無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障容錯(cuò)機(jī)制與算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)是由部署在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)大量傳感器節(jié)點(diǎn)以無(wú)線通信方式組成的一個(gè)多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)、感知和采集監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)推廣的重要載體,未來(lái)延伸Internet覆蓋范圍以及支持普適計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展,促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)生活中信息感知能力、信息互通性和智能決策能力的全面提升,并在諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,已顯示出巨大的應(yīng)用價(jià)

2、值并成為現(xiàn)階段研究的熱點(diǎn)。作為一種新興的信息獲取和處理技術(shù)的分布式計(jì)算平臺(tái),無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)有著無(wú)中心自組網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化、通信與計(jì)算能力有限、電源能量受限等自身特性。工作環(huán)境存在不可預(yù)測(cè)性,因振動(dòng)、電磁、系統(tǒng)噪聲和隨機(jī)噪聲等環(huán)境因素干擾導(dǎo)致錯(cuò)誤感知數(shù)據(jù)?；蛞蚬?jié)點(diǎn)的移動(dòng)超出了通信范圍、物體阻擋、信道干擾和數(shù)據(jù)碰撞堵塞等原因,網(wǎng)絡(luò)鏈路質(zhì)量變差,出現(xiàn)暫時(shí)或永久性的故障,導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖?影響無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸可靠性和運(yùn)行穩(wěn)定性,對(duì)網(wǎng)絡(luò)的

3、自組織能力、自適應(yīng)性和魯棒性帶來(lái)更大的挑戰(zhàn)。高可靠性和穩(wěn)定性目前仍然是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的難點(diǎn)。故障容錯(cuò)策略能提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的魯棒性和傳輸可靠性。其本質(zhì)是在檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常或故障時(shí),能及時(shí)尋找合理的容錯(cuò)控制方案,自適應(yīng)地處理多種網(wǎng)絡(luò)異?，F(xiàn)象,繼續(xù)提供高可信的計(jì)算服務(wù)。但基于預(yù)先構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),無(wú)法滿足無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)大規(guī)?？蓴U(kuò)展的需求。且因網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性與故障多樣性并受限于實(shí)際應(yīng)用條件,現(xiàn)有容錯(cuò)模型簡(jiǎn)單對(duì)故障進(jìn)行抽象和特征提取,對(duì)新出

4、現(xiàn)的故障特征缺乏自主在線學(xué)習(xí)能力,嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)故障容錯(cuò)性能。針對(duì)新出現(xiàn)的故障特征,在動(dòng)態(tài)自適應(yīng)構(gòu)造故障容錯(cuò)結(jié)構(gòu)框架、設(shè)計(jì)自主的在線容錯(cuò)等方面還有待深入研究。
　　本文針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)或鏈路故障以及工作環(huán)境等因素會(huì)影響到網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性問(wèn)題,主要在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)層上,通過(guò)采取主動(dòng)故障預(yù)防或網(wǎng)絡(luò)異常后故障容錯(cuò)的方式提高網(wǎng)絡(luò)傳輸可靠性。建立并優(yōu)化多路徑路由算法,或運(yùn)用網(wǎng)路層多種容錯(cuò)策略,或垮層聯(lián)合控制優(yōu)化,或引入仿生免

5、疫機(jī)理和現(xiàn)代仿生智能算法開展網(wǎng)絡(luò)層可靠傳輸和故障容錯(cuò)研究。具體工作如下：
　?、鸥鶕?jù)蟻群仿生智能算法對(duì)構(gòu)建無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)路由的啟示,提出非均勻等級(jí)分簇的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障容錯(cuò)路由算法。根據(jù)骨干網(wǎng)特性,建立數(shù)學(xué)模型和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),運(yùn)用改進(jìn)粒子群算法(IPSO)對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行非均勻等級(jí)靜態(tài)分簇,構(gòu)建非均勻等級(jí)分簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。引入最優(yōu)最差螞蟻系統(tǒng)(BWAS)在相鄰等級(jí)節(jié)點(diǎn)間建立多條傳輸鏈路,并根據(jù)螞蟻信息素歸一化值作為傳輸路徑的選擇概

6、率建立能故障容錯(cuò)的網(wǎng)絡(luò)路由。同時(shí)對(duì)容錯(cuò)性與復(fù)雜度進(jìn)行理論分析,對(duì)數(shù)據(jù)包接收率、平均傳輸時(shí)延及能耗均衡等進(jìn)行仿真分析。
　?、漆槍?duì)編碼機(jī)制影響無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸可靠性問(wèn)題,提出基于糾刪編碼的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多路徑可靠傳輸策略。對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行等級(jí)標(biāo)定,根據(jù)蟻群算法確定路徑信息素值。根據(jù)反映鏈路質(zhì)量的最優(yōu)最差螞蟻系統(tǒng)的信息素歸一化值,在相鄰等級(jí)節(jié)點(diǎn)間建立互不交叉的多路徑路由傳輸容錯(cuò)機(jī)制,優(yōu)化糾刪編碼并建立基于糾刪編碼的多路徑負(fù)載均衡機(jī)制,

7、將源數(shù)據(jù)包經(jīng)糾刪編碼的數(shù)據(jù)片沿多條路徑分配和傳輸,建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行理論分析,并通過(guò)仿真測(cè)試負(fù)載均衡和故障容錯(cuò)性能。
　?、轻槍?duì)梯度策略影響網(wǎng)絡(luò)傳輸可靠和故障容錯(cuò)問(wèn)題,提出基于梯度的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多路徑可靠傳輸容錯(cuò)策略。首先進(jìn)行二次 k均值非等概率簇分裂構(gòu)建非均勻拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),按質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的綜合度量信息并建立等高線,建立基于梯度的互不交叉的多路徑路由,實(shí)施負(fù)載均衡的線性糾刪編碼多路徑傳輸。建立負(fù)載均衡機(jī)制下的多路徑傳輸數(shù)學(xué)模

8、型,對(duì)數(shù)據(jù)成功傳輸率與能效性等網(wǎng)絡(luò)多項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行理論分析和仿真評(píng)價(jià)。
　?、雀鶕?jù)免疫系統(tǒng)機(jī)理對(duì)構(gòu)建無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多路徑容錯(cuò)路由的啟示,提出基于免疫系統(tǒng)機(jī)理的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多路徑容錯(cuò)路由算法。研究免疫系統(tǒng)機(jī)理、人工免疫系統(tǒng)模型與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)容錯(cuò)的屬性關(guān)聯(lián)。定義基于免疫分簇與免疫多路徑等基本問(wèn)題,運(yùn)用免疫系統(tǒng)機(jī)理對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇以構(gòu)建緊致性較好的分簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),運(yùn)用免疫系統(tǒng)機(jī)理對(duì)初始建立的互不交叉的多條傳輸路徑進(jìn)行多次變異優(yōu)化