多传感器网络中的分布式故障检测算法

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无线传感器网络中的分布式算法与协同控制方法

无线传感器网络中的分布式算法与协同控制方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

这些传感器节点具有自我组织、自动感知、自适应等特点，能够感知和采集环境中的各种信息，并将其传输到网络中心。

在无线传感器网络中，分布式算法和协同控制方法起着至关重要的作用。

一、分布式算法在无线传感器网络中的应用分布式算法是指在无线传感器网络中，各个节点通过相互通信和协作，共同完成某个任务的算法。

在无线传感器网络中，节点之间的通信是通过无线信号进行的，而且节点之间的通信距离有限，因此需要采用分布式算法来实现节点之间的协同工作。

分布式算法在无线传感器网络中有广泛的应用。

例如，在环境监测领域，无线传感器网络可以用于监测空气质量、水质污染等环境参数。

在这种应用场景下，分布式算法可以用于节点之间的数据融合和信息传输，从而实现对环境参数的准确监测和分析。

另外，在军事领域，无线传感器网络可以用于目标探测和跟踪。

分布式算法可以用于节点之间的目标定位和路径规划，从而实现对目标的准确追踪和监测。

二、协同控制方法在无线传感器网络中的应用协同控制方法是指在无线传感器网络中，通过节点之间的协作和协调，实现对网络行为和节点行为的控制和调节的方法。

在无线传感器网络中，节点之间的通信和协作是实现协同控制的基础。

协同控制方法在无线传感器网络中有重要的应用。

例如，在智能交通系统中，无线传感器网络可以用于实时监测交通流量和道路状况。

协同控制方法可以用于节点之间的数据传输和决策，从而实现对交通流量和道路状况的实时控制和调节。

此外，在工业自动化领域，无线传感器网络可以用于实现对生产过程的监控和控制。

协同控制方法可以用于节点之间的数据采集和控制指令的传输，从而实现对生产过程的自动化控制和调节。

三、分布式算法与协同控制方法的挑战与发展然而，无线传感器网络中的分布式算法和协同控制方法也面临着一些挑战和问题。

无线传感器网络中的节点部署方法与算法

无线传感器网络中的节点部署方法与算法无线传感器网络是由大量的分布式传感器节点组成的网络系统，旨在通过收集和传输环境数据来监测和控制物理世界。

节点的部署是构建高效传感器网络的重要环节，直接影响网络的覆盖范围、能耗和网络性能等方面。

本文将介绍无线传感器网络中常用的节点部署方法与算法，并讨论它们的优缺点。

1. 随机部署方法：随机部署是最简单和最直接的部署方法之一。

在该方法中，节点被随机散布在监测区域内，可以通过在监测区域内均匀生成节点的坐标来实现。

这种部署方法具有一定的优势，因为节点的位置是完全随机的，可以覆盖整个监测区域，并能够应对节点的故障。

然而，随机部署方法存在一些缺点，如节点分布的不均匀性，导致网络拓扑不稳定且易受到外部环境因素的影响。

2. 梯度部署方法：梯度部署方法根据监测区域内的环境属性梯度来部署节点。

一般来说，环境属性梯度可以是温度、湿度、亮度等。

根据梯度的变化情况，将节点部署在环境属性变化较大的区域，以实现对环境变化的有效监测。

这种方法可以提高节点部署的效果，使得网络更加稳定和高效。

然而，梯度部署方法需要提前获取环境属性梯度的信息，因此需要一定的预测和计算，并且可能受到环境变化的影响。

3. 覆盖部署方法：覆盖部署方法是一种基于覆盖要求来部署节点的方法。

在无线传感器网络中，覆盖通常指的是区域内至少有一个节点可以检测到目标信息。

覆盖部署方法的目标是最大限度地提高监测区域的覆盖率。

这种方法通常通过优化节点位置和数量来实现，以实现覆盖要求和网络质量的平衡。

覆盖部署方法能够提高传感器网络的监测能力，但可能会增加能耗，并且在节点数量和部署位置的选择上需要一定的策略。

4. 集群部署方法：集群部署方法是将传感器节点划分为多个集群，并在每个集群中选择一个或多个节点作为集群头。

集群头负责收集和传输集群中其他节点的数据，以减少能耗和通信开销。

该方法可以提高传感器网络的能源效率和网络性能，并且可以更好地应对网络中的节点故障。

分布式卡尔曼滤波

分布式卡尔曼滤波分布式卡尔曼滤波（Distributed Kalman Filter）是一种基于分布式计算的滤波算法，其目的在于对一个由多个传感器组成的系统进行状态估计，其中每个传感器只能观测到系统的一部分状态。

传统的卡尔曼滤波算法是基于单一中心控制器的，该控制器负责整个系统的状态估计和控制。

然而，在实际应用中，系统通常由多个不同地点的传感器组成，因此中心控制器的方式会带来许多问题，比如传感器之间的通信延迟、网络传输带宽限制等，影响了系统的实时性和稳定性。

分布式卡尔曼滤波通过将卡尔曼滤波算法分解成多个局部滤波器，每个局部滤波器只负责对本地观测得到的状态进行估计，在滤波器之间通过局部观测值和相关信息进行信息交互和更新，最终完成全局状态估计。

