復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷方法及系統(tǒng)，所述診斷方法包括：S1、采用改進的k?medoids的聚類算法對預定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇；S2、根據(jù)待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的Vote值，根據(jù)Vote值確定待診斷傳感器節(jié)點的健康狀態(tài)；S3、根據(jù)傳感器網(wǎng)絡找到故障節(jié)點的傳感器實體，并進行維修。本發(fā)明通過三個階段的故障診斷過程，讓復雜環(huán)境下的傳感器網(wǎng)絡節(jié)點在經(jīng)歷分簇、診斷、維修的階段后，能夠及時有效的完成網(wǎng)絡的維護。
【專利說明】
復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷方法及系統(tǒng)
技術領域
[0001]本發(fā)明涉及無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)技術領域，特別是涉及一種復雜環(huán)境下無線傳 感器網(wǎng)絡的實時故障診斷方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 在當今信息技術飛躍發(fā)展的時代，以Internet為代表的網(wǎng)絡給人們的生活帶來了 巨大的變化。物聯(lián)網(wǎng)技術從1999年誕生，2005年普及到2009年進入飛速發(fā)展階段，已經(jīng)成為 了當今信息化產(chǎn)業(yè)中重要的組成部分，其中無線傳感器網(wǎng)絡技術是物聯(lián)網(wǎng)的關鍵性技術。 無線傳感器網(wǎng)絡是由大量、通信及存儲能力有限的傳感器節(jié)點通過一跳或多跳通信方式自 組織形成的一種無固定基礎設施網(wǎng)絡，用來感知、采集和實時傳遞監(jiān)測對象的各種信息，其 整體結構原理參圖1所示。
[0003] 無線傳感器網(wǎng)絡技術的應用也從研究最初集中于軍事領域轉向了民用領域，包括 了智能電網(wǎng)、智能交通、智能物流、智能醫(yī)療、智能家居等等，并且在這些領域發(fā)揮著越來越 大的作用。但是通常情況下，傳感器節(jié)點都是很小的設備，而且多被部署于無人的惡劣環(huán)境 條件下，這就導致了網(wǎng)絡中如果有節(jié)點發(fā)生了故障，很難及時有效的對這些故障節(jié)點進行 維修或者替換，這就產(chǎn)生了研究一種有效的無線傳感器網(wǎng)絡中故障診斷技術的需求。
[0004] 在現(xiàn)有的一些無線傳感器網(wǎng)絡中故障節(jié)點診斷的技術中，采用時空相關性原理設 計技術方案是相當主流的一類方式。但是這些技術方案在設計之初，考慮網(wǎng)絡的部署環(huán)境 僅僅是單一、一致性的環(huán)境，在這里環(huán)境下這些診斷技術都會有較好的應用表現(xiàn)。但是在實 際的網(wǎng)絡部署中，復雜的環(huán)境才是最常見的情況，在這類環(huán)境中，進行診斷前需要對網(wǎng)絡中 的傳感器節(jié)點進行有效的分類，這對解決復雜環(huán)境下的故障診斷有著至關重要的作用。
[0005] 因此，針對上述技術問題，有必要提供一種復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故 障診斷方法及系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診 斷方法及系統(tǒng)，以對部署在復雜惡劣環(huán)境下的無線傳感器網(wǎng)絡中不期發(fā)生的故障節(jié)點及時 的診斷。
[0007] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供的技術方案如下：
[0008] -種復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷方法，所述診斷方法包括：
[0009 ] S1、采用改進的k-medo ids的聚類算法對預定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇；
[0010] S2、根據(jù)待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的 Vote值，根據(jù)Vote值確定待診斷傳感器節(jié)點的健康狀態(tài)；
[0011] S3、根據(jù)傳感器網(wǎng)絡找到故障節(jié)點的傳感器實體，并進行維修。
[0012] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S1具體為：
[0013]根據(jù)實際環(huán)境確定簇的數(shù)量K;
