專利名稱：工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無線傳感網(wǎng)絡技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及針對工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法。

背景技術(shù)：
無線傳感網(wǎng)絡(WSN)是當前在國際上備受關(guān)注的、涉及多學科高度交叉、知識高度集成的前沿熱點研究領(lǐng)域。綜合了傳感器技術(shù)、嵌入式計算技術(shù)、現(xiàn)代網(wǎng)絡及無線通信技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)等，能夠通過各類集成化的微型傳感器協(xié)作地實時監(jiān)測、感知和采集各種環(huán)境或監(jiān)測對象的信息，這些信息通過無線方式被發(fā)送，并以自組多跳的網(wǎng)絡方式傳送到用戶終端，從而實現(xiàn)物理世界、計算世界以及人類社會三元世界的連通。在無線傳感網(wǎng)絡中，傳感器節(jié)點采集目標參數(shù)，并將數(shù)據(jù)無線傳輸，經(jīng)過多節(jié)點路由，傳輸給網(wǎng)絡管理系統(tǒng)；網(wǎng)絡管理系統(tǒng)接收數(shù)據(jù)，并整理數(shù)據(jù)，向上提交目標環(huán)境信息。
傳感器網(wǎng)絡具有十分廣闊的應用前景，在軍事國防、工農(nóng)業(yè)、城市管理、生物醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測、搶險救災、防恐反恐、危險區(qū)域遠程控制等許多重要領(lǐng)域都有潛在的實用價值。
由于無線傳感網(wǎng)絡應用的外部環(huán)境復雜、網(wǎng)絡覆蓋廣泛、監(jiān)測目標復雜、節(jié)點體積微小、這使得無線傳感網(wǎng)絡高準確率的檢測成為一個難題。一個網(wǎng)絡多則有上百個節(jié)點，少則也有幾十個節(jié)點，在網(wǎng)絡搭建之前或網(wǎng)絡運行過程中，現(xiàn)場的人工檢測極為繁瑣，可靠性低，而目前很多基于無線傳感網(wǎng)絡的檢測方法都基于某一種特定物理屬性(如接收信號的功率等)。分析物理屬性不僅增加了網(wǎng)絡通信的數(shù)據(jù)量，而且還增加了節(jié)點負擔，需要消耗更多的能量，減少了網(wǎng)絡壽命；此外，工業(yè)無線傳感網(wǎng)絡針對多個不同的對象進行監(jiān)測時，對象之間缺乏相關(guān)性，對節(jié)點傳感數(shù)據(jù)本身的分析有助于對節(jié)點故障的判斷。因此，需要一種適用于多模型、不同結(jié)構(gòu)高準確率的在線檢測方法，來對無線傳感網(wǎng)絡進行高效智能的實時分析。


發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術(shù)中檢測困難、可靠性低的問題，本發(fā)明的目的是提供一種無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法，來對網(wǎng)絡節(jié)點傳感器和網(wǎng)絡運行狀態(tài)進行檢測，以達到維護網(wǎng)絡正常運行以及優(yōu)化網(wǎng)絡。
為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法，該方法包括 傳感器節(jié)點在多個時間點采集傳感數(shù)據(jù)，并將所述傳感數(shù)據(jù)上傳給網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行集中處理； 基于處理后獲得的傳感數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行所述傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)不穩(wěn)定度與網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度之間的差異值的計算； 所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)整個時間段內(nèi)的所述傳感器節(jié)點的所述不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的所述不穩(wěn)定度之間的差異值計算節(jié)點的可信度序列，根據(jù)可信度的值初次判斷所述傳感器節(jié)點是否可疑； 基于初次判斷的結(jié)果和所述可信度序列，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行可疑的所述傳感器節(jié)點的不確定狀態(tài)分布密度的計算 所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)可疑的所述傳感器節(jié)點的計算的所述不確定狀態(tài)的分布規(guī)律來最終判斷所述傳感器節(jié)點的故障。
