[发明专利]无线传感器网络的被动诊断方法无效

专利信息
申请号: 201110031159.6 申请日: 2011-01-28
公开(公告)号: CN102170648A 公开(公告)日: 2011-08-31
发明(设计)人: 刘云浩;刘克彬;李默;李向阳 申请(专利权)人: 北京浩阳华夏科技有限公司
主分类号: H04W24/02 分类号: H04W24/02;H04W84/18
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100080 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 无线 传感器 网络 被动 诊断 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于无线自组织网络与传感器网络领域,涉及一种被动式的无线传感器网络诊断技术的实现方法,用于实时对无线传感器网络中出现的故障进行诊断。

背景技术

随着通信、传感器制造、嵌入式计算的日益成熟,大规模无线传感器网络技术迅速发展并被广泛应用到环境、国防、救灾抢险、城市管理等诸多领域。典型的无线传感器网络由大量微型传感器节点组成,它们能够在恶劣及危险环境中迅速展开,并通过无线自组成网,不受现有有线网络基础设施的限制。感知数据通过无线通信以多跳中继方式汇集到数据处理中心。

目前已经有大量研究工作致力于如何提高无线传感器网络的性能以及降低能量消耗。而事实上,及时准确高效的故障诊断工具是保证一个无线传感网络系统正常运行的关键所在。由于其无线自组特性,无线传感器网络在部署之后面临严重的可见性缺失问题。大量节点远程部署并自组成网,导致基站很难实时地了解系统内部节点的各种状态以及节点之间的交互行为。现有的故障诊断方法主要依靠主动收集诊断所需的系统状态信息例如链路质量、邻居列表、节点剩余电量等,每个节点周期性向基站报告这些状态数据。基站利用收集到的状态信息进行故障的判断并定位出错节点。主动信息收集的方法给网络带来很大的计算和通信负担。这类工具主要适用于系统调试阶段,因为在对原型系统进行调试的过程中,网络规模和节点行为都具有很高的可控性,网络资源也相对充足。但是对一个正式部署的实际系统来说,主动式诊断工具带来的资源持续大量消耗将会严重影响系统的正常运行和运行寿命。

发明内容

本发明的目的是提供一种无线传感器网络的被动诊断方法,该方法和主动式方法不同,采取了被动式的解决方案,通过对普通的数据流量进行标记和解析,被动观测和发掘系统内部关联和实时的状态信息,从而找到异常发生的故障原因。

为了达到上述目的,本发明提供各节点上运行对数据包进行包括如下步骤 的标记:

(1)在数据包传送的中间节点上,各个中间节点判断该数据包是否已经被标记过;

(2)如果该数据包已经被标记过,当前的中间节点就直接转发该数据包;

(3)如果该数据包未被标记,则判断该节点是否收到过该源节点发送的数据包,如果没有收到过该源节点发送的数据包,则对该数据包进行标记。

(4)如果收到过该源节点发送的数据包,则判断是否连续收到过该源节点发送的数据包,如果是连续收到该源节点发送的数据包,则将该数据包的跳数加1。

(5)如果不是连续收到该源节点发送的数据包,则直接对该数据包进行标记。

基站上运行对收到的带有标记的数据包进行如下步骤的故障解析:

(A)当收到新的数据包标记与通过原标记重构的网路拓扑比较不一致时,即触发路由变化诊断报告。

(B)当收到的前、后两次收到的数据包不连续时,即触发数据包丢失诊断报告;

所述的标记是指在数据包中加入当前中间节点的信息。

所述的通过原标记重构网路拓扑其步骤如下:

(1)判断基站是否没有收到过该源节点发送的数据包,如果没有收到过该源节点发送的数据包,则将该源节点记录下来,并判断该数据包是否标记过,如果标记过,则建立该源节点和该中间节点的网络拓扑;

(2)如果收到过该源节点发送的数据包,判断该数据包是否标记过,如果标记过,则建立该源节点和该中间节点的网络拓扑;

所述的基站上还运行如下步骤的故障推理方法:

(1)通过重构的网络拓扑建立每个节点故障的贝叶斯信念网络,故障包括:数据报告变量、感知变量、连接变量、传输路径变量和无线链路变量,感知变量和连接变量为数据报告变量的父变量;

(2)为上述变量设置条件概率表,OR门连接两个父变量到一个子变量,Select门连接多个父变量到一个子变量;

(3)采用精确推理或近似推理计算每个节点各个变量的概率,并结合由变 化诊断报告和数据包丢失诊断报告,确定概率最大的故障原因。

所述的基站上还运行如下步骤的故障推理方法:

(1)通过重构的网络拓扑建立每个节点故障的因果图,故障包括:数据报告故障、感知故障、连接故障、传输路径故障和无线链路故障,感知故障和连接故障为数据报告变量的父变量;

(2)为上述变量设置条件概率表,OR门连接两个父变量到一个子变量,Select门连接多个父变量到一个子变量;

(3)将每个中间事件表示为他们一阶割集(CS1)表达式。

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