[0014] 初始化K個聚類中心，隨機選擇K個傳感器節(jié)點；
[0015] 初始化分簇，根據(jù)準則函數(shù)Ε選擇最近的節(jié)點作為簇頭；
[0016] 計算分簇后Κ個簇中所有傳感器節(jié)點與其簇中心傳感器節(jié)點的準則函數(shù)值Ε之和 為Μ值；
[0017] 判斷Μ值是否足夠小，若否，在每個簇中重新選擇任一節(jié)點作為新簇頭，使得Μ值降 低，并根據(jù)新簇頭節(jié)點重新分簇，若是，產(chǎn)生分簇結構，并向傳感器網(wǎng)絡廣播。
[0018] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S1中，初始化分簇具體為：
[0019] 任意2個傳感器節(jié)點之間用準則函數(shù)：
?行計算,?選擇 準則函數(shù)最小的31作為其分簇的中心；
[0020] 其中，α、β表示常系數(shù);du為倆個傳感器節(jié)點間的距離，(^使用歐式距離計算或者 采用兩個傳感器之間的信號強度估算;PU表示兩個傳感器節(jié)點歷史數(shù)據(jù)之間最近t次的相 異程度，
[0021] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S1中，準則函數(shù)值E之和為Μ值具體為：
[0022]
[0023] 其中，W表示簇中心Sr節(jié)點的所在簇中傳感器節(jié)點數(shù)目
為單獨一個簇的Μ值。
[0024] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S2具體為：
[0025] 選擇待診斷傳感器節(jié)點；
[0026]收集待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的Vote值；
[0027]若Vote值小于或等于第一閾值，則判定待診斷傳感器節(jié)點是故障節(jié)點；
[0028]若Vote值大于或等于第二閾值，則判定待診斷傳感器節(jié)點是無故障節(jié)點；
[0029] 若Vote值大于第一閾值且小于第二閾值，則判定待診斷節(jié)點為不確定狀態(tài)，更新 鄰居的參考狀態(tài)，收集待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居的數(shù)據(jù)，重新計算Vote值，若Vote值小于 或等于第三閾值，則判定待診斷傳感器節(jié)點是故障節(jié)點，若Vote值大于第三閾值，則判定待 診斷傳感器節(jié)點是無故障節(jié)點。
[0030] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S2中待診斷傳感器節(jié)點使用Neighbor (Si)和 Ne i ghbor same (Si)中傳感器節(jié)點參與診斷過程。
[0031] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S2中待診斷傳感器節(jié)點的Vote值具體為：
[0032]
[0033] 其中，Cij為節(jié)點Si與節(jié)點Sj是否一致的變量值， 為閾值，weight為投票表的權重系數(shù)值。
[0034] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟S2中的待診斷傳感器節(jié)AS,的狀態(tài)通過2輪 投票過程進行診斷分析。
[0035] 相應地，一種復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷系統(tǒng)，所述診斷系統(tǒng)包 括：
[0036] 傳感單元，包括若干傳感器及數(shù)模轉換模塊，若干傳感器形成傳感器網(wǎng)絡，傳感單 元用于采集周圍物理環(huán)境信息并將信息進行數(shù)模轉換；
[0037]處理單元，包括用于對傳感單元數(shù)據(jù)進行處理的處理器及用于存儲數(shù)據(jù)的存儲 器；
[0038]通信單元，用于進行數(shù)據(jù)傳輸；
[0039] 電源單元，用于為傳感單元、處理單元及通信單元提供能量供給。
[0040] 作為本發(fā)明的進一步改進，所述處理器還用于：
[0041 ]采用改進的k-medo ids的聚類算法對預定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇；
[0042]以及，根據(jù)待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點 的Vote值，根據(jù)Vote值確定待診斷傳感器節(jié)點的健康狀態(tài)。
[0043]本發(fā)明的有益效果是：
[0044] 通過三個階段的故障診斷過程，讓復雜環(huán)境下的傳感器網(wǎng)絡節(jié)點在經(jīng)歷分簇、診 斷、維修的階段后，能夠及時有效的完成網(wǎng)絡的維護；