將所述傳感數(shù)據(jù)上傳給網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行集中處理具體為所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)接收并對多個時間點上采集的所述傳感數(shù)據(jù)進行分組整理，將每一個所述節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)按照時間順序進行分組，將一段時間分為若干小的時間段進行分析。
所述進行對多個時間點上采集的所述傳感數(shù)據(jù)進行分組整理具體為收集每個所述傳感器節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)，對于每個傳感器節(jié)點將所有采集的數(shù)據(jù)根據(jù)時間點先后順序分為多組，每組均包含一定個時間點，得到每個所述傳感器節(jié)點在各個包含一定個時間點的分時間段的信息其中i表示網(wǎng)絡中的第i個所述節(jié)點，j表示T個時間點中的第j個時間段 所述根據(jù)整個時間段內(nèi)的所述傳感器節(jié)點的所述不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的所述不穩(wěn)定度之間的所述差異值計算節(jié)點的可信度序列具體為 將每一傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)按照時間先后順序計算兩個相鄰時間點上傳感數(shù)據(jù)的差值的絕對值，得到一個差值序列(m12，m23，…，m(k-1)k)； 該節(jié)點數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度，不穩(wěn)定Si的計算方法為 網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度，不穩(wěn)定度

的計算方法為 計算各個節(jié)點數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度的差異值，其中節(jié)點i的差異值Di的計算方法為 得到一個差異值的序列(D1，D2，…，DN)； 如果Dj≤δ，該時間段可信度Dj置1， 否則，該時間段可信度Dj置0； 判斷得到所有所述節(jié)點在所有時間段內(nèi)的可信度(R1，R2，…，RT)|i，(1≤i≤N)。
所述根據(jù)可信度的值初次判斷所述傳感器節(jié)點是否可疑具體為 對于每個所述傳感器節(jié)點，將所述可信度序列的各元素求和，得到節(jié)點的可信度之和，如果某一所述節(jié)點的可信度之和大于或等于預設判決門限，則認為該節(jié)點可靠；如果某一所述節(jié)點的可信度之和小于預設判決門限，則認為該節(jié)點可疑。
所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行可疑的所述傳感器節(jié)點的不確定狀態(tài)分布密度的計算具體為 計算所述可信度序列相鄰兩項間差值的序列(h1，h2，…，h(T-1))|i，(1≤i≤N)，其中hj的計算方法為hj＝Rj+1-Rj，Rj+1，Rj∈(R1，R2…，RT)|i，其中(R1，R2…，RT)|i為傳感器節(jié)點i的可信度序列， 計算得到所述可信度序列中1的個數(shù)，即對其求和，得到節(jié)點i不確定狀態(tài)分布密度 如果SDi≥λ，則認為該節(jié)點可靠，其中SDi為節(jié)點i不確定狀態(tài)分布密度； 否則，判斷該節(jié)點發(fā)生故障，其傳感數(shù)據(jù)不可信，并納入檢測報告中。
因此，本發(fā)明提供了無線傳感網(wǎng)絡高可靠、易實現(xiàn)的檢測方法。獨立于無線傳感網(wǎng)絡的故障模型，網(wǎng)絡具有傳感器節(jié)點和網(wǎng)絡管理系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，在無需人為干涉、不破壞網(wǎng)絡硬件結(jié)構(gòu)、不中斷網(wǎng)絡運行的基礎(chǔ)上，在線地對網(wǎng)絡節(jié)點狀態(tài)進行檢測，從而達到網(wǎng)絡評估的目的。



圖1是工業(yè)無線傳感網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)。
圖2是本發(fā)明工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法的流程圖。
圖3是本發(fā)明對包含T個時間點的時間段進行劃分的示意圖。

具體實施例方式 下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明實施例的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。
本發(fā)明的無線傳感網(wǎng)絡具有無線傳感節(jié)點和網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。如圖1所示。無線傳感節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)是其基本功能，節(jié)點具有自身唯一的標識。網(wǎng)絡節(jié)點狀態(tài)分析和判斷在網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中實現(xiàn)。其中s為傳感器節(jié)點，B為主干網(wǎng)絡節(jié)點，G為網(wǎng)關(guān) 網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)在檢測執(zhí)行前，對網(wǎng)絡和各個節(jié)點設置參數(shù)，并進行預置。參數(shù)表如表1所示。