相比于传统的卡尔曼滤波算法，分布式卡尔曼滤波具有计算资源分布、通信开销小、实时性好等优点，因此在无人机、传感器网络、智能交通等领域得到了广泛应用。

分布式卡尔曼滤波的基本框架如下：-系统模型：系统状态方程和观测方程；-局部估计器：每个局部估计器利用本地观测值对局部状态进行估计，并预测下一时刻的状态；-信息交互：每个局部估计器根据局部观测值和估计结果，与周围局部估计器交换信息，并更新自己的估计值；-全局估计器：全局估计器收集所有局部估计器的消息，整合后获得全局状态估计值。

具体地，分布式卡尔曼滤波可以通过以下步骤进行实现：1.确定系统模型：系统状态方程和观测方程是分布式卡尔曼滤波的关键。

最常用的是线性的系统状态方程和观测方程，可以用矩阵形式表示。

2.选择一个节点作为全局估计器：在分布式卡尔曼滤波中，需要一个节点负责整合所有局部估计值，得到全局状态估计值。

一般选择一个中心节点或者根据特定参数选择最优节点。

3.为每个局部估计器指定观测变量集合：由于每个局部估计器只能观测到系统的局部状态，因此需要在每个局部估计器处预先指定该局部观测变量集合。

这里需要注意，不同局部观测变量之间应当是相互独立的。

无线传感器网络中的分布式目标跟踪与定位技术

无线传感器网络中的分布式目标跟踪与定位技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点能够感知环境中的各种物理量，并将收集到的数据通过网络传输给基站或其他节点。

WSN在农业、环境监测、智能交通等领域具有广泛的应用前景。

其中，分布式目标跟踪与定位技术是WSN中的一个重要研究方向。

目标跟踪与定位是WSN中的核心问题之一。

在许多应用场景中，需要对目标的位置进行实时监测和跟踪。

传统的目标跟踪与定位方法通常依赖于全局信息，要求节点之间进行频繁的通信，这不仅增加了能耗，还可能导致网络拥塞。

因此，研究人员提出了一系列分布式的目标跟踪与定位技术，以降低能耗并提高网络的可扩展性。

分布式目标跟踪与定位技术主要包括目标定位算法和目标跟踪算法。

目标定位算法用于确定目标的位置，而目标跟踪算法则用于跟踪目标的移动轨迹。

在WSN 中，节点通常通过测量目标到节点的距离或角度来实现目标定位。

常用的目标定位算法有多普勒测距算法、测角算法和基于信号强度的定位算法等。

这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的方式来定位目标。

目标跟踪算法则是通过分析目标的运动特征来预测目标的下一个位置。

常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法等。

这些算法能够通过对目标的历史轨迹进行建模，从而实现对目标位置的预测和跟踪。

分布式目标跟踪与定位技术的关键问题之一是如何选择合适的节点进行目标跟踪和定位。

在WSN中，节点通常具有有限的计算和通信能力，因此需要选择一部分节点作为目标节点，负责目标跟踪和定位任务。

节点的选择可以通过节点自组织、节点自适应或节点协作等方式实现。

例如，可以通过节点之间的协作来实现目标跟踪和定位任务，即多个节点共同合作，通过相互通信和信息交换来提高目标定位和跟踪的准确性和可靠性。

此外，分布式目标跟踪与定位技术还需要考虑网络的能耗和通信开销。

传感器网络中分布式数据挖掘技术研究

传感器网络中分布式数据挖掘技术研究
孔志文
【期刊名称】《信息与电脑：理论版》
【年(卷),期】2015(000)019
【摘要】在传感器网络技术快速发展的刺激下,将现代传感器技术、计算机技术、通讯技术有机结合,具有较突出的信息采集、传输、处理能力的无线传感器网络得到广泛应用,并受到人们的广泛关注。

而无线传感器网络自身对海量信息的处理能力很大程度上取决于数据挖掘技术,所以对传感器网络中分布式数据挖掘技术展开研究具有重要的现实意义,本文结合无线传感器网络自身特点,对其入侵检测和分布式数据挖掘技术进行分析,并尝试性地提出新的分布式入侵检测算法及其能量有效数据查询方法,为传感器网络信息处理能力的提升做出努力。

【总页数】2页(P92-93)
【作者】孔志文
【作者单位】广东省民政职业技术学校
【正文语种】中文
【中图分类】TP212.9
【相关文献】
1.智能家居系统中的无线传感器网络技术研究
2.传感器网络中的多查询优化技术研究
3.噪声环境中的无线传感器网络低功耗监听技术研究
4.传感器网络中分布式数据挖掘技术研究
5.精准农业传感器网络中的节能技术研究
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无线传感器网络分布式单向链路检测算法

桑俊俊，石胜飞，李建中，熊蜀光
（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１００）５０１
摘
要：针对在存在单向链路的网络中如何检测单向链路和如何利用单向链路的问题，提出了３种分布式算法。
这３种算法的基本思想是通过Ｂａｏｅｃｎ数据包交换一部分链路信息帮助发现单向链路。实验结果显示，使用提出的分布式链路检测算法可以将路由路径的平均长度减少３．３．％，由层平均数据发送成功率提高２．％。７８９２％～４路３８２模拟实验表明，提出的分布式单向链路检测算法具有很好的可扩展性。
ＲｅｌｌａａｂｓｄｅｐｒｎｓｈｗｈｔｔｅｅｐｒａｈｓＣｅｕｅｔｅａｅａｅｌｎｔｆｒｕｎａｙａｉｋｎｄｔａｅｘｅｍｅｔｓｏｔａｓａｐｏｃｅａｒｄｃｖｒｇｅｇｏｏｔｇｐｔｂｉｈｎｈｈｉｈ
感器节点更换电池补构成的无线传感器网络成为学术界和工业界共同关注的研究热点。无线传感器网络是由部署在监测区域内的大量廉价微型传感器节点组
成，通过无线通信方式形成的多跳自组织的网络系统。无线传感器节点通常是一个微型的嵌入式系统，它的通信能力、计算能力和存储能力都非常有
ｕｅｔｅ．ｅｍａｎｉｅｆｅｅａｐｏｃｅｓｕｉｇＢｅｃｎｍｅｓｇｘｈｎｅｓｍｅｉｆｒｔｎｂｔｅｏｅ．ｓｍＴｈｉｄａｏｓｐｒａｈｓｗａｓｎａｏｓａｅｔｅｃａｇｏｎｏｍａｏｅｗｅｎｎｄｓｈｈｔｏｉ

