面向服务的无线传感器网络故障管理机制和算法

Because of restriction of capacity and poor working conditions, Wireless Sensor Network (WSN)'s nods are easy to failure to reduce the efficiency of work and quality of services. This project is aimed at the questions of network connectivity and data credibility, which led by WSN nodes fault, and will study WSN fault management technology and algorithm from the angle of the service. In order to improve WSN nodes' fault tolerance ability, the project will study coverage control and clustering algorithm with reasonable redundancy. These will improve the WSN nodes' fault tolerance ability in physical connection level and logical connection level. This project will study selection algorithm of detection probe and will present the algorithm of detection routing. By constructing a data analysis model and node credit system, the project will find WSN fault node which does not provide the credible data. The project also will research the WSN fault recovery technology, The project will recovery the link node failure based on connected set, and wil recovery the link failure peripheral node faultd through the task migration and neighbor node cooperation.

无线传感器网络由于自身条件受限、工作环境恶劣，极易出现节点故障从而影响其工作效率和服务质量。本项目针对无线传感器网络节点故障带来的网络连通性、数据可信性等问题，从面向服务的角度出发展开研究。为提高无线传感器网络节点故障容忍能力，研究具有合理冗余度的覆盖控制和分簇算法，以提升无线传感器网络在物理连接和逻辑连接层面的故障容忍能力；研究无线传感器网络节点故障检测站点的选择算法，并提出探测路由的生成算法，通过构建数据分析模型和节点信誉体系，发现无线传感器网络故障节点提供的不可信数据；研究无线传感器网络故障恢复技术，基于连通集的方式恢复无线传感器网络的链路故障节点，通过任务迁移和邻居节点协作，修复无线传感器网络的末梢节点故障。

无线传感器网络由于自身条件受限、工作环境恶劣，极易出现节点故障从而影响其工作效率和服务质量。本项目针对无线传感器网络节点故障带来的网络联通性、数据可信性等问题，从面向服务的角度出发展开无线传感器网络故障管理机制及算法的研究。.首先，在保障无线传感器网络的故障容忍能力前提下，研究经济性更好的覆盖控制算法，分别提出了针对2-覆盖2-连通、2-覆盖k-连通故障容忍条件的中继器节点部署算法。.第二，研究无线传感器网络的故障检测方法，提出基于历史数据与邻居协作的故障检测方法、支持向量机回归预测、基于系统参量、基于属性关系的故障检测方法。.第三，为了判断出系统发生故障的具体位置以及故障原因，为下一步故障恢复做好准备，研究故障定位问题，提出基于贝叶斯网络推理的链路故障定位方法。针对故障恢复问题，提出了基于遗传算法和主成分分析法的故障恢复算法。.第四，传感数据常因节点失效等原因出现缺失现象，给传感数据的应用处理提出了严峻挑战。因此研究无线传感器网络数据恢复算法。综合考虑传感器节点数据时间和空间上的相关性，提出时空相关算法，恢复缺失的感知数据。.第五，在研究过程中发现由于无线传感器网络产生海量的监测数据，无线传感器网络的研究领域正朝着大数据、系统性等方向演进。因此研究面向无线传感器网络的数据分析架构，考虑在不均衡环境中，由于集群中的节点在数据的处理能力、磁盘的使用情况、不同文件的访问频率等方面的差异性，导致Hadoop集群出现负载均衡的问题，提出了基于节点性能的MapReduce负载均衡算法，以及HDFS的数据放置负载均衡算法。同时，进行数据分析算法的调研，针对一些现有的数据分析算法，将其MapReduce化，提升其对大数据进行分析的效率。.第六，群智感知网络是一种新的感知模式，不需要部署静态传感器节点，从市民的智能设备中获取感知数据，完成感知任务。为了提升群智感知网络数据递交的成功率和降低网络拥塞的发生率，研究节点的网络社区划分方法和感知数据的转发机制。