表1網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)對網(wǎng)絡及節(jié)點的參數(shù)設定 得到k次傳感網(wǎng)絡的采集數(shù)據(jù)(采集時間統(tǒng)一為t1，t2，...，tk)后，網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)對每一個節(jié)點依次分析。
如圖2所示，為本發(fā)明工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法的流程圖。包括以下步驟 步驟201，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)對每個傳感器節(jié)點預設初始的表1所示的節(jié)點參數(shù)用于描述節(jié)點的狀態(tài)，初始參數(shù)值表示節(jié)點的狀態(tài)，所述傳感器節(jié)點可信度序列(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)表示檢測過程對節(jié)點出現(xiàn)故障可能的估計，所述節(jié)點的所述可信度序列(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)在預設參數(shù)中設置為0。傳感器節(jié)點在T個時間點上采集傳感數(shù)據(jù)，并將所述傳感數(shù)據(jù)上傳給網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)。傳感器節(jié)點將按照網(wǎng)絡規(guī)定的協(xié)議同步地采集傳感數(shù)據(jù)，通過自身的路由協(xié)議，將數(shù)據(jù)最終傳輸至網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)。該過程是無線傳感網(wǎng)絡的基礎(chǔ)，按照網(wǎng)絡自身的同步協(xié)議實現(xiàn)。
步驟202，所述傳感數(shù)據(jù)上傳給網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行集中處理具體為所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)接收每一節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)，對其按照節(jié)點和時間點進行整理，收集每個所述節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)，對于每個節(jié)點分別將所有采集的數(shù)據(jù)根據(jù)時間點先后順序分為多組，各組均包含相同數(shù)量的時間點，剩余不足的時間點舍去，如圖3所示。得到每個所述節(jié)點在各個的分時間段的數(shù)據(jù)序列。
步驟203，基于節(jié)點在各時間段的數(shù)據(jù)序列，對每個所述節(jié)點數(shù)據(jù)進行不穩(wěn)定度序列的計算，得到各個節(jié)點數(shù)據(jù)不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度的差異，根據(jù)這種差異計算節(jié)點在各時間段的可信度序列。
步驟204，基于節(jié)點在各時間段的可信度序列，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)可信度的值初次判斷所述傳感器節(jié)點是否可疑，即根據(jù)每個進行所述傳感器節(jié)點的可信度之和對每個所述傳感器節(jié)點的狀態(tài)進行初步判斷。計算可信度之和(將所述可信度序列的各元素(即可信度)求和)，比較可信度之和與預設判決門限的大小，確定初步判斷結(jié)果如果所述可信度序列的和大于或等于預設判決門限，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)判斷該節(jié)點可靠；否則，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)認為該節(jié)點可疑，將該節(jié)點可信度序列為判斷依據(jù)，進行最終判斷。
步驟205，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)所述可信度序列中不確定狀態(tài)的分布來判斷所述傳感器節(jié)點的故障。對于所述可疑節(jié)點，所述可信度序列中為0的元素記為所在分時間段的不確定狀態(tài)。所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)基于可信度序列中不確定狀態(tài)的分布得到的節(jié)點不確定狀態(tài)分布密度進行判斷，如果不確定狀態(tài)在時間段內(nèi)的分布密度大于預設密度門限λ，則判斷該節(jié)點仍然正常；否則，判斷該節(jié)點出現(xiàn)故障。對每一個節(jié)點進行上述計算和分析，直至所有節(jié)點完成判斷。所述的網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)完成檢測，提交最終的檢測結(jié)果。