传感器网络中的分布式信号处理技术

通过优化算法和信号处理技术，实现传感器之间的信息协同和优化。
分布式信号处理的应用场景
环境监测
用于监测空气质量、水质、噪声等环境参数，实现大范围、
高精度的实时监测。
智能交通
用于车辆监测、交通流量分析、违章检测等，提高交通管理效率和交通安全。
农业物联网
用于土壤湿度、温度、光照等参数的监测和调控，实现智能化农业管理。
多功能传感器
能够同时检测多种参数的传感器，如温度、湿度、压力、气体等，将为多源信息融合提供更多可能性。
人工智能与机器学习在分布式信号处理中的应用
深度学习
利用神经网络模型对大量数据进行学习，提取特征并做出决策，提高信号处理的准确性和效率。
自适应算法
通过不断调整参数和模型，使信号处理系统能够适应不同的环境和变化，提高系统的鲁棒性。
传感器网络的应用领域
环境监测
智能交通
传感器网络可用于监测环境中的温度、湿度、光照、气压、风速等参数，以及进行气象和气候变化研究。
传感器网络可用于智能交通系统，如车辆流量监测、交通信号控制、智能停车等。
工业自动化
农业智能化
传感器网络可用于工业自动化领域，如设备监测、生产过程控制、物流管理等。
无线充电技术可以为传感器节点提供更方便的能源补给方式，提高整个网络的可靠性和稳定性。
数据融合与处理技术
针对传感器网络中大量的数据，需要进行数据融合与处理，提取有价值的信息，并降低数据冗余度和误报率。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
02
分布式信号处理技术基础
数据共享与安全
随着数据量的增长，数据共享和安全保护将成为关键问题，需要加强数据加密、访问控制等安全措施。

基于簇的分布式传感器故障检测算法

ａｎｄｌｏｗｅｒｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｌｏａｄ，ｉｔｃａｎａｃｈｉｅｖｅｏｖｅｒ９８％ｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｋｅｅｐｌｏｗｅｒｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｅｖｅｎｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｓｍａｌｌｅｒｎｅｉｇｈｂｏｉｎｒｇｎｏｄｅｓａｎｄｈｉｇｈｅｒｎｏｄｅ ’ ｓｆａｉｌｕｒｅｒａｔｉｏ．
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｔａｕｓｔｅｓｏｆｉｔｓｎｅｉｇｈｂｏｒｓ．Ｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｈａｓｇｏｏｄｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｙｔ
第４０卷第２期
、，ｏ１．４０
ＮＯ．２

计
算
机
工
程
２０１４年２月
Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１４
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
－
移动互联与通信技术－
文章编号：ｌ０００ —３４２８（２０１４）０２ —０１１０ — －０４文献标识码：Ａ

无线传感器网络分布式多传感器目标检测

Ａｌｇｏｉｒｔｈｍ２ｉｆｎｄｓａｎｏｐｔｉｍａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｆｄａｔａｐａｃｋｅｔｔｒａｎｓｆｅｒｐａｔｈｔｏｔｈｅｓｉｎｋａｇｇｒｅｇａｔｅｎｏｄｅ．Ａｃｏｍｐａｉｓｒｏｎｉｓｍａｄｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｉｎｇｌｅｎｏｄｅｎｄａｍｕｌｔｉｎｏｄｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｒｇａｅｔｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｏｂａ — ｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔａｎｄｔｈｅｗｅｉｇｈｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒｔｈｅａｖｅｒａｇｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｎｏｄｅ．ｒＩ ’ ｈｅｏｐｔｉｍｕｍｔｒｇａｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄａｔａｓａｍｐｌｉｎｇｐｅｉｏｒｄｉｓｇｉｖｅｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｔｒｇａｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ

