1.算法描述
无线传感网络节点由传感器模块、处理器模块、通信模块、存储模块和电源模块构成,处理器模块是节点的核心单元。
①传感器模块:负责整个监测区域内信息的采集和数据转换。
②通信模块:负责与其他传感器节点进行无线通信,交换控制消息和收发采集的数据。
③电源模块:为传感器节点提供运行所需能量,通常采用微型电池、太阳能等供电。
无线传感器网络中故障节点会产生并传输错误数据,这将消耗节点的能量和带宽,同时会形成错误的决策。利用节点感知数据的空间相似性,提出了节点故障诊断的算法,通过对邻节点所感知的感数据进行比较,从而确定检测节点的状态,并将测试状态向网络中其他相邻节点进行扩散。对于网络中存在的节点瞬时故障,通过时间冗余的检测方法,降低故障诊断的虚警率。该算法对实现故障节点的检测具有较好的性能,实验结果验证了算法的可行性和有效性。
近年来,无线传感器网络中节点的硬件设计、无线通信、计算处理、能量有效、网络协议等研究和创新不断提出,与此同时,网络的可靠性和可持续性的需求也日益增加,节点的故障诊断对实时了解网络状态起着重要的作用。故障节点会降低整个无线传感器网络的服务质量,发生故障的节点会产生并传输错误的传感数据,使监控中心无法得到正确的检测信息,从而产生错误的决策。同时,由于大量廉价的节点部署在不可控、恶劣的甚至敌对的环境中,传感器节点发生故障的概率相对其他系统发生故障的概率要高得多;另外,节点的能量有限,节点因电池耗尽而失效也是非常普遍的。
WSN(Wireless Sensor Network)是一种无线传感器网络,它由许多节点组成,每个节点都有传感器和无线通信功能。在WSN中,节点故障是一个常见问题,这可能会导致网络性能下降甚至瘫痪。因此,在WSN中诊断节点故障是非常重要的。基于时空特性的WSN网络节点故障诊断方法是利用时空特性来诊断节点故障。这种方法通常基于节点间的通信模式来判断节点是否正常。例如,如果一个节点在某个时间段内没有收到其他节点的信息,或者如果一个节点在某个时间段内没有发送信息,则可以认为该节点可能出现故障。此外,还可以利用节点的历史通信模式来诊断节点故障。例如,如果一个节点通常每天都会发送数据,但突然几天没有发送数据,则可以认为该节点可能出现故障。
时空特性是指节点在时间和空间上的特征。在WSN中,时空特性可以用来诊断节点故障、预测网络性能、优化节点部署方案等。具体来说,节点的时空特性可以表示为节点的通信模式,包括节点的通信频率、通信距离、信道利用率等。这些特性可以通过监测节点的通信行为来获得。此外,节点的时空特性还包括节点的功耗模式,即节点在不同时间段内的功耗水平。这些特性可以通过监测节点的功耗变化来获得。节点的时空特性对于WSN的性能至关重要,因此在设计和维护WSN时应特别注意。
2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:
3.MATLAB核心程序
%计算网络指标 [Cc,Cc_avg] = func_Cluster_Coeff(xk_ij); % disp(['聚类系数为:',num2str(Cc_avg)]); [Dds,Dds_avg,M,P_Dds]= func_Degree_Distribution(xk_ij); % disp(['平均度为:',num2str(Dds_avg)]); %状态cij计算 c_ij = zeros(Note,Note); for j1 = 1:Note for j2 = 1:Note if xk_ij(j1,j2) == 1; if abs(State(j1)-State(j2))<=epss c_ij(j1,j2) = 0; else c_ij(j1,j2) = 1; end else c_ij(j1,j2) = 0; end end end %计算相似节点的相似程度,变量名字为ci ci = zeros(1,Note); for j1 = 1:Note tmp=0; for j2 = 1:Note if xk_ij(j1,j2) == 1; if c_ij(j1,j2) == 0; tmp=tmp+1; end end end ci(j1) = tmp; end %根据门限获得故障点 for j1 = 1:Note if ci(j1)<5-theta1 F(j1)=1; end end %计算正确率 L(jj) = length(find(F==F_real))/length(F_real); %计算虚警 CNT = 0; for i = 1:length(F) if F_real(i)==0 & F(i)==1 CNT = CNT + 1; end end LL(jj) = CNT/length(F); end L2(ki)= mean(L); LL2(ki)= mean(LL); end figure; plot(Per,L2,'-bs',... 'LineWidth',2,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','r',... 'MarkerFaceColor',[0.7,0.7,0.4]); xlabel('节点故障率'); ylabel('故障诊断精度'); axis([0.05,0.3,0.5,1]); figure; plot(Per,LL2,'-bs',... 'LineWidth',2,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','r',... 'MarkerFaceColor',[0.7,0.7,0.4]); xlabel('节点故障率'); ylabel('虚警率'); axis([0.05,0.3,0,1]); if theta1 == 1 save R1.mat Per L2 LL2 end if theta1 == 2 save R2.mat Per L2 LL2 end if theta1 == 3 save R3.mat Per L2 LL2 end figure; bar(ci); xlabel('节点数'); ylabel('c_i'); figure; subplot(211); bar([1:Note],Dds); xlabel('节点编号'); ylabel('节点的度'); subplot(212); bar([0:M],P_Dds,'b'); xlabel('节点的度'); ylabel('节点度的概率'); figure; plot(X,Y,'bo'); hold on hold on for j1 = 1:Note for j2 = 1:Note if xk_ij(j1,j2) == 1; plot([X(j1),X(j2)],[Y(j1),Y(j2)],'m','linewidth',1); hold on end end end
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