CN109951861A - 一种无线传感器网络故障检测*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无线传感器网络故障检测***，包括节点故障信息采集模块，用于节点故障信息的采集；故障信息预处理模块，采用基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法对所述节点故障信息进行预处理；故障识别评估模块，基于RBF神经网络模型实现故障类型的识别；故障决策模块，基于所述故障类型以及该传感器网络的TTDPN模型实现当前故障恢复决策的输出。本发明能够形成针对传感器节点和整个网络的故障自检测策略，提高数据可信性和鲁棒性；能够根据传感器各节点数据，在线实时地进行故障检测，形成节点健康状态的闭环控制。

Description

一种无线传感器网络故障检测***
技术领域
本发明涉及无线传感器网络领域，具体涉及一种无线传感器网络故障检测***。
背景技术
引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)由大量成本低廉、型号各异的传感器节点组成,各节点在完成对目标区域感知的同时通过无线的方式进行信息交流,从而完成监测工作。在大数据、物联网的发展背景下,WSN逐渐成为各领域的研究热点,尤其是在军事战争、安保监控、智能家居、轨道交通等领域。但在应用的过程中常出现电源枯竭、数据处理存储性能不足等现象,加之监控区域环境复杂,导致无线传感器网络的故障率大大增加。除此之外,由于网络中节点间的通信链路不稳定,会出现通信中断以及丢包的现象,使用户无法获取完整的信息,影响监控质量。因此对WSN进行故障检测是必不可少的工作,并对WSN具有十分重要的应用意义。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种无线传感器网络故障检测***。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种无线传感器网络故障检测***，包括：
节点故障信息采集模块，用于节点故障信息的采集；
故障信息预处理模块，采用基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法对所述节点故障信息进行预处理；
故障识别评估模块，基于RBF神经网络模型实现故障类型的识别；
故障决策模块，基于所述故障类型以及该传感器网络的TTDPN模型实现当前故障恢复决策的输出。
进一步地，还包括一节点身份识别模块，用于在完成预处理的故障信息中进行节点身份信息的挖掘识别，从而实现故障节点的定位。
进一步地，还包括一数据可视化分析模块，基于完成预处理的故障信息通过Tableau Desktop实现数据的可视化分析。
进一步地，还包括：
TTDPN模型构建模块，用于构建当前无线传感器网络的TTDPN模型；
故障预警模块，基于当前TTDPN模型，采用向量机回归预测划分机制实现无线传感器网络运行情况的预测分析，当预测分析的结果落入预设的报警门限时报警模块启动。
进一步地，所述报警模块通过短信编辑的方式进行预警短信的发送，所发送的预警短信至少包括预测分析的结果。
进一步地，所述节点故障信息包括节点编号、邻居节点列表、链路质量、信号强度、通信数据包和感知信息。
进一步地，还包括源速率计算评估模块，用于进行各个传感器节点速率的计算，并基于BP神经网络进行各个传感器节点源速率的评估，当评估结果落入预设的异常门限时，报警模块启动。
进一步地，还包括效用模型评估模块，用于通过转发能量来体现各传感器节点之间的协同工作,将一个节点和沿着其路由路径的所有节点构成一个协作体,在此基础上进行联合建模，并根据建模结果实现当前各传感器节点位置的输出，当传感器节点的位置未在预设的门限内时，报警模块启动。
本发明具有以下有益效果：
能够形成针对传感器节点和整个网络的故障自检测策略，提高数据可信性和鲁棒性；
能够根据传感器各节点数据，在线实时地进行故障检测，形成节点健康状态的闭环控制；
基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法实现了数据的预处理，提高数据的分析效率；
基于TTDPN模型和向量机回归预测划分机制实现了无线传感器网络运行情况的预测分析，从而可以及时发现故障情况，从而提高整个网络的生存能力。
引入源速率和效用模型的计算分析，从而可以最大化网络部署和应用的效率。
附图说明
图1为本发明实施例一种无线传感器网络故障检测***的***框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种无线传感器网络故障检测***，包括节点故障检测模块、网络故障检测模块和节点监测模块，所述节点故障检测模块包括：