一种面向无线传感器网络的分布式定位算法

（ｏｅｅｏＣｌｇｌｆＭａｉｅＮｒｗｓｒｏｔｈｉｌｎｖｒｔ， ’ ７０７，ｈｎ）ｒ，ｏｔｅｔｎＰｌｅｎｃｉｓｙＸｉｎｈｅｙｃａＵｅｉ帆１０２Ｃｉａ
ＡｂｔａｔＤｕｒｌｓｅｓｒｅｗｏｋｈｎｅｗｔｒｎｉｎｎ，ａｅｎｔｅｒｓａｃｆｈｉｌｒｌｏｔｍ，ｈｓｓｒｃ：ｅｔｗｉｅｓｓｎｏｔｒｓｉｔｅｕｄｒａｅｖｒｍｅｔｂｓｄｏｌｅｅｒｈｏｅｓｍｉｇｒｈｏｅｎｎｅｏｌｔａａｉｔｉ
随着微机电系统技术、字电子学和无线通信技术的进数步．进了廉价、功能的网络传感器结点的快速发展，得促多使
算簇内相对坐标，效地减少了由于测量距离误差所带来的有
第２Ｏ卷第８期
Ｖｏ．１２０Ｎｏ８．
电子设计工程
ＥｌｃｒｎｃＤｅｉｎＥｎｉｅｒｎｅｔｏｉｓｇｇｎｅｉｇ
２１０２年４月
Ａｐ．２２ｒ０１
一
种面向无线传感器网络的分布式定位算法
晁旭，申晓红，白卫岗
ｐｏｉｉｎｎｃｕｒｃ．ｓｔｏｉｇａｃａｙ
Ｋｅｒｓｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｏｅｌｃｉａｉｎｉｔｂｔｄ；ｕｄｒｔｒｙｗｏｄ：ｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｎｄｏａｚｔ；ｄｓｒｕｅｌｏｉｎｅｗａｅ

传感器网络中的数据融合与分布式决策方法

传感器网络中的数据融合与分布式决策方法摘要：随着传感器技术的快速发展，传感器网络在科学研究、环境监测、医疗健康等领域扮演着越来越重要的角色。

然而，传感器网络中的数据量庞大，传输速率有限，随之而来的是数据处理和决策的挑战。

本文介绍了传感器网络中的数据融合与分布式决策方法，这些方法通过采集、处理分布在传感器节点上的数据，并利用分布式决策算法进行信息融合和决策制定，为传感器网络应用提供了可靠的数据处理和决策支持。

第一部分：传感器网络中的数据融合在传感器网络中，数据融合是一种将各个传感器节点收集到的原始数据进行处理和合并的技术。

数据融合可以减少冗余数据传输，提高网络的能效，并提供更加准确和可靠的数据分析结果。

数据融合的关键是如何合理地将不同传感器节点收集的数据进行融合。

目前广泛采用的数据融合方法包括加权融合、模型融合和概率融合等。

加权融合是一种简单有效的数据融合方法，它通过对各个传感器节点收集到的数据赋予不同的权重，然后对这些数据进行加权平均。

不同的权重可以反映传感器节点的可信度或者精度，从而更加准确地反映实际情况。

模型融合是一种基于模型的数据融合方法，它利用统计学模型和数据挖掘技术对传感器网络中的数据进行建模和分析。

通过建立合适的模型，可以更好地理解传感器数据之间的关联和规律，从而提高数据融合的准确性和可用性。

概率融合是一种基于概率理论的数据融合方法，它通过计算传感器节点的测量误差和观测误差的概率分布，来评估数据融合的可信度和准确性。

概率融合方法可以有效地处理传感器节点之间的不确定性和噪声，提高数据融合的鲁棒性和可靠性。

第二部分：传感器网络中的分布式决策方法在传感器网络中，分布式决策是一种利用传感器网络进行联合决策的方法。

由于传感器网络的节点分布广泛、资源受限、通信带宽有限等特点，传统的决策方法往往难以适应传感器网络的特殊需求。

分布式决策方法将决策过程分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的传感器节点进行计算和决策，最后将结果进行合并，得到最终的决策结果。

如何进行传感网中数据的异常检测与判定

如何进行传感网中数据的异常检测与判定传感网是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于收集和传输各种环境数据。

