多传感器网络中的分布式故障检测算法
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Abta t I i ls sno ew rs teDs b tdF u e c o lo tm ( F s c : nw r es e sr tok , h i r ue a hD t t na rh r e n t i ei gi D D)cm ae ed t i o p rst a m wt h u h
第2 3卷 第 4期
21 0 0年 4 月
传 感 技 术 学 报
C NE E J HI S OUR NAL O E OR D A T T S F S NS S AN C UA OR
Vo . 3 No 4 12 .
Ap . 2 0 r 01
M DFD :Dit i u e u t De e to o u t— e s r Ne wo k s r b t d Fa l t c i n f r M liS n o t r s
o h r s n i g d t mo g isneg o ig n d st c i v a l e e t n. Ho v r i r a t i h d n i f t e e sn a a a n t ihb rn o e o a h e e fu td tc i o we e , n ae s wih h g e st o y f u t o e a l n d s.t e i c e s ff u t o swi c d t in fc n e ln n t c u a y o a h d tc in. I hs y h n r a e o ly n de l l a o a sg iia td ci e i he a c r c ff u e e t a l o n t i p p r h e s rd t o r lto ewe n m u t s n o si x l i d t mp o e p ro ma c ft e DFD f u td t c a e ,te s n o aa c re ain b t e l e s r se p o t o i r v e r n eo h i e f a l ee —
n lss a d smu ai n r s t e nsr t ha h a h e e to c u a y o a y i n i lto e ul d mo tae t tt e fu d tc in a c rc fMDF ag rt m S h g e h n DFD s D l o ih i ih rt a a dI n DFD lo t m ,MDFD lo t ag r h i ag r hm smo e s ia l o a l ee to n s n o e wo kswih lw o e d n i i i r u tb e f rfu td t ci n i e s rn t r t 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 3 0 3 ) 杭 10 7
摘 要 : 在传感器 网络 中, 分布式 故障检测算法( F D D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
a d h g e al r a i n ih rfiu e r t o. Ke o d y w r s:mu t— e s rn t r s a l d t ci n; M DF ag rt m ;fu ta g e ai n lis n o ewo k ;f u t ee to D l o h i a l g rg t o EEA CC :61 0P 5
t n ag rt m n t lis n o e wo k . h i l o h i he mu t—e s rn t r s r e MDFD lo t o i a g r hm s p o o e o lis n o t r a l e e — i i r p s d frmu t—e s rnewo k fu td tc
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 D D故障检测算法进行改进 , F 提出适用 于多
传感器 网络 的 M F D D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 , D D 与 F 和 IF D D算法相 比, F MD D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 。
to o e h n e t e a c r c ffu d t ci n i h t r r a wih hg a l iti u in. Th e f r a c — i n t n a c h c u a y o a h ee to n t e newo k a e t ih fu td srb to e p ro m n e a
XU a g u ,Z Xi n h a HOU a ,W Bi o AN i n Ja
( r n ev eC m ui e n l yL b H n zo iniU i r t ,H n z o 10 7, hn ) G i a dS ri o p t g Tc oo a , a g h u D a z nv sy a g h u 3 0 3 C ia d c n h g ei