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第20卷第8期                                           传感技术学报                                                        V01.20    No.8
                                             CHINESE   JoURNAL   OF锄。s0Rs    AND    AcTUATORs
  2007年8月                                                                                                          A.ug.2007




 C吣parison’Based                 Cluster Nodes Fault Diagnosis in                         Wireless    Sensor Networks”


                  ZHANG J ieh,J lNG B02”,ZHANG Zong—Lt帮,SUN Y0n91,CHEN                                   Min93
                       1.函gi竹ePri以g CozZP胪,Air如玎P岛gi舢ring m泐”岫,Xi’伽710038,国i卵n 5
                       2.髓已cfro九站5彻d,竹,o删nfio对C0f如gP,Ⅺ’丑”Jino丁。卵g叽i御rsi妙,Xi’口竹710049,吼i舰5
                       3.A鲥。撇fi撇痂”CoZ£PgP,Nor折雠s据埘PoZy£Pc^竹if口Z队i御rsi£y,Ⅺ’口九7 1 0072,@i觚


Abstract:The fault invalidation problem of wireless                 sensor   networks cluster nodes is      considered,    a    new

comparison-based cluster nodes fault diagnosis(CBCNFD)based                          on   the one-to—many communication para—

digm is presented.The process of diagnosis by making                 use   of the concentrative contr01 function of the clus—

ter heads   is   analyzed,    and its   correctness    is proved.    Two implementations of the          diagnosis model,       not


changing network topology and changing network topology,                      are    introduced.   Simulation results indicated

that comparison—based cluster nodes           fault diagnosis is      characte“stic of good diagnosis,       and system        over—


head is much smaller than comparison—based systeH卜level fault diagnosis(CBSLFD).

Key words:wireless      sensor   networks;CBCNFD;CBSI。FD;cluster;fault diagnosis

EEACC:6150P;6210E




 无线传感器网络中基于比较的簇节点故障诊断算法
                                                                                                                                 *




                             张     勘¨,景               博2”,张宗麟1,孙                          勇1,陈      明
                                        1.空军工程大学工程学院,西安710038 5
                                        2.西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049;
                                        3.西北工业大学自动化学院,西安710072


捅    要:针对无线传感器网络中簇节点故障失效问题,提出了一种新的采用一对多(onPto—many)通信方式,基于比较的簇节
点故障诊断算法一CBCNFD(comparison-based cIuster nodes fauIt diagnosis).分析了该算法中簇头对簇内节点集中控制的优
化诊断过程,证明了算法的正确性.提出了网络拓扑固定和改变两种情况下的算法诊断模型.仿真结果表明,基于比较的簇节
点故障诊断算法具有良好的诊断特性,系统开销也比基于比较的系统级故障诊断算法一CBSLFD(comparison_based                                                              system_

IeveI fauIt diagnosis)大为降低.

关键词:无线传感器网络;cBcNFD;cBsLFD;簇;故障诊断
中图分类号:TP393                                      文献标识码:A                   文章编号:1004—1699(2007)08—1860-05


     近年来,无线传感器网络中节点的硬件设计、无                                            的运行.2001年意大利的S.Chessa和美国的
线通信、计算处理、信息采集、网络组织等研究与创                                               P.Santi联合提出一种Ad hOc网络中基于比较的系
新不断的提出,随之而来的网络可靠性和可持续性                                                统级故障诊断(CBSLFDcomparison_based                       system—

的需求也日益增加,而故障诊断对实时了解网络中                                                level fault    diagnosis)算法[1],该算法被称为相关领
的节点状态起着重要作用.因此,对于网络节点的故                                               域第一篇研究网络故障诊断的文章.系统级故障诊
障诊断也成为无线传感器网络越来越重要的研究内                                                断是指在由点到点的双向链路连接的网络节点组成
容之一.故障的网络节点被诊断出来,就能够把它们                                               的系统中,依据网络节点之间相互测试的结果实现
从传感器网络簇中分离出来,使其不影响到整个簇                                                故障诊断[引.CBSLFD算法特点为:①对等诊断;②

基金项目:陕西省自然科学基金资助(2005F22);武器装备预研基金项目资助(51419050104JB3204);空军工程大学工程学院
            优秀博士论文创新基金资助(BC0507)
收稿日期:2006—10一19              修改日期:2006~10一30


