基于人工免疫的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障診斷.pdf

1、由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSN）通常是運(yùn)行在人類無法接近的、惡劣甚至危險的環(huán)境中，其節(jié)點(diǎn)由于暴露在外會發(fā)生各種各樣的故障，直接造成對環(huán)境測量量的錯誤，甚至造成WSN某些功能喪失乃致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓。因此，為了提高WSN運(yùn)行的可靠性，及時準(zhǔn)確地對節(jié)點(diǎn)的故障進(jìn)行診斷是非常必要的。
　　本論文采用人工免疫系統(tǒng)（Artificial Immune System，AIS）與其他方法的有效結(jié)合形成新的

2、診斷方法來對節(jié)點(diǎn)的傳感部件的故障進(jìn)行診斷。診斷結(jié)果是判斷出故障的準(zhǔn)確類型。以便及時的對故障進(jìn)行修復(fù)，來保證網(wǎng)絡(luò)的安全運(yùn)行。本文的研究內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　1、簡單介紹了人工免疫系統(tǒng)的相關(guān)的算法模型和網(wǎng)絡(luò)模型，對已有的兩種WSN節(jié)點(diǎn)的故障診斷方法進(jìn)行了闡述。
　　2、對節(jié)點(diǎn)的傳感部件進(jìn)行了Matlab建模，對其故障的類型以及表現(xiàn)形式進(jìn)行了研究。
　　3、對經(jīng)典的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了推導(dǎo)，并運(yùn)用人工免疫算法進(jìn)行改進(jìn)

3、，詳細(xì)給出了改進(jìn)流程。
　　4、通過仿真獲取節(jié)點(diǎn)傳感部件正常運(yùn)行和發(fā)生偏置、短路和漂移故障的訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本。
　　5、采用人工免疫算法改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對WSN節(jié)點(diǎn)進(jìn)行故障診斷，并對改進(jìn)后的算法的性能進(jìn)行了對比分析。
　　6、在分析aiNet免疫網(wǎng)絡(luò)模型以及KNN分類算法的基礎(chǔ)上，提出了aiNet-KNN分類器算法，并給出了算法的具體流程。
　　7、采用aiNet-KNN分類器進(jìn)行WSN節(jié)點(diǎn)的故障診斷，并對