[0045] 通過分簇的過程，避免了復雜環(huán)境對診斷結果產(chǎn)生的不良影響；
[0046] 采用的分布式解決方案能夠減少網(wǎng)絡中節(jié)點的能量消耗，避免了傳感器節(jié)點因為 過多的通信導致影響網(wǎng)絡生命周期的困擾。
【附圖說明】
[0047] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明中記載的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下， 還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0048]圖1為無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)的整體結構原理圖；
[0049] 圖2為本發(fā)明一【具體實施方式】中復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷方法 流程示意圖；
[0050] 圖3為本發(fā)明一【具體實施方式】中傳感器節(jié)點分簇的具體流程圖；
[0051] 圖4為本發(fā)明一【具體實施方式】中傳感器節(jié)點診斷的具體流程圖；
[0052]圖5為本發(fā)明一【具體實施方式】中復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷系統(tǒng) 的模塊示意圖。
【具體實施方式】
[0053]為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明中的技術方案，下面將結合本發(fā)明實 施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施 例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通 技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本發(fā)明保護 的范圍。
[0054]本發(fā)明通過三個階段的故障診斷過程，讓復雜環(huán)境下的無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點在經(jīng) 歷分簇、診斷、維修的階段后，能夠及時有效的完成網(wǎng)絡的維護，具體包括以下三步：
[0055 ]首先根據(jù)一種經(jīng)過優(yōu)化后的k-me d i ods的聚類算法，對無線傳感器網(wǎng)絡中的節(jié)點 進行區(qū)域劃分，令每個傳感器節(jié)點找到與之處于類似環(huán)境下的節(jié)點，他們共同構成屬于自 己的一個傳感器節(jié)點群(或者叫簇）。根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡具有的時空相關性的原理，相鄰 的節(jié)點感知的數(shù)據(jù)應在一個可以接受的范圍δ內(nèi)；
[0056] 待檢測的節(jié)點開始診斷過程后，就開始跟周圍的鄰居節(jié)點請求數(shù)據(jù)，收到數(shù)據(jù)后 與自己所采集的數(shù)據(jù)進行比較，然后統(tǒng)計鄰居節(jié)點與自身數(shù)據(jù)的一致性，以Vote值作為衡 量一致性的參數(shù)。在確定Vote值的過程中，充分考慮節(jié)點周圍鄰居的狀態(tài)，包括是否為故障 狀態(tài)、是否在最近被診斷過、與待檢測節(jié)點是否處于類似的環(huán)境等等條件。在2回合的狀態(tài) 判定過程后，得到待檢測節(jié)點的健康狀態(tài)，最后將節(jié)點的診斷結果向基站發(fā)送，在基站記錄 網(wǎng)絡中所有的節(jié)點狀態(tài)；
[0057] 最后，在記錄中發(fā)現(xiàn)了故障節(jié)點后，可以根據(jù)網(wǎng)絡的路由Map視圖找到對應的傳感 器實體，進行維修更換的操作。
[0058] 本發(fā)明中在無線傳感器網(wǎng)絡運行的過程中，傳感器節(jié)點都需要根據(jù)時間、被診斷 的結果等信息及時調(diào)整自身的狀態(tài)，在參與其他節(jié)點的故障判斷過程中能夠給出符合實際 的參考值。
[0059] 具體地，參圖2所示，本發(fā)明一優(yōu)選實施方式復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故 障診斷方法，具體包括：
[0000] S1、采用改進的k-medoids的聚類算法對預定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇；
[0061] S2、根據(jù)待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的 Vote值，根據(jù)Vote值確定待診斷傳感器節(jié)點的健康狀態(tài)；
