套用環境下無線感測器網路故障預測研究

《套用環境下無線感測器網路故障預測研究》是依託東南大學，由李建清擔任項目負責人的專項基金項目。

基本介紹

• 中文名：套用環境下無線感測器網路故障預測研究
• 項目類別：專項基金項目
• 項目負責人：李建清
• 依託單位：東南大學

中文摘要

故障預測是無線感測器網路（Wireless Sensor Networks, WSNs）可靠性理論中的關鍵問題，準確的故障預測能夠有效的提升系統的可用性。本課題擬通過對歷史數據、環境參數和故障類型分析與研究，找出引起實際套用環境下WSNs故障發生的因素並確定用於WSNs故障預測的參數；提出數據驅動的WSNs故障預測方法——狀態表示方法，該方法可克服已有方法中對環境量化不足、模型確定困難等缺點；採用核函式設計使該方法具有高維數據和非線性處理能力，能較準確實現WSNs故障預測。本課題提出的開展實際套用環境下的WSNs故障預測研究具有前瞻性，不僅可以豐富WSNs可靠性理論，同時，也為實際套用環境下的可靠監測提供了有力的理論支撐。

結題摘要

故障預測是無線感測器網路可靠性理論中的關鍵問題，準確的故障預測能夠有效提升WSNs系統的可靠性。本項目以套用環境下的WSNs故障準確預測為研究目標，以煙氣污染物排放監測環境下的WSNs為主要研究對象，研究WSNs故障預測關鍵技術，項目主要研究內容如下： (1) 套用環境下的WSNs故障研究。分析了工業、農業和海洋等套用環境下的WSNs故障因素，而後針對電廠煙氣污染物排放監測環境下的環境惡劣、金屬設備對電磁波的遮擋、電磁干擾導致的白噪聲、背景噪聲等干擾源對帶狀感測器網路的影響進行了深入分析，並運用NS2軟體對無線感測器網路陰影模型進行了仿真實驗，實現了在煙氣污染物排放監測環境下各干擾源對WSNs數據傳輸影響的模擬。 (2) WSNs故障參數研究和WSNs故障影響分析。構建了WSNs信道鏈路、節點狀態和環境參數等故障參數研究實驗平台，分別對衝擊故障、短路故障、偏置故障和電池耗盡等WSNs常見硬體故障參數進行了測試，明確了相關故障參數對WSNs的影響。提出了隨時間演進狀態轉移蒙特卡羅(TEST-MC)網路故障影響仿真模型，進行了仿真實驗與分析。結果表明，該模型可對WSNs典型拓撲結構的故障影響快速有效地分析。 (3) 基於核函式的WSNs故障預測研究。選用徑向基函式作為核函式，分別從節點硬體故障和網路故障兩個方面進行故障預測，並將得到的預測結果與GRNN和PNN兩種分類方法的預測結果進行了比較分析。結果表明在節點硬體故障預測中，基於核函式的WSNs故障預測準確率比GRNN、PNN方法分別高15%、20%，在網路故障預測中，本課題提出的算法預測準確率比GRNN、PNN方法分別高12%、17%，提高了WSNs故障預測精度，對WSNs節點硬體故障和網路故障實現了較好地預測。 本課題開展了煙氣污染物排放監測環境下WSNs故障預測研究。在考慮環境影響因素基礎上，通過數據驅動的故障預測方法研究，在機器學習框架下構建WSNs故障狀態表示方法，對WSNs節點硬體故障和網路故障實現了較好地預測。