其中，(1)所述進行對多個時間點上采集的所述傳感數(shù)據(jù)進行分組整理具體為收集每個所述節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)，對于每個節(jié)點將所有(T次)采集的數(shù)據(jù)根據(jù)時間點先后順序分為多組，每組均包含k個時間點，剩余不足k個的時間點舍去，其中如圖3所示對包含T個時間點的時間段進行劃分的示意圖。得到每個所述節(jié)點在各個包含k個時間點的分時間段的信息其中i表示網(wǎng)絡中的第i個所述節(jié)點，p表示T個時間點中的第p個時間段 (2)所述根據(jù)整個時間段內(nèi)的所述傳感器節(jié)點的所述不穩(wěn)定度的差異計算節(jié)點的可信度序列具體為將每一節(jié)點數(shù)據(jù)按照時間先后順序計算兩個相鄰時間點上傳感數(shù)據(jù)的差值的絕對值，得到一個差值序列(m12，m23，…，m(k-1)k)； 計算該節(jié)點i的數(shù)據(jù)不穩(wěn)定度。其中不穩(wěn)定度Si的計算方法為 計算網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度。其中不穩(wěn)定度

的計算方法為 計算各個節(jié)點數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度之間的差異值。其中節(jié)點i的差異Di的計算方法為 得到一個差異值的序列(D1，D2，…，DN)； 如果Di≤δ，該時間段可信度Rj＝1，(2.4) 如果Dj＞δ，該時間段可信度Rj＝0；(2.5) 其中，δ為所述可信度的判決門限，與根據(jù)所述節(jié)點數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度和所述網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度有關(guān)，即指出了網(wǎng)絡中不穩(wěn)定度是否正常的劃分界限。
判斷得到所有所述節(jié)點在p()個分時間段上的可信度序列(R1，R2，…，RT)|i，(1≤i≤N) 計算可信度之和R|i＝R1+R2+…+RT(2.6) 如果R|i≥γ，節(jié)點可靠， (2.7) 如果R|i＜γ，節(jié)點可疑； (2.8) 其中，γ為節(jié)點可靠狀態(tài)和可疑狀態(tài)判斷過程中的判決門限。γ與時間點總數(shù)有關(guān)，簡單的取值方法為取時間點總數(shù)的固定比例作為γ的值，該比例值在0.7～0.8之間，超出這個范圍將影響檢測的準確性。
(3)所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行可疑的所述傳感器節(jié)點的不確定狀態(tài)分布密度的計算具體為計算可信度序列兩鄰兩項間差值的可信度差值序列(hi1，hi2，…，hi(T-1))|i，(1≤i≤N)，其中hij＝Rj+1-Rj，Rj+1，Rj∈(R1，R2…，RT)|i 計算得到可信度序列中1的個數(shù)，即對其求和，得到節(jié)點i不確定狀態(tài)分布密度 如果SDi≥λ， (3.2) 節(jié)點可靠， 如果SDi＜λ， (3.3) 節(jié)點出現(xiàn)故障； 其中，λ是節(jié)點是否故障的判決門限，由檢測過程包含的時間點，建議取值為時間點總數(shù)的10％，具體實現(xiàn)時可根據(jù)網(wǎng)絡性能的要求級別來進行調(diào)節(jié)。
根據(jù)以上計算，定義其節(jié)點的狀態(tài)參數(shù)。用一個正整數(shù)組成的數(shù)組(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)來表示節(jié)點在不同時間段內(nèi)的狀態(tài)。在檢測開始時，網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)為所有節(jié)點設置的初始可信度序列(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)為一個全0的數(shù)組。在檢測的周期中的每一個分時間段內(nèi)，根據(jù)獲得所述差異值序列的分析，計算可信度序列，最終得到節(jié)點不確定狀態(tài)分布密度SDi。當SDi≥λ，則判斷節(jié)點正常；當SDi＜λ，則判斷節(jié)點出現(xiàn)故障。
通過多個時間點的數(shù)據(jù)，進行一定量的計算分析，得到最終的診斷檢測結(jié)果。
總而言之，故障判斷策略的步驟為 A.為每個節(jié)點i預設可信度Ri(p)； B.獲得傳感器的傳感數(shù)據(jù)m； C.利用(2.1)(2.2)式計算節(jié)點在分時間段內(nèi)的節(jié)點不穩(wěn)定度Si和網(wǎng)絡穩(wěn)定度