[0062] S3、根據(jù)傳感器網(wǎng)絡找到故障節(jié)點的傳感器實體，并進行維修。
[0063] 其中，結合圖3所示，步驟S1具體包括以下步驟：
[0064] 1)、根據(jù)實際環(huán)境確定簇的數(shù)量K。
[0065]用k-medoids的聚類算法對指定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇的操作，因為k-medoids的聚類算法需要知道簇的數(shù)量K，這里可以根據(jù)經(jīng)驗指定實驗區(qū)域的分簇數(shù)量K，例 如教學樓可以根據(jù)教室、樓道等區(qū)域數(shù)量確定分簇的數(shù)量。
[0066] 2)、初始化K個聚類中心，在區(qū)域內(nèi)隨機選擇K個傳感器節(jié)點作為初始的聚類中心。
[0067] 3)、初始化分簇，根據(jù)準則函數(shù)E選擇最近的節(jié)點作為簇頭。
[0068] 任意2個傳感器節(jié)點51與&之間用準則函獎
進行計算，&選擇 準則函數(shù)最小的31作為其分簇(或聚類)的中心；
[0069] 其中，α、β表示常系數(shù)，可以根據(jù)實際情況進行調(diào)整；
[0070] du為倆個傳感器節(jié)點間的距離，(^可以使用歐式距離計算或者采用兩個傳感器 之間的信號強度估算。優(yōu)選地，本實施方式中采取RSSI的參數(shù)估計2個節(jié)點間的距離根據(jù)信
f 號強度決定，例如:不同信號強度劃分| 1 PU表示兩個傳感器節(jié)點歷史數(shù)據(jù)之間最近t次的相異程度（即與相似度相反），用 公另
I進行計算。
[0072] 4)、計算分簇后K個簇中所有傳感器節(jié)點與其簇中心傳感器節(jié)點的準則函數(shù)值E之 和為Μ值。
[0073] Μ值用公式如下計算：
[0074]

[0075] 其中，Nf表示簇中心Sr節(jié)點的所在簇中傳感器節(jié)點數(shù)目 為單獨一個簇的Μ值。
[0076] 5)、判斷Μ值是否足夠小，若否，在每個簇中重新選擇任一節(jié)點作為新簇頭，使得Μ 值降低，并根據(jù)新簇頭節(jié)點重新分簇，若是，產(chǎn)生分簇結構，并向傳感器網(wǎng)絡廣播。
[0077] 對于剩余的Ν-Κ個傳感器節(jié)點，隨機不重復的選取一節(jié)點個替換其所屬的簇中心 節(jié)點，計算此時網(wǎng)絡的準則函數(shù)值Ε之和，，如果，<Μ，跳轉到步驟3)，否則Ν-Κ個傳感器節(jié) 點進行嘗試后Μ值無法進一步減小，則結束聚類過程，輸出當前分簇的結果。具體步驟如下：
[0078] ^For i = l to N~K
[0079] _Ch〇〇Se節(jié)點Si替換其所屬簇中心節(jié)點；
[0080] 計算替換后網(wǎng)絡中準則函數(shù)值E之和W ;
[0081] Blf W <M
[0082] ?跳轉步驟3);
[0083] >Re turn當前分簇結果
[0084] 結合圖4所示，步驟S2具體包括以下步驟：
[0085] 選擇待診斷傳感器節(jié)點；
[0086]收集待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的Vote值；
[0087]若Vote值小于或等于第一閾值(閾值1)，則判定待診斷傳感器節(jié)點是故障節(jié)點； [0088]若Vote值大于或等于第二閾值(閾值2)，則判定待診斷傳感器節(jié)點是無故障節(jié)點； [0089]若Vote值大于第一閾值(閾值1)且小于第二閾值（閾值2)，則判定待診斷節(jié)點為不 確定狀態(tài)，更新鄰居的參考狀態(tài)，收集待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居的數(shù)據(jù)，重新計算Vote 值，若Vote值小于或等于第三閾值（閾值3)，則判定待診斷傳感器節(jié)點是故障節(jié)點，若Vote 值大于第三閾值(閾值3)，則判定待診斷傳感器節(jié)點是無故障節(jié)點。
[0090]具體地，在本實施方式中待診斷傳感器節(jié)點使用Neighbor(Si)(表示節(jié)點Si的所有 鄰居節(jié)點）和/或Neighbors^UiK表示S,所有與之相同簇的鄰居節(jié)點）中傳感器節(jié)點參與 診斷過程，待診斷傳感器節(jié)點的Vote值具體為：
[0091]

[0092] 其中，Cij為節(jié)點Si與節(jié)點Sj是否一致的變量值， 為閾值，weight為投票表的權重系數(shù)值。
[0093] 本實施方式步驟S2中的待診斷傳感器節(jié)ASi的狀態(tài)通過2輪投票過程進行診斷分 析，具體步驟及代碼如下：
[0094]
[0096]
[0098:
[0099]
[0100] 相應地，參圖5所示，本發(fā)明另一實施方式中還公開了一種復雜環(huán)境下無線傳感器 網(wǎng)絡的實時故障診斷系統(tǒng)，具體包括：