在传感网中，数据的准确性和可靠性对于系统的正常运行至关重要。

然而，由于传感器节点的数量庞大、环境复杂多变，传感网中的数据异常问题成为一个亟待解决的挑战。

传感网中的数据异常可能来自多个方面，如传感器故障、信号干扰、环境变化等。

因此，进行数据异常检测与判定是确保数据质量的重要环节。

以下将介绍一些常用的方法和技术。

首先，基于统计的方法是一种常见的数据异常检测手段。

通过对传感数据的统计分析，可以识别出与正常数据偏离较大的异常值。

例如，可以计算数据的均值、方差等统计指标，并设定阈值来判断数据是否异常。

此外，还可以利用概率模型，如高斯分布模型，对数据进行建模和异常检测。

统计方法简单易行，但对于复杂的数据分布和异常模式可能不够敏感。

其次，基于机器学习的方法是一种较为高级的数据异常检测技术。

机器学习模型可以通过学习大量的正常数据样本，建立数据的模型，并通过与新数据的比较，判断其是否异常。

常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。

这些算法可以根据数据的特征和模式，自动学习和识别异常数据。

然而，机器学习方法需要大量的训练样本和计算资源，且对参数调整和模型选择较为敏感。

此外，基于时间序列的方法也是一种常用的数据异常检测技术。

传感数据通常具有时序性，因此可以通过分析数据的时间序列特征，检测和预测异常。

例如，可以利用滑动窗口技术，计算数据的移动平均值或指数平滑值，用于判断当前数据是否异常。

另外，还可以利用时间序列模型，如ARIMA模型、LSTM模型等，对数据进行建模和预测。

时间序列方法可以较好地捕捉数据的趋势和周期性，但对于非线性和复杂的异常模式可能不够敏感。

此外，还可以结合多种方法和技术，进行数据异常检测与判定。

例如，可以先使用统计方法筛选出可能的异常数据，再利用机器学习方法进一步验证和判断。

另外，可以使用多个传感器节点的数据进行比较和协同，以提高异常检测的准确性和可靠性。

分簇式无线传感器网络节点故障诊断算法研究

重的经济损失。通过故障诊断，能及时地、确地对ｔｎＤＤ），权中值故障诊断ｄｓｂｔａｔｅｃｏ，ＦＪ加ｔｅｕｅｉｉ（ｅ—ｈｅｄａｕｔｅｃｏ），布式Ｂｙｓｎ算法ｗｉｔｄｍｅｉｆｌｄｔｔｎ分ｇｎａｅｉａｅｉａ
０引言
典型的ＷＳｓ节点故障诊断算法有：布式故障诊断Ｎ分
无线传感器网络（ｉｌｓｅｓｒｎｔｏｋ，Ｎ）广ｗｒｅｎｏｅｒｓＷＳｓ被ｅｓｓｗ泛地应用于环境监测，农业生产，医疗保健，能家居、事智军等多个领域，多用来检测温度，度，力等环境信息。湿压ＷＳｓＮ节点会出现各种故障，降低或失去监控功能，造成严
ＬＩＫａ，ＰＥＮＧＵｉＬｉ
（ｎｔｕｅｏａｕｅｎｎｒｃｓＣｎｒｌＪａｇａｎｖｒｉ，ｕｉ１１２ＣｉａＩｓｔｔｆｉＭｅｓｒｍｅｔｄＰｏｅｓｏｔｏ，ｉｎｎｎＵｉｅｓｙＷｘ４２，ｈｎ）ａｔ２
ｕｅｏＷＳＮｓｓｄｆｒ．Ｔｈｄｔｆｉｎｉｕｓｄｅｗｅｎｈｅｅａａｕｓｏｓｅｂｔｅｔｎｏｅａｄｔｎｅｇｂｏｎｏｅｔｄａｎｓｆｕｌｄｓｎｉｓｉｈｒｄｓｏｉｇｏｅａｔｄｅ．ｎｏｓＨｏｖｒｔｅｃｌｕａｉｎｏｓｒｂｕｅａｇｒｔｍｓｖｒｃｍｐｅｉｗｅｅ，ｈａｃｌｔｏｆｄｉｔｉｔｄｌｏｉｈｉｅｙｏｌｘ，ｔｓｅｏｆｎｏｅｗａｔｓａｌｔｏｄｓ’ｅｅｇａｄａｓｈｅｎｒｙ，ｎｌｏｔｄｓｒｂｅｌｏｉｉｔｉｕｔｄａｇｒｔｈｍｉｇａｕｎｑｕｈｅｈｏｄａｒｓｈｔｒｌｒｄｅｔｉｇｏｔｃｐｒｃｓｏＣｌｓｅｉｕｓｎｉｅｔｒｓｌｃｏｓｔｅｎｅｗｏｋｓｗｉｅｕｃｈｅｄａｎｓｉｅｉｉｎ．ｕｔｒｎｇｌｎｄａｌａｎｓｓａｇｒｔｏｅｆｕｔｄｉｇｏｉｌｏｈｍｒｐｓｓａＬＥＡＣＨ — ｉｐｏｏｅＤＦＤｌｏｉｈｍ，ｉｈａｈｅｅｈｅｎｏｅｆｕｌｄａｎｏｉｙｔａｇｒｔｗｈｃｃｉｖｓｔｄｓ’ａｔｉｇｓｓｂｈｅｃｕｔｒｈｅｄ．Ｔｈｉａｇｒｔｌｓｅａｓｌｏｉｈｍｓｖｓｌｔｏｎｒｙ，ａｄｔＳＳｏｉｚｄｅｍｅｔｔｔｒｓｌｔｉａｅｏｓｆｅｅｇｎｉＵｅｐｔｍｉｅｓｇｎａｉｏｎｈｅｈｏｄｏｍｐｒｖｔｏｅｈｅｄａｎｏｉｒｃｓｏＳｈｍｐａｔｏｏｅｆｉｕｅｒｔｓｒｄｕｅｉｇｓｓｐｅｉｉｎ，Ｏｔｅｉｃｆｎｄａｌｒａｅｉｅｃｄ．Ｋｅｙｗｏｒｓ：ｅｅｇａｉｇ；ＬＥＡＣＨ — ｄｎｒｙｓｖｎＤＦＤ；ＷＳＮｓ；ｆｕｌｄａｎｓｓ；ｃｕｓｅｉｇａｔｉｇｏｉｌｔｒｎ