D.返回步驟C，直至所有節(jié)點在所有時間點上的數(shù)據(jù)計算完畢； E.用(2.3)式計算得到對不穩(wěn)定度的衡量值，根據(jù)(2.4)(2.5)式設置可信度序列； F.返回步驟E，直至所有節(jié)點在所有時間點上的數(shù)據(jù)計算完畢； G.根據(jù)(2.6)式計算可信度和值，根據(jù)(2.7)(2.8)式判斷節(jié)點是否可疑 H.返回步驟G，直至所有節(jié)點的狀態(tài)判斷完畢； I.根據(jù)(3.1)式計算可疑節(jié)點的不確定狀態(tài)分布密度，根據(jù)(3.2)(3.3)式進行二次判決。
本發(fā)明適合不同結(jié)構(gòu)的無線傳感網(wǎng)絡的在線檢測，具有較高的故障檢測精度和較小的誤判率，真實反映網(wǎng)絡運行狀態(tài)，提高了檢測效率；本發(fā)明在很大程度上提高了無線傳感網(wǎng)絡檢測的智能化，達到自動測量的目的，節(jié)省了檢測時間和成本；本發(fā)明中檢測并不影響傳感器網(wǎng)絡的正常工作，不增加傳感器節(jié)點的負擔，避免了錯誤的測量數(shù)據(jù)導致網(wǎng)絡服務質(zhì)量下降和能量浪費。
它基于單個節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡傳感數(shù)據(jù)變化過程中的影響的計算，在網(wǎng)絡的控制管理系統(tǒng)中實現(xiàn)。利用對節(jié)點信息的在時間段上的處理，網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)得到節(jié)點采集數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的影響程度，對數(shù)據(jù)在一段時間中的變化狀態(tài)進行分析，進而判斷網(wǎng)絡中的節(jié)點故障，對網(wǎng)絡的運行狀況提供即時的分析，達到智能、高效、低誤判率的檢測效果。
最后所應說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案而非限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明實施例進行了詳細說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應當理解，可以對本發(fā)明實施例的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明實施例技術(shù)方案的精神和范圍。
權(quán)利要求
1、一種工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法，其特征在于包括
傳感器節(jié)點在多個時間點采集傳感數(shù)據(jù)，并將所述傳感數(shù)據(jù)上傳給網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行集中處理；
基于處理后獲得的傳感數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行所述傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)不穩(wěn)定度與網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度之間的差異值的計算；
所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)整個時間段內(nèi)的所述傳感器節(jié)點的所述不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的所述不穩(wěn)定度之間的差異值計算節(jié)點的可信度序列，根據(jù)可信度的值初次判斷所述傳感器節(jié)點是否可疑；
基于初次判斷的結(jié)果和所述可信度序列，所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行可疑的所述傳感器節(jié)點的不確定狀態(tài)分布密度的計算；
所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)可疑的所述傳感器節(jié)點的計算的所述不確定狀態(tài)的分布密度來最終判斷所述傳感器節(jié)點的故障。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于將所述傳感數(shù)據(jù)上傳給網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行集中處理具體為所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)接收并對多個時間點上采集的所述傳感數(shù)據(jù)進行分組整理，將每一個所述節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)按照時間順序進行分組，將一段時間分為若干小的時間段進行分析。