[0101] 傳感單元10,包括若干傳感器11及數(shù)模轉換模塊12,若干傳感器形成傳感器網(wǎng)絡， 傳感單元用于采集周圍物理環(huán)境信息并將信息進行數(shù)模轉換；
[0102] 處理單元20,包括用于對傳感單元數(shù)據(jù)進行處理的處理器21及用于存儲數(shù)據(jù)的存 儲器22;
[0103]通信單元30,用于進行數(shù)據(jù)傳輸，優(yōu)選地，通信單元30為無線收發(fā)模塊31，以進行 無線通信；
[0104]電源單元40,用于為傳感單元10、處理單元20及通信單元30提供能量供給。
[0105] 其中，處理器21具體用于：
[0106] 采用k-medo ids的聚類算法對預定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇；
[0107] 以及，根據(jù)待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點 的Vote值，根據(jù)Vote值確定待診斷傳感器節(jié)點的健康狀態(tài)。
[0108] 在本發(fā)明的一具體實施例中，使用Jennie無線開發(fā)板作為無線傳感器網(wǎng)絡中的節(jié) 點，加上溫濕度傳感器模塊，構建如圖1所示的WSN，用來監(jiān)測指定區(qū)域的環(huán)境。
[0109] 首先通過PC端，根據(jù)圖3所示流程，在基站完成傳感器網(wǎng)絡的分簇過程，然后，當需 要對網(wǎng)絡中節(jié)點健康狀況進行診斷時，通過PC端從基站向網(wǎng)絡發(fā)送診斷的命令。每一個網(wǎng) 絡中的節(jié)點依據(jù)圖4的流程進行診斷，待檢測的節(jié)點開始診斷過程后，跟周圍的鄰居節(jié)點請 求溫濕度信息，收到數(shù)據(jù)后與自己所采集的溫濕度值進行比較，然后統(tǒng)計鄰居節(jié)點與自身 數(shù)據(jù)的一致性，以Vote值作為衡量一致性的參數(shù)。在確定Vote值的過程中，充分考慮節(jié)點周 圍鄰居的狀態(tài)，包括是否為故障狀態(tài)、是否在最近被診斷過、與待檢測節(jié)點是否處于類似的 環(huán)境等等條件。在2回合的狀態(tài)判定過程后，得到待檢測節(jié)點的健康狀態(tài)，最后將節(jié)點的診 斷結果向基站發(fā)送，在基站記錄網(wǎng)絡中所有的節(jié)點狀態(tài)。在記錄中發(fā)現(xiàn)了故障節(jié)點后，可以 根據(jù)網(wǎng)絡的路由Map視圖找到對應的傳感器實體，進行維修更換的操作。
[0110] 由以上技術方案可以看出，本發(fā)明具有以下有益效果：
[0111] 通過三個階段的故障診斷過程，讓復雜環(huán)境下的無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點在經(jīng)歷分 簇、診斷、維修的階段后，能夠及時有效的完成網(wǎng)絡的維護；
[0112] 通過分簇的過程，避免了復雜環(huán)境對診斷結果產(chǎn)生的不良影響；
[0113]采用的分布式解決方案能夠減少網(wǎng)絡中節(jié)點的能量消耗，避免了傳感器節(jié)點因為 過多的通信導致影響網(wǎng)絡生命周期的困擾。
[0114] 對于本領域技術人員而言，顯然本發(fā)明不限于上述示范性實施例的細節(jié)，而且在 不背離本發(fā)明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現(xiàn)本發(fā)明。因此，無論 從哪一點來看，均應將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權 利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權利要求的等同要件的含義和范圍內(nèi)的所有 變化囊括在本發(fā)明內(nèi)。不應將權利要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權利要求。
[0115] 此外，應當理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但并非每個實施方式僅包 含一個獨立的技術方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領域技術人員應當 將說明書作為一個整體，各實施例中的技術方案也可以經(jīng)適當組合，形成本領域技術人員 可以理解的其他實施方式。
【主權項】