无线传感器网络中的故障检测与恢复方法

无线传感器网络中的故障检测与恢复方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和收集环境中的信息。

由于传感器节点通常分布在无人区域或者恶劣环境中，节点故障是WSN中常见的问题。

本文将探讨无线传感器网络中的故障检测与恢复方法。

一、故障检测方法1. 节点自检测节点自检测是一种简单有效的故障检测方法。

传感器节点可以通过监测自身的电量、温度、通信状况等指标来判断自身是否存在故障。

一旦节点检测到故障，可以通过发送故障报告给网络中的其他节点进行故障通知。

2. 邻居节点检测邻居节点检测是一种基于节点之间相互通信的故障检测方法。

传感器节点可以周期性地与其邻居节点进行通信，检测邻居节点是否正常工作。

如果节点长时间未能与邻居节点通信成功，可以判断邻居节点存在故障，并通过网络中其他节点进行故障通知。

3. 数据一致性检测数据一致性检测是一种通过比较不同节点上的数据来检测故障的方法。

在无线传感器网络中，不同节点上的数据应该是一致的。

如果某个节点上的数据与其他节点上的数据出现差异，可以判断该节点存在故障。

二、故障恢复方法1. 节点替换节点替换是一种常见的故障恢复方法。

当某个节点发生故障时，可以将其替换为一个新的节点。

新节点可以通过重新配置和初始化来加入到网络中，从而恢复网络的正常运行。

节点替换方法具有较高的可靠性和可行性，但需要额外的成本和时间。

2. 数据重传数据重传是一种针对数据丢失或错误的故障恢复方法。

当某个节点无法成功传输数据时，可以将数据存储在本地，并在网络恢复后重新传输。

数据重传方法可以有效地保证数据的完整性和可靠性，但会增加网络的延迟和能耗。

3. 动态路由调整动态路由调整是一种通过调整网络中的路由路径来恢复故障的方法。

当某个节点发生故障时，可以重新计算网络中其他节点之间的最短路径，以绕过故障节点。

动态路由调整方法可以保证网络的连通性和稳定性，但需要一定的计算和通信开销。

无线传感器网络中的分布式随机感知理论研究

无线传感器网络中的分布式随机感知理论研究随着科技的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为一种新兴的网络通信技术也被广泛应用于多个领域中，如环境监测、智能交通、医疗保健等。

在无线传感器网络中，分布式随机感知（Distributed Random Sensing，DRS）技术的应用及研究已成为当前热点领域。

一、Distributed Random Sensing技术概述Distributed Random Sensing技术是一种利用多个分布式传感器节点随机感知环境中的信息，并将采集的信息进行整合、分析和传输的技术。

该技术利用了多个节点的协同作用，实现了大规模环境信息的感知及处理，从而能够提高网络的性能和可靠性。

DRS技术相对于其他传统的感知技术，具有以下优点：（1）能够充分利用网络中传感器节点的分布式特性，减少了单个节点对网络的影响，提高了网络的鲁棒性。

（2）DRS技术采用随机化的方法，保证了网络节点的均衡负载，减少了感知节点之间的冲突和重复。

（3）DRS技术对于节点失效和阻塞情况具有强大的容错能力，能够保证网络的长期稳定运行。

二、Distributed Random Sensing算法研究当前，DRS算法的研究重点主要集中在两个方面：一是感知信息的采集，包括节点选择和感知范围的确定；二是数据处理和传输，包括节点数据的处理和整合、协议设计等。

（1）节点选择和感知范围的确定传感器节点选择是一个非常重要的问题。

在DRS技术中，节点选择旨在确定哪些节点将参与到感知过程中。

当前研究主要关注以下两种节点选择算法：①基于覆盖的节点选择。

该算法是根据节点感知范围对节点进行选择的。

选择的节点能够监控所选择的区域，以提高网络感知的效率和精度。

②基于均衡负载的节点选择。

该算法是根据节点当前负载和饱和度来进行节点选择的。

选择的节点应该能够满足所指定的感知负载条件，以保证网络感知过程平衡和均衡。

无线传感器网络中的分布式算法与协同控制技术

无线传感器网络中的分布式算法与协同控制技术无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点可以感知、采集和传输环境中的各种信息，并通过协同工作实现对环境的监测、控制和管理。