节点故障信息采集模块，用于节点故障信息的采集；所述节点故障信息包括节点编号、邻居节点列表、链路质量、信号强度、通信数据包和感知信息；
故障信息预处理模块，采用基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法对所述节点故障信息进行预处理；
故障识别评估模块，基于RBF神经网络模型实现故障类型的识别；
故障决策模块，基于所述故障类型以及该传感器网络的TTDPN模型实现当前故障恢复决策的输出。
节点身份识别模块，用于在完成预处理的故障信息中进行节点身份信息的挖掘识别，从而实现故障节点的定位；
数据可视化分析模块，基于完成预处理的故障信息通过Tableau Desktop实现数据的可视化分析；
所述网络故障检测模块包括：
TTDPN模型构建模块，用于构建当前无线传感器网络的TTDPN模型；
故障预警模块，基于当前TTDPN模型，采用向量机回归预测划分机制实现无线传感器网络运行情况的预测分析，当预测分析的结果落入预设的报警门限时报警模块启动，所述报警模块通过短信编辑的方式进行预警短信的发送，所发送的预警短信至少包括预测分析的结果。
所述节点监测模块包括：
源速率计算评估模块，用于进行各个传感器节点速率的计算，并基于BP神经网络进行各个传感器节点源速率的评估，当评估结果落入预设的异常门限时，报警模块启动；
效用模型评估模块，用于通过转发能量来体现各传感器节点之间的协同工作,将一个节点和沿着其路由路径的所有节点构成一个协作体,在此基础上进行联合建模，并根据建模结果实现当前各传感器节点位置的输出，当传感器节点的位置未在预设的门限内时，报警模块启动。所述报警模块通过短信编辑的方式进行预警短信的发送。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，包括：
节点故障信息采集模块，用于节点故障信息的采集；
故障信息预处理模块，采用基于Hadoop的粗糙集快速属性约简算法对所述节点故障信息进行预处理；
故障识别评估模块，基于RBF神经网络模型实现故障类型的识别；
故障决策模块，基于所述故障类型以及该传感器网络的TTDPN模型实现当前故障恢复决策的输出。
2.如权利要求1所述的一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，还包括一节点身份识别模块，用于在完成预处理的故障信息中进行节点身份信息的挖掘识别，从而实现故障节点的定位。
3.如权利要求1所述的一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，还包括一数据可视化分析模块，基于完成预处理的故障信息通过Tableau Desktop实现数据的可视化分析。
4.如权利要求1所述的一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，还包括：
TTDPN模型构建模块，用于构建当前无线传感器网络的TTDPN模型；
故障预警模块，基于当前TTDPN模型，采用向量机回归预测划分机制实现无线传感器网络运行情况的预测分析，当预测分析的结果落入预设的报警门限时报警模块启动。
5.如权利要求4所述的一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，所述报警模块通过短信编辑的方式进行预警短信的发送，所发送的预警短信至少包括预测分析的结果。
6.如权利要求1所述的一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，所述节点故障信息包括节点编号、邻居节点列表、链路质量、信号强度、通信数据包和感知信息。
7.如权利要求1所述的一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，还包括源速率计算评估模块，用于进行各个传感器节点速率的计算，并基于BP神经网络进行各个传感器节点源速率的评估，当评估结果落入预设的异常门限时，报警模块启动。
8.如权利要求1所述的一种无线传感器网络故障检测***，其特征在于，还包括效用模型评估模块，用于通过转发能量来体现各传感器节点之间的协同工作,将一个节点和沿着其路由路径的所有节点构成一个协作体,在此基础上进行联合建模，并根据建模结果实现当前各传感器节点位置的输出，当传感器节点的位置未在预设的门限内时，报警模块启动。
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