[发明专利]无线传感器网络故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种无线传感器网络故障诊断方法。

背景技术

近年来，无线传感器网络被广泛应用在了环境监测、煤矿事故检测、危险境地导航、交通流量监控等诸多与国计民生有着重大联系的场景中。在典型的传感器网络中，大量的传感器节点以自组织(ad-hoc)的方式组建网络，协同工作通过多跳(multi-hop)将数据传送回网络基站。由于当前科技水平以及制造工艺的限制，传感器节点的软件与硬件通常并不能完美地契合进行工作，普遍具有易出错的特征。同时，由于节点间采用无线信号进行数据传输，多径(multi-path)、干扰(interference)等因素进一步增加了传感器网络的不稳定性：障碍物的出现会削弱无线信号，导致节点间瞬时或者永久的失去连接；多个节点同时通信会导致对信道的使用出现竞争，而最终只有一个节点能成功抢占信道进行数据发送。

传感器网络中的故障会对其应用造成极大的妨害。节点出错使得相应位置的感知数据无法被传送至基站，降低了网络对区域的覆盖性。而关键位置的节点或者链路出错甚至会导致网络出现分割，各自形成两个封闭的子网。由于网络中普遍只具有一个基站，这必将导致其中一个子网完全无法与基站进行通信。更进一步而言，这些无法被传送回基站的数据会在路由中形成回路，循环往复地进行传输，给网络中的传感器节点增加诸多不必要的通信开销，消耗额外的电量，从而降低了网络的生命周期。

为了增强传感器网络的可用性，同时提升传感器网络的可靠性，许多研究机构都开展了无线传感器网络诊断技术的研究，用以检验网络故障、定位网络中的故障节点。当前主要的传感器故障诊断技术可分为两类。第一类是软件纠错技术。典型的方法是在传感器节点程序的源代码层构建类似于GDB(开源组织基金会程序调试器)的调试工具，通过断点执行、变量观察、堆栈访问等接口进行代码纠错。这类方法可以判断程序逻辑的错误，但是不能识别通信链路受阻、节点功能紊乱等网络中的故障。第二类技术通过收集网络中的相关信息进行深层次的数据分析。这类方法能够很好的识别网络出错状况，但是通常需要深厚的领域知识。以加州大学洛杉矶分校的研究人员提出的基于规则的诊断方法为例，基站首先会主动收集各传感器节点的邻居节点以及下一条节点等信息，然后参照以此建立的决策树模型，分析结果从而迅速定位网络故障的根源。但是，决策树等统计模型的建立严重依赖于研究人员对传感器网络的实际运行经验以及对网络故障的理解程度，因而不具有较强的可扩展性。换而言之，一个对传感器网络不熟悉的人员或者一个未曾出现过的网络错误都有可能导致这类方法失效。

有研究表明，传感器节点的测量值之间通常具有一定程度的相关性。比如，在同一个节点上，天线开启的总时间与其传输数据包的数量之间经常表现出强相关性。对于一个健康的节点而言，其收发的数据包越多，为了进行传输其天线开启的时间必须越长。反之，若是一段时间内其天线开启的时间明显较长，说明在此阶段其传输的数据包数量也会较其他时间多。但是对于一个故障的节点而言，这两种测量值之间则未必具有强相关性。比方说，因为MAC层(介质访问控制层)协议故障，处于睡眠状态的节点被唤醒，开启天线后却并没有收到数据包，这将导致天线开启时间与传输数据包数量之间的不匹配。

发明内容

针对上述需求，本发明的解决的技术问题是，提供一种基于零领域知识的传感器网络故障诊断方法。该方法会自动探索节点测量值的相关性，并利用这种相关性去检测故障。

本发明的无线传感器网络故障诊断方法的技术方案如下。

一种无线传感器网络故障诊断方法，包括以下步骤：

1)采集传感器节点的数据；

2)根据上述检测数据建立特征向量之间的关系模型；

3)时间维检测；

4)空间维检测；

5)根据运行决策函数值判断发生的故障区域。

其中，所述步骤1)中，收集的数据包括：天线打开次数、天线打开总时间、收到的数据包数量、发送的数据包数量、丢弃的包数量。

其中，建立关联度矩阵：