分布式算法是WSN中的重要组成部分，它是指在网络中的每个节点上运行的算法，通过节点之间的通信和协作来实现特定的功能。

分布式算法的设计需要考虑到节点资源的有限性、网络拓扑的动态性以及节点之间的通信延迟等因素。

在WSN中，协同控制技术是实现节点之间协作的关键。

协同控制技术可以通过节点之间的相互合作，实现对整个网络的全局控制和优化。

通过协同控制技术，节点可以根据网络中其他节点的状态信息，调整自身的行为，以实现网络性能的最优化。

在分布式算法中，最常见的是分布式路由算法。

分布式路由算法用于确定节点之间的通信路径，以实现数据的传输和路由。

常见的分布式路由算法有分层路由算法、基于距离的路由算法和基于链路状态的路由算法等。

这些算法通过节点之间的信息交换和计算，确定最佳的通信路径，以实现高效的数据传输。

除了路由算法，分布式算法还包括分布式拓扑控制算法和分布式数据聚集算法等。

分布式拓扑控制算法用于维护网络拓扑的稳定性和可靠性，以确保网络的正常运行。

分布式数据聚集算法用于将分散在各个节点上的数据聚集到指定的节点上，以便进行进一步的处理和分析。

在协同控制技术中，最常见的是分布式协同控制算法。

分布式协同控制算法通过节点之间的信息交换和协作，实现对整个网络的协同控制。

常见的分布式协同控制算法有分布式最优化算法、分布式协同过滤算法和分布式协同定位算法等。

这些算法通过节点之间的信息共享和合作，实现对网络性能的优化和提升。

分布式算法和协同控制技术在WSN中的应用非常广泛。

它们可以应用于环境监测、智能交通、无线通信和军事领域等。

例如，在环境监测中，分布式算法和协同控制技术可以用于实时监测环境中的温度、湿度和气体浓度等参数，并及时采取相应的措施，以保护环境和人类的健康。

物联网中的分布式故障检测与诊断研究

物联网中的分布式故障检测与诊断研究随着物联网技术的发展，越来越多的设备和系统加入了互联网，使得物联网系统的规模也逐渐变得庞大。

然而，随着物联网系统规模的扩大，系统故障的概率也同步增加。

由于物联网系统各个子系统互相依赖、相互连接，故障的出现可能会对整个系统造成连锁反应，导致整个系统瘫痪。

因此，物联网中的分布式故障检测与诊断研究成为了当前亟待解决的问题之一。

一、物联网中的分布式故障检测物联网系统通常由多个独立的子系统组成，不同的子系统之间可能会存在相互依赖的关系。

当某个子系统发生故障时，可能会对其它子系统造成影响，甚至出现整个系统崩溃的情况。

因此，物联网中的分布式故障检测成为了解决故障问题的第一步。

目前，常用的物联网分布式故障检测方法包括协议分析法、异常检测法和光学传感器法等。

（一）协议分析法协议分析法是指针对某种特定的协议，通过对协议信令的分析和数据包的监控，来实现故障检测的一种方法。

协议分析法可以检测出因网络延迟、网络阻塞等原因造成的通讯错误，帮助开发人员快速定位和解决故障。

（二）异常检测法异常检测法是指通过对设备参数的监控，来判断设备是否处于异常状态的一种方法。

当设备参数发生异常变化时，异常检测法能够快速检测到故障并进行报警处理。

但是，异常检测法的缺点在于对异常的定义比较主观，可能会受到个人认知和经验的影响。

（三）光学传感器法光学传感器法是指通过对设备光学信号的采集和处理，来检测设备是否正常工作的一种方法。

光学传感器法适用于检测设备外形或表面是否损坏，能够帮助开发人员快速定位松动、裂纹、缺陷等问题。

二、物联网中的分布式故障诊断分布式故障诊断是指在故障检测的基础上，进一步分析故障原因和区分故障范围，帮助开发人员更快速地修复故障，并防止故障再次发生。

目前，常用的物联网分布式故障诊断方法包括基于规则的故障诊断、基于模型的故障诊断和基于机器学习的故障诊断等。

（一）基于规则的故障诊断基于规则的故障诊断是指通过制定一系列规则，来识别和诊断故障的一种方法。

一种分布式无线传感网络节点故障检测方法[发明专利]

专利名称：一种分布式无线传感网络节点故障检测方法专利类型：发明专利
发明人：徐小龙,耿卫建,李玲娟,杨庚,许建
申请号：CN201210037485.2
申请日：20120220
公开号：CN102572908A
公开日：
20120711
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种分布式无线传感网络节点故障检测方法，属于无线传感网络、分布式计算的交叉技术领域。

本发明方法充分利用了无线传感器网络中节点采集数据的特点：时间相关性与空间相关性，即首先利用时间相关性，检测出部分节点故障，对于没有检测出故障的节点，再利用空间相关性，通过与邻节点交换信息来确定节点的状态，最终实现对无线传感网络节点的故障检测。

由于直接利用节点自身已采集的数据就可检测出某些类型的故障，在此过程中不需要节点与其邻居节点交换信息，进而减小了网络的能量消耗。

使得算法在具有较好的故障检测性能的同时，又具有较低的能耗。

申请人：南京邮电大学
地址：210003 江苏省南京市新模范马路66号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：许方
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一种基于无线传感器网络的分布式检测系统性能优化算法

图１分布式多传感器串行检测融合系统
收稿日期：０６０ — ６２０ — ５２
基金项目：国家航天基金（Ｃ０）Ｎ４Ｈ０８和航空基础科学基金（４５０７资助０１３６）
作者简介：梁小果（９５，１６一）西北工业大学博士生，主要从事检测融合、障诊断的研究。故
一
与传统的分布式检测系统不同，于无线传感基
器网络的分布式检测系统需要考虑的一个核心问题
是连接融合中心及各部传感器的无线传输信道。由
于信道带宽及信道衰落等因素的影响，这些无线信
道通常为非理想传输信道。因此，在研究系统性能优化问题及检测融合算法时，须考虑到无线信道的必传输错误概率［。５］本文研究采用串行系统配置结构的分布式无线传感器网络检测融合系统，非理想信道条件下给在出了融合系统检测性能的全局最优化融合算法。采
Ｖｏ．ｏ１２５Ｎ．２
一
种基于无线传感器网络的分布式检测系统性能优化算法
梁小果，言俊李
（北工业大学航天学院，陕西西安７０７）西１无线传感器网络的分布式检测融合系统的性能优化问题。融合系统由 Ⅳ 部研
ＲＢ — ＣＦ Ⅳ 一ＣＤ Ⅳ ＋ＣＰＦＰＤ（）１
Ｐ一１一一ｍＨ）Ｉ户（Ｉ）（，』一，以ｄＩ，．Ａ