1. 一種復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷方法，其特征在于，所述診斷方法 包括： 51、 采用改進的k-medo i ds的聚類算法對預定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇； 52、 根據(jù)待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的Vote 值，根據(jù)Vote值確定待診斷傳感器節(jié)點的健康狀態(tài)； 53、 根據(jù)傳感器網(wǎng)絡找到故障節(jié)點的傳感器實體，并進行維修。2. 根據(jù)權利要求1所述的診斷方法，其特征在于，所述步驟Sl具體為： 根據(jù)實際環(huán)境確定簇的數(shù)量K; 初始化K個聚類中心，隨機選擇K個傳感器節(jié)點； 初始化分簇，根據(jù)準則函數(shù)E選擇最近的節(jié)點作為簇頭； 計算分簇后K個簇中所有傳感器節(jié)點與其簇中心傳感器節(jié)點的準則函數(shù)值E之和為M 值； 判斷M值是否足夠小，若否，在每個簇中重新選擇任一節(jié)點作為新簇頭，使得M值降低， 并根據(jù)新簇頭節(jié)點重新分簇，若是，產(chǎn)生分簇結構，并向傳感器網(wǎng)絡廣播。3. 根據(jù)權利要求2所述的診斷方法，其特征在于，所述步驟Sl中，初始化分簇具體為： 任意2個傳感器節(jié)點51與&之間用準則函數(shù)進行計算，Sj選擇準則 函數(shù)最小的Si作為其分簇的中心； 其中，α、β表示常系數(shù);du為倆個傳感器節(jié)點間距離，Cllj使用歐式距離計算或者采用兩 個傳感器之間的信號強度估算;PU表示兩個傳感器節(jié)點歷史數(shù)據(jù)之間最近t次的相異程度，4. 根據(jù)權利要求3所述的診斷方法，其特征在于，所述步驟Sl中，準則函數(shù)值E之和為M 值具體為：其中，Nf表示簇中心Sr節(jié)點的所在簇中傳感器節(jié)點數(shù)目， 單獨一個簇的M值。5. 根據(jù)權利要求1所述的診斷方法，其特征在于，所述步驟S2具體為： 選擇待診斷傳感器節(jié)點； 收集待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的Vote值； 若Vote值小于或等于第一閾值，則判定待診斷傳感器節(jié)點是故障節(jié)點； 若Vote值大于或等于第二閾值，則判定待診斷傳感器節(jié)點是無故障節(jié)點； 若Vote值大于第一閾值且小于第二閾值，則判定待診斷節(jié)點為不確定狀態(tài)，更新鄰居 的參考狀態(tài)，收集待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居的數(shù)據(jù)，重新計算Vote值，若Vote值小于或等 于第三閾值，則判定待診斷傳感器節(jié)點是故障節(jié)點，若Vote值大于第三閾值，則判定待診斷 傳感器節(jié)點是無故障節(jié)點。6. 根據(jù)權利要求5所述的診斷方法，其特征在于，所述步驟S2中待診斷傳感器節(jié)點使用 Neighbor (Si)和Neighborsame (Si)中傳感器節(jié)點參與診斷過程。7. 根據(jù)權利要求6所述的診斷方法，其特征在于，所述步驟S2中待診斷傳感器節(jié)點的 Vote值具體為：其中，Cij為節(jié)點Si與節(jié)點Sj是否一致的變量值，先為閾 值，weight為投票表的權重系數(shù)值。8. 根據(jù)權利要求1所述的診斷方法，其特征在于，所述步驟S2中的待診斷傳感器節(jié)點Si 的狀態(tài)通過2輪投票過程進行診斷分析。9. 一種復雜環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡的實時故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述診斷系統(tǒng) 包括： 傳感單元，包括若干傳感器及數(shù)模轉換模塊，若干傳感器形成傳感器網(wǎng)絡，傳感單元用 于采集周圍物理環(huán)境信息并將信息進行數(shù)模轉換； 處理單元，包括用于對傳感單元數(shù)據(jù)進行處理的處理器及用于存儲數(shù)據(jù)的存儲器； 通信單元，用于進行數(shù)據(jù)傳輸； 電源單元，用于為傳感單元、處理單元及通信單元提供能量供給。10. 根據(jù)權利要求9所述的診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器還用于： 采用改進的k-medo i ds的聚類算法對預定區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點進行分簇； 以及，根據(jù)待診斷傳感器節(jié)點及其鄰居節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，計算待診斷傳感器節(jié)點的 Vote值，根據(jù)Vote值確定待診斷傳感器節(jié)點的健康狀態(tài)。
【文檔編號】H04W24/04GK105933932SQ201610416372
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年6月15日
【發(fā)明人】陳琪, 林政寬, 樊建席
【申請人】蘇州大學