無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)中新型數(shù)據(jù)融合及故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)綜合現(xiàn)代傳感器技術(shù)、無(wú)線(xiàn)通信及自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、泛在計(jì)算技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)等，通過(guò)大規(guī)模部署的微型傳感器設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控、感知各種環(huán)境及其他各類(lèi)監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息，并通過(guò)無(wú)線(xiàn)自組網(wǎng)絡(luò)傳送至終端用戶(hù)。無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)極大拓展了人類(lèi)探索和感知物理世界的能力，具有廣闊的應(yīng)用前景，在國(guó)防、農(nóng)業(yè)、城市管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)、生物醫(yī)療、防恐反恐、搶險(xiǎn)救災(zāi)、基礎(chǔ)工業(yè)等許多重要領(lǐng)域都有巨大的實(shí)用價(jià)值。
　　 目前無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域已經(jīng)取得了大量的

2、成果，促使其不斷發(fā)展和進(jìn)步。目前無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用面臨的核心問(wèn)題是如何使其能夠在復(fù)雜惡劣環(huán)境下長(zhǎng)期穩(wěn)定工作。為實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，需要解決兩個(gè)難點(diǎn)，一是降低系統(tǒng)能耗，二是實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除系統(tǒng)故障。本研究針對(duì)以上問(wèn)題提出新穎的解決方案，并在實(shí)際系統(tǒng)中進(jìn)行部署，通過(guò)大規(guī)模長(zhǎng)期實(shí)驗(yàn)，證明我們的方法大大增加了系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間和穩(wěn)定性。
　　 無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用是采集數(shù)據(jù)，響應(yīng)用戶(hù)查詢(xún)，數(shù)據(jù)傳輸占據(jù)了無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)絕大部分的能量開(kāi)銷(xiāo)。

3、通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的融合能夠大大減少傳輸能量的消耗，延長(zhǎng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)融合技術(shù)缺乏對(duì)數(shù)據(jù)丟失和網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性的自適應(yīng)處理，因此我們?cè)诒狙芯恐兄铝τ谔剿餍滦蛿?shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)對(duì)多種用戶(hù)查詢(xún)。研究如何能在動(dòng)態(tài)環(huán)境下克服數(shù)據(jù)丟失帶來(lái)的影響，針對(duì)多種查詢(xún)提出概率補(bǔ)償技術(shù)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，和現(xiàn)有算法相比我們提出的概率補(bǔ)償方法能夠大大減少查詢(xún)結(jié)果的誤差。同時(shí)我們提出自適應(yīng)全局查詢(xún)處理技術(shù)，和現(xiàn)有算法相比能夠在保證數(shù)據(jù)查詢(xún)結(jié)果準(zhǔn)確率的前提下減少全局查詢(xún)10

4、％-50％的通信開(kāi)銷(xiāo)。
　　 在降低系統(tǒng)能耗的基礎(chǔ)上，對(duì)于無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)部署及運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)故障進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷是保障網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行的另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題?，F(xiàn)有的調(diào)試和診斷工具已經(jīng)具備了較多的功能，但是他們普遍采用基于主動(dòng)式信息收集的方法來(lái)獲取系統(tǒng)狀態(tài)及進(jìn)行故障檢測(cè)，開(kāi)銷(xiāo)較大，對(duì)系統(tǒng)正常運(yùn)行造成很大負(fù)擔(dān)。因此我們?cè)诒狙芯恐刑岢鰳?gòu)建新的被動(dòng)式輕量級(jí)系統(tǒng)診斷工具PAD，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行標(biāo)記的方法建立概率推理模型。我們通過(guò)引入概率推理模型，利用