 万方数据
第8期              张劫,张宗麟等:无线传感器网络中基于比较的簇节点故障诊断算法                                             186l



通过泛洪(flooding,one—to.many)[3]的方式传递诊                 或通过其它簇间接链接;⑨簇头知道整个网络中共
断信息,这种方式增加了无线通信介质的系统带宽                              有多少节点及其各自的标识;@在网络节点诊断过
开销,同时大量的计算也造成了网络节点能量有效                              程中,簇头不发生改变.
性的降低;③存在重复诊断,重复诊断不符合无线
传感器网络能量有效性要求;④研究基础是网络拓
扑不变的故障诊断.当拓扑发生变化时,部分节点的
状态将无法确定.
      借鉴CBSLFD算法本文利用分层型网络中的
簇及其簇内节点(包括采集节点、簇头、网关)的链路
关系,提出了基于比较的簇节点故障诊断(CBC—
NFD卜c。mparison—based cluster nodes fault diagno—
                                                                 图1成簇算法图例
sis)算法.
                                                    1.2故障模型
1簇节点诊断模型                                                网络节点有正常和故障两种状态,故障是“永久
                                                    的”,例如,一个故障节点将持续故障直到该节点被维
      CBCNFD算法利用簇头作为簇内故障诊断的
                                                    修或替换.故障包括硬故障和软故障[5].硬故障节点
集中控制单元对簇内节点进行集中诊断,同时,利用
                                                    无法和网络簇中其它节点通信,在无线传感器网络
链接所有簇头的逻辑子网,通过在簇头之间传递相
                                                    中,硬故障主要是节点损毁和电源不足造成的.软故
关诊断信息的诊断方式,对簇头进行诊断.CBCNFD
                                                    障节点尽管与上层应用有关的工作状态不正常,但可
算法既适用于网络拓扑固定的节点,又适用于网络
                                                    以继续运转并与簇内其它节点进行通信.但为了实现
拓扑变化的节点,同时解决了网络节点的重复诊断,
                                                    诊断的需求,软故障节点的行为被有所限制,因此本
尤其是在网络规模较大,分簇较多的情况下,CBC—
                                                    文采用gMM(generalized MaenG    and   Malek)[4]模型
NFD算法可以大大降低网络系统的开销.
                                                    作为失效规则,在gMM模型中,由测试任务节点“
1.1    CBCN更D算法模型
                                                    发起诊断信息,该信息分发到相邻的一对节点口、叫,
      用CBCNFD算法进行诊断的无线传感器网网
                                                    通过铆、叫节点问的比较得到诊断结果.该规则描述
络由咒个移动节点组成,在£时刻,网络系统拓扑可
                                                    如表1,如果“,口和叫都是正常,那么比较的结果“一
以描述为无向图G(})一(V,L(f)),称之为网络系
                                                    致”,比较输出为“o”;如果“,叫任何一个故障,那么比
统拓扑通讯图.V是该网络中所有节点的集合,L(})
                                                    较结果“不一致”,比较输出为“1”.
是£时刻的逻辑链路集合.对于任意的节点“,可∈
                                                                 表l       gMM失效规则
V,当且仅当u在f时刻位于“的通信范围之内时,有
                                                       “     口        叫    由“发起,口和叫的比较结果
(“,口)∈L(£).如果乱与u在f时刻相邻,那么f时刻
与“相邻的节点集合为N(“,£).
      模型同时满足以下规则:
      ①每一个网络簇节点有唯一的标识(IDenti—
ty),所有节点被排序并按照序数进行标识.
      ②存在链路层协议提供的服务为:⑧在逻辑
                                                    2簇节点诊断处理过程
连接上有MAC协议解决广播信道的多址问题;⑥
提供简单的一跳可靠广播(1一hOp                 reliable broad—   2.1簇节点诊断性质

cast),记为.1一r6(・),在集合N(“,f)内,f时刻的                       引理1定义网络诊断拓扑图为G一(V,L),
消息仇被节点甜所调用,消息m可以被正确传递到                              如果G是连通的且G中故障节点总数最多为志(G)
所有节点;⑥每个移动节点都知道其邻居的身份;                              一l,这里尼(G)是G的连通度,那么由G中任意节点
⑧消息接收者知道消息发送者的身份.                                   产生的分发消息(dissemination                 messaGe

