發(fā)布時(shí)間：2018-01-20 20:01

  本文關(guān)鍵詞： 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 故障診斷 隱馬爾科夫模型 鄰居信息 準(zhǔn)確率 誤檢率　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的故障診斷問(wèn)題是目前的研究熱點(diǎn),實(shí)時(shí)且準(zhǔn)確地診斷結(jié)果對(duì)于提高網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量具有重大影響。針對(duì)現(xiàn)有方案存在著網(wǎng)絡(luò)通信開(kāi)銷大、能耗大以及診斷結(jié)果不夠精確等不足,提出一種能量有效的故障診斷方案。首先,基于隱馬爾科夫模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行建模,然后基于節(jié)點(diǎn)的鄰居信息提出一種分布式診斷算法,它不需要發(fā)送額外的診斷信息到sink就能準(zhǔn)確地診斷出故障節(jié)點(diǎn),最后通過(guò)理論分析得出了故障診斷的界限值。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的準(zhǔn)確率和誤檢率都接近于理論值,并在準(zhǔn)確率、誤檢率和網(wǎng)絡(luò)生命周期方面要優(yōu)于已有的方法。
[Abstract]:The problem of fault diagnosis in wireless sensor networks is a hot topic at present. The real-time and accurate diagnosis results have a significant impact on improving the quality of service of network applications. This paper proposes an energy-efficient fault diagnosis scheme based on Hidden Markov Model (Hidden Markov Model). Then a distributed diagnosis algorithm based on neighbor information of nodes is proposed. It can accurately diagnose fault nodes without sending additional diagnostic information to sink. Finally, the limit value of fault diagnosis is obtained by theoretical analysis. The simulation results show that the accuracy and false detection rate of this method are close to the theoretical value, and the accuracy rate. The false detection rate and network life cycle are better than the existing methods.
【作者單位】： 樂(lè)山職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 0引言綜合了無(wú)線通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)和分布式信息處理技術(shù)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless sensor net-work),是目前國(guó)際上前沿?zé)狳c(diǎn)的研究領(lǐng)域。傳感器節(jié)點(diǎn)能夠協(xié)作地實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、感知網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)各種信息,然后以多跳的方式將這些信息傳送給遠(yuǎn)方的基站(sink)。WS

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 季賽;袁慎芳;馬廷淮;田偉;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)故障診斷方法的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年23期

2 曹靜;高英;高惠平;任維政;;基于粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2012年05期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

1 劉昊;劉亞紅;;基于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法[J];電子科技;2014年02期

2 錢旭;劉楓;;基于模糊層次分析法的WIA-PA健康評(píng)估方法[J];工礦自動(dòng)化;2011年10期

3 王俊;劉剛;;基于時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室傳感器節(jié)點(diǎn)故障診斷[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

4 徐小龍;耿衛(wèi)建;楊庚;李玲娟;楊震;;分布式無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)算法綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年12期

5 周晏;尚鵬;;基于人工魚(yú)群聚類的傳感器節(jié)點(diǎn)故障診斷[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2013年05期

6 盛碧云;盛占石;胡燕嬌;潘天紅;;任意拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)汽車線束的故障檢測(cè)[J];汽車技術(shù);2011年10期

7 余國(guó)偉;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)研究[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2013年09期

8 余成波;李芮;何強(qiáng);余磊;譚俊;;基于粒子群算法及高斯分布的WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷[J];振動(dòng).測(cè)試與診斷;2013年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 張麗霞;周宏偉;鄧讓鈺;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)綜述[A];第十六屆計(jì)算機(jī)工程與工藝年會(huì)暨第二屆微處理器技術(shù)論壇論文集[C];2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

1 游來(lái)健;無(wú)線傳感網(wǎng)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)可靠性保障策略的研究[D];中國(guó)計(jì)量學(xué)院;2012年

2 耿衛(wèi)建;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)與事件檢測(cè)的研究[D];南京郵電大學(xué);2013年

3 王翔;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全分析中魯棒性及病毒傳播研究[D];華東理工大學(xué);2013年

4 姚玉鋒;基于信息融合的WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

5 李芮;基于信息融合的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷研究[D];重慶理工大學(xué);2013年

6 謝小亮;基于信息對(duì)話的網(wǎng)絡(luò)路徑算法研究[D];西安科技大學(xué);2013年

7 呂朋朋;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中自主決策的目標(biāo)跟蹤研究[D];中南大學(xué);2013年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 姜華;鄭春雷;劉海濤;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)建模與仿真實(shí)現(xiàn)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2007年01期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 雷霖;代傳龍;王厚軍;趙旭;;粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年04期

2 季賽;袁慎芳;馬廷淮;田偉;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)故障診斷方法的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年23期

3 潘佳梁;葉曉慧;王紅霞;;基于粗糙集理論和貝葉斯決策的WSN節(jié)點(diǎn)的故障診斷[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2009年05期

4 張R，

本文編號(hào)：1449336