[发明专利]基于泊松分布故障模型的无线传感器网络故障检测方法

说明书

本发明属于无线传感器技术领域，具体涉及一种基于泊松分布故障模型的无线传感器网络故障检测方法。首先，根据无线传感器网络的故障特点通过概率论思想建立基于广义泊松分布的故障模型，根据模型计算故障发生的概率；其次，基于故障模型的检测策略触发机制，避免了故障容忍状态下的故障检测，有效地节省了节点能量和网络开销；然后，在触发故障检测策略的情况下，通过建立节点与邻居节点在不同时间对比监测值的结果矩阵，设定门限值，计算节点的故障状态。同时，建立故障状态设定规则，邻居节点之间的故障状态能相互影响。通过与邻居节点状态和信息对比，实现了节点的故障检测过程。

技术领域

本发明属于无线传感器技术领域，具体涉及一种基于泊松分布故障模型的无线传感器网络故障检测方法。

背景技术

无线传感器网络是一种解决监测多样性环境(一般包括较远距离的地理环境、办公大楼、工业场所)而产生的计算平台。它由大量具有能量限制和通信限制的传感器节点组成，低消耗的节点常被选择应用在不可控或者比较险峻的环境中。传感器节点所处的恶劣环境导致了节点更大概率地发生故障，需要采取一种检测策略快速定位故障节点。目前无线传感器网络常用的故障检测方法有基于邻居节点数据比较的分布式检测方法，该方法利用选举机制进行本地化数据对比，同时结合邻居节点的可信度和数据对比结果进行本节点的检测决策实施过程。该方法的缺陷在于邻居节点需要进行多次通信获取准确的数据信息以达成选举一致的结论，大量的通信过程浪费了节点过多的能量。同时该方法不允许节点在获知传感数据和中间节点传输数据过程中有任何的错误发生，而大多数传感器节点都很难保证通信质量；还有基于节点能量的故障检测方法，利用节点能量是否充分作为事件来驱动，选取最少的邻居节点来最小化消息通信量，利用贝叶斯网络和奈曼皮尔逊检测方法对故障节点进行检测。但是上述方法都没有针对传感器网络的故障特点进行分析，且不是设计为故障容忍型的方法。同时，在对节点数据进行比较的过程中，没有考虑节点数据的不可靠性因素，容易导致检测方法不准确。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何解决传感器网络节点发生故障时，针对网络故障特点决定是否进行故障检测方法，并快速定位故障节点的问题。

(二)技术方案

为解决现有技术问题，本发明提供一种基于泊松分布故障模型的无线传感器网络故障检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：基于故障模型计算故障发生概率；

步骤2：基于故障发生概率触发检测策略触发；

步骤3：基于邻居节点数据对比实施故障检测策略。

其中，所述步骤1包括：

步骤11：通过对一定时间内的发生的故障个数进行求和：即一定时间内的故障总数为该时间段内单次故障次数中故障个数和的总和；

步骤12：根据故障的到达满足泊松分布的特点计算一定时间发生一定故障次数的概率；

步骤13：根据每次故障中故障个数的到达满足几何概率的特点计算出单次故障中发生一定故障个数的概率；

步骤14：通过求和公式，推导出在一定时间段内到达一定故障个数的概率。

其中，所述步骤2包括：

步骤21：根据泊松分布的故障模型计算任务执行失败的概率；

步骤22：判断任务执行失败概率与门限值的关系：如果小于门限值则不需要触发故障检测方法，反之则需要对网络中的节点进行故障检测过程。

其中，所述步骤3包括：

步骤31：为某个节点建立邻居节点表，并初始化所有节点故障状态为故障；