      ③网络成簇算法(如图1)满足:⑧位于簇头通                         Generation)能够在有限的时间内被G中所有的正
信范围内所有节点都属于同一个簇,簇内所有节点                              常节点正确的接收.
都是簇头的一跳邻居;⑥簇头和簇头之间不互为邻                                 证明    设d是由正常节点集合组成的G的子
居;@簇头和簇头之间通过网关节点(sink)链接,                           图.因故障节点总数小于忌(G),所以G’也是连通


      万方数据
1862                          传感技术学报                                     2007年


的.由此对于G中任意给定的正常节点“,口,存在一               节点的过程中,有,z。。一l,以。。一1,丘。一九一1,
条从“到勘的路径P,该路径是由正常节点贯通的路                由此,簇头执行一跳广播的次数为坨(靠+1).
径.设甜产生一个分发消息m,在限定的时间内m可                    ③簇头诊断活跃的传感器节点
以被口正确地接收.设z(P)为路径P的长度,若                    所有簇头最多共产生“发送测试请求、分发消息
z(P)一1,口是“的邻居,由成簇算法中提供一跳可              和测试应答”的数量分别是£。研一},f。却一max(;,
靠广播,m通过虚拟链路可以将m正确发送到口.若                叩),f。。一}任意给定正常簇头Z,有/二。一}由
“已经被口诊断为正常,则m被u正确接收;否则,“               此,簇头执行一跳广播的次数为max(善(以+2)+叩,
尚未被诊断,则保存m,直到“最终被诊断为正常.                善(门+3)).
所以z(P)一1时m能够被u正确接收.若z(P)一^,                定理2       网关节点处理过程的通信复杂度为
设硼为路径P上第(舡1)个节点,则硼是u的邻居,               0(max(脚,跏)).
且叫已经正确接收到m,砌根据m更新它的诊断结                     定理3       整个故障诊断过程的通信复杂度为
果,并把m发送给它的邻居.与z(P)一1情况相同,              0(max(以2,珈,删,劬,Z,勤)).
m能被训正确接收.                                  定理4       簇内传感器节点处理过程的通信复杂
    推论      设G是连通的且V中故障节点总数最           度为0(max(z,勤)).
多为忌(G)一1,其中愚(G)是G的连通度,那么每个                 定理5      网络诊断拓扑图为G一(V,L),瓦。为
正常簇头都能在有限时间内正确诊断出G中所有簇                 任意正常簇头从收到第一个诊断发起请求
头的状态.                                  (diagnosis trigger   request)到该簇头产生测试请求
    引理2      用集合C一{Co,C1'.・・C,,)表示所有   所需的时间上限,Tp是广播一个分发消息所需的时
簇的集合.设G是连通的且V中故障节点总数最多                 间上限.对传感器节点诊断时间复杂度为0(△(Tk。
为尼(G)一1,其中志(G)是G的连通度,且对于任意             +L)+丁o。。),△是G的直径.
节点“,j G∈C,i∈{O,1,…,行一1)使得L。i>Ts            证明      在△Tge。时间内所有的正常簇头都会产
+T伽。,其中L.i为节点乱在簇Ci内停留的时间,Ts            生测试请求,测试请求产生后,任意正常簇头都能在
为簇头检测到新节点并向其发送测试请求(test                L。时间之内诊断出其簇成员中传感器节点的状
request   Generation)消息所需的时间上限,那么任     态,而最后一个包括传感器节点在内的诊断结果的
意正常簇头能够在有限时间内获知阿络中所有传感                 分发消息最晚将在△瓦。+To。。时间内产生.同样,
器节点的状态.T、0u。为定时器超时时间.                  任意分发消息都将在△L时间内被所有的正常簇
    证明      因为L,i>T。+L。。,所以任意有通信       头收到.
能力的节点“在簇C。内收到测试请求消息后,必能                    定理6       设网络拓扑固定,在£时刻,正常节点
在其离开该簇之前产生并发送测试请求消息,被簇                 “发出一个测试请求,那么在£+L。。时刻,节点“已
G的簇头诊断.因此,任意簇内传感器节点都将被                 经正确诊断出在N(甜)中所有节点的状态;任意正
网络中的某簇头诊断,由引理1,任意正常簇头能够                常节点口已经正确诊断出在N。(u)中正常与软故障
在有限时间内获知网络中所有传感器节点的状态.                 节点的状态;在M(z)中,如果至少有2个节点是正
    定理1      簇头处理过程的通信复杂度为             常的,那么在N。(“)中的任意正常节点Z已经正确
0(max(以2,珈)).                          诊断出在N。(z)中的正常与软故障节点的状态.其
    证明                                 中,N2(“)一{z∈V—N(“):}N。(z)≥2).
    ①簇头之间相互诊断                              定理7       在£时刻,设网络拓扑改变,且N。(“)
    任意给定正常簇头Z,簇头相互诊断的过程中               一N(“,£)n N(“,f+丁0。。),N:(“)为N。(“)中正常
它最多产生“发送测试请求、分发消息和测试应答                 或软故障节点.正常节点“发出一个测试请求,那么
(test response)”的数量分别是卵。。一1,咒。。一1,     在£+T0u。时刻,节点“已经正确诊断出在N:(M)中
以。。p—max     N(Z,f)≤d。。{,矗。。为G中节点度     所有节点的状态;
的最大值.z最多转发分发消息的次数为厂。。一恕                2.2簇节点诊断
一1.由此在簇头相互诊断的过程中,簇头执行一跳                    网络中传感器节点需要获知其它节点的状态
可靠广播的次数为7z(咒+1+d。。).                   时,先发送一个诊断发起请求,簇头接收到请求后将
    ②簇头诊断普通传感器节点                       向本簇内所有节点发送测试请求,如果收到请求的
    任意给定正常簇头z,在簇头诊断普通传感器               节点是网关,则该网关还需要向其所在的其它簇的