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ＡｂｔａｔＩｉｌｓｓｎｏｅｗｒｓｔｅＤｓｂｔｄＦｕｅｃｏｌｏｔｍ（Ｆｓｃ：ｎｗｒｅｓｅｓｒｔｏｋ，ｈｉｒｕｅａｈＤｔｔｎａｒｈｒｅｎｔｉｅｉｇｉＤＤ）ｃｍａｅｅｄｔｉｏｐｒｓｔａｍｗｔｈｕｈ
第２３卷第４期
２１００年４月
传感技术学报
ＣＮＥＥＪＨＩＳＯＵＲＮＡＬＯＥＯＲＤＡＴＴＳＦＳＮＳＳＡＮＣＵＡＯＲ
Ｖｏ．３Ｎｏ４１２．
Ａｐ．２０ｒ０１
ＭＤＦＤ：ＤｉｔｉｕｅｕｔＤｅｅｔｏｏｕｔ— ｅｓｒＮｅｗｏｋｓｒｂｔｄＦａｌｔｃｉｎｆｒＭｌｉＳｎｏｔｒｓ
ｏｈｒｓｎｉｇｄｔｍｏｇｉｓｎｅｇｏｉｇｎｄｓｔｃｉｖａｌｅｅｔｎ．Ｈｏｖｒｉｒａｔｉｈｄｎｉｆｔｅｅｓｎａａａｎｔｉｈｂｒｎｏｅｏａｈｅｅｆｕｔｄｔｃｉｏｗｅｅ，ｎａｅｓｗｉｈｈｇｅｓｔｏｙｆｕｔｏｅａｌｎｄｓ．ｔｅｉｃｅｓｆｆｕｔｏｓｗｉｃｄｔｉｎｆｃｎｅｌｎｎｔｃｕａｙｏａｈｄｔｃｉｎ．ＩｈｓｙｈｎｒａｅｏｌｙｎｄｅｌｌａｏａｓｇｉｉａｔｄｃｉｅｉｈｅａｃｒｃｆｆｕｅｅｔａｌｏｎｔｉｐｐｒｈｅｓｒｄｔｏｒｌｔｏｅｗｅｎｍｕｔｓｎｏｓｉｘｌｉｄｔｍｐｏｅｐｒｏｍａｃｆｔｅＤＦＤｆｕｔｄｔｃａｅ，ｔｅｓｎｏａａｃｒｅａｉｎｂｔｅｌｅｓｒｓｅｐｏｔｏｉｒｖｅｒｎｅｏｈｉｅｆａｌｅｅ —
ｎｌｓｓａｄｓｍｕａｉｎｒｓｔｅｎｓｒｔｈａｈａｈｅｅｔｏｃｕａｙｏａｙｉｎｉｌｔｏｅｕｌｄｍｏｔａｅｔｔｔｅｆｕｄｔｃｉｎａｃｒｃｆＭＤＦａｇｒｔｍＳｈｇｅｈｎＤＦＤｓＤｌｏｉｈｉｉｈｒｔａａｄＩｎＤＦＤｌｏｔｍ，ＭＤＦＤｌｏｔａｇｒｈｉａｇｒｈｍｓｍｏｅｓｉａｌｏａｌｅｅｔｏｎｓｎｏｅｗｏｋｓｗｉｈｌｗｏｅｄｎｉｉｉｒｕｔｂｅｆｒｆｕｔｄｔｃｉｎｉｅｓｒｎｔｒｔ网络中的分布式故障检测算法术
徐向华，周彪，万健
（杭州电子科技大学计算机学院，网格与服务计算技术实验室，州３０３）杭１０７
摘要：在传感器网络中，分布式故障检测算法（ＦＤＤ算法）过与所有邻居节点的传感器数据的比较判断，通实现节点传感器
ａｄｈｇｅａｌｒａｉｎｉｈｒｆｉｕｅｒｔｏ．Ｋｅｏｄｙｗｒｓ：ｍｕｔ— ｅｓｒｎｔｒｓａｌｄｔｃｉｎ；ＭＤＦａｇｒｔｍ；ｆｕｔａｇｅａｉｎｌｉｓｎｏｅｗｏｋ；ｆｕｔｅｅｔｏＤｌｏｈｉａｌｇｒｇｔｏＥＥＡＣＣ：６１０Ｐ５
ｔｎａｇｒｔｍｎｔｌｉｓｎｏｅｗｏｋ．ｈｉｌｏｈｉｈｅｍｕｔ—ｅｓｒｎｔｒｓｒｅＭＤＦＤｌｏｔｏｉａｇｒｈｍｓｐｏｏｅｏｌｉｓｎｏｔｒａｌｅｅ — ｉｉｒｐｓｄｆｒｍｕｔ—ｅｓｒｎｅｗｏｋｆｕｔｄｔｃ
的故障检测。但是，在故障节点聚集的网络区域，故障节点比例的上升将导致该区域的故障检测精度显著下降。针对多传感器网络，本文利用多传感器在相同区域的故障分布差异及传感器之间关联特性对ＤＤ故障检测算法进行改进，Ｆ提出适用于多
传感器网络的ＭＦＤＤ算法，提高了故障聚集区域的检测精度。性能分析和仿真结果表明：在节点故障率高的网络中，ＤＤ与Ｆ和ＩＦＤＤ算法相比，ＦＭＤＤ提高了故障检测精度，算法适用于节点分布稀疏和传感器故障率较高的网络。
ｔｏｏｅｈｎｅｔｅａｃｒｃｆｆｕｄｔｃｉｎｉｈｔｒｒａｗｉｈｈｇａｌｉｔｉｕｉｎ．Ｔｈｅｆｒａｃ — ｉｎｔｎａｃｈｃｕａｙｏａｈｅｅｔｏｎｔｅｎｅｗｏｋａｅｔｉｈｆｕｔｄｓｒｂｔｏｅｐｒｏｍｎｅａ
ＸＵａｇｕ，ＺＸｉｎｈａＨＯＵａ，ＷＢｉｏＡＮｉｎＪａ
（ｒｎｅｖｅＣｍｕｉｅｎｌｙＬｂＨｎｚｏｉｎｉＵｉｒｔ，Ｈｎｚｏ１０７，ｈｎ）ＧｉａｄＳｒｉｏｐｔｇＴｃｏｏａ，ａｇｈｕＤａｚｎｖｓｙａｇｈｕ３０３Ｃｉａｄｃｎｈｇｅｉ