3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于所述進行對多個時間點上采集的所述傳感數(shù)據(jù)進行分組整理具體為收集每個所述傳感器節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)，對于每個傳感器節(jié)點將所有采集的數(shù)據(jù)根據(jù)時間點先后順序分為多組，每組均包含一定個時間點，得到每個所述傳感器節(jié)點在各個包含一定個時間點的分時間段的信息，其中i表示網(wǎng)絡中的第i個所述節(jié)點，j表示T個時間點中的第j個時間段
4、根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于所述根據(jù)整個時間段內(nèi)的所述傳感器節(jié)點的所述不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的所述不穩(wěn)定度之間的所述差異值計算節(jié)點的可信度序列具體為
將每一傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)按照時間先后順序計算兩個相鄰時間點上傳感數(shù)據(jù)的差值的絕對值，得到一個差值序列(m12，m23，…，m(k-1)k)；
該節(jié)點數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度，不穩(wěn)定Si的計算方法為
網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度，不穩(wěn)定度
的計算方法為
計算各個節(jié)點數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度與所述網(wǎng)絡平均不穩(wěn)定度的差異值，其中節(jié)點i的差異值Di的計算方法為
得到一個差異值的序列(D1，D2，…，DN)；
如果Dj≤δ，該時間段可信度Dj置1，
否則，該時間段可信度Dj置0；
判斷得到所有所述節(jié)點在所有時間段內(nèi)的可信度
(R1，R2，…，RT)|i，(1≤i≤N)。
5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于所述根據(jù)可信度的值初次判斷所述傳感器節(jié)點是否可疑具體為
對于每個所述傳感器節(jié)點，將所述可信度序列的各元素求和，得到節(jié)點的可信度之和，如果某一所述節(jié)點的可信度之和大于或等于預設判決門限，則認為該節(jié)點可靠；如果某一所述節(jié)點的可信度之和小于預設判決門限，則認為該節(jié)點可疑。
6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于所述網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行可疑的所述傳感器節(jié)點的不確定狀態(tài)分布密度的計算具體為
計算所述可信度序列相鄰兩項間差值的序列(h1，h2，…，h(T-1)|i，(1≤i≤N)，其中hj的計算方法為hj＝Rj+1-Rj，Rj+1，Rj∈(R1，R2…，RT)|i，其中(R1，R2…，RT)|i為傳感器節(jié)點i的可信度序列，
計算得到所述可信度序列中1的個數(shù)，即對其求和，得到節(jié)點i不確定狀態(tài)分布密度
如果SDi≥λ，則認為該節(jié)點可靠，其中SDi為節(jié)點i不確定狀態(tài)分布密度；否則，判斷該節(jié)點發(fā)生故障，其傳感數(shù)據(jù)不可信，并納入檢測報告中。
全文摘要
本發(fā)明涉及工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡故障在線檢測方法包括傳感器節(jié)點在多個時間點采集傳感數(shù)據(jù)，并將傳感數(shù)據(jù)上傳給網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行集中處理；網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)不穩(wěn)定度與網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度之間差異值的計算；網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)根據(jù)整個時間段內(nèi)的傳感器節(jié)點的不穩(wěn)定度和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定度之間的差異值計算節(jié)點的可信度序列，根據(jù)可信度的值初次判斷所述傳感器節(jié)點是否可疑；基于初次判斷的結(jié)果和可信度序列，網(wǎng)絡控制管理系統(tǒng)進行可疑的傳感器節(jié)點的不確定狀態(tài)分布密度的計算，并根據(jù)可疑的傳感器節(jié)點的計算的不確定狀態(tài)的分布規(guī)律來最終判斷傳感器節(jié)點的故障。本發(fā)明提供了工業(yè)無線傳感網(wǎng)絡高可靠、易實現(xiàn)的檢測方法。
文檔編號H04L12/24GK101237357SQ200810046878
公開日2008年8月6日 申請日期2008年2月4日 優(yōu)先權(quán)日2008年2月4日
發(fā)明者海 胡, 帆 張, 劍 李, 懌 王 申請人:華中科技大學