   万方数据
第8期            张劫,张宗麟等:无线传感器网络中基于比较的簇节点故障诊断算法                                               1863



簇头发送诊断发起请求,相邻簇头接收到这个诊断              3.2拓扑改变的情况
发起请求后将在本簇内发起诊断,通过这种方式将                     CBcNFD算法诊断过程中网络拓扑发生变化,
诊断遍及整个网络.簇头接收到簇内节点发送来的              则每当簇头检测到有状态尚未确定的网络节点进人
测试应答后,将本簇状态封装成分发}削急,并通过簇            本簇,就会触发一个诊断期,从而系统开销在诊断过
头间的逻辑子网广播到所有簇头,同时簇头也将收              程中有所增加,但变化不大.图3是CBCN如算法
集从其它簇头发送来的分发消息.测试应答和分发              在网络拓扑变化和不变的情况下自身的性能比较.
消息均属于诊断消息.当簇头获知整个网络中所有
节点的状态后,诊断处理过程结束.
  对于非簇头节点,当收到来自簇头的测试请求
后,先判断是不是网关节点,如果是则向相邻节点发
送诊断发起请求,所有非簇头节点都将根据测试请
求中的测试任务计算出相应结果,生成测试应答,发
送到本簇簇头.                                                           网络竹点标识序列

                                                             。拓扑变化           ●拓扑不变
2.3簇头的自诊断
  簇头对诊断过程的集中控制功能决定了簇头的                    图3拓扑变化和不变的CBCNFD算法自身性能比较

故障将导致诊断算法的失效,a℃MD算法通过采用             3.3网络规模较大的情况
簇头与网关之间路径的抽象一“虚拟链路”,构成一个                   在网络规模较大时,簇头和网关的数量相对于
由簇头、网关和虚拟链路组成的逻辑子网,再在这个             整个网络来说属于少数网络节点,由仿真结果(图

逻辑子网上应用C13C]姗D算法诊断簇头的状态.            4)可以看出:CBCNFD算法总的系统开销远小于
                                    CBSLFD算法的系统开销.
3实验仿真与性能分析
  基于本文2.1节的簇节点诊断性质,通过网络
仿真软件N孓2对CBCNFD算法进行了仿真,并与
a玛LFD算法进行比较.
3.1拓扑固定的情况
  CBCNFD算法故障诊断的触发是由一个簇到
另一个簇,在簇内利用簇头的集中控制功能对网络
节点进行诊断,网关可被重复诊断,重复诊断的次数
                                                          图4     网络规模较大的情况
取决于其同时所处的簇个数.CBSLFD算法中每个
节点