传感技术学报,2007,20( 8) : 1860-1864. [10] Rost S,Balakrishnan H. Memento: A health monitoring system for wireless sensor networks[C]/ / Proceedings of 2006 3rd Annual IEEE Communications Society on Sensor and Ad Hoc Communications and Networks. 2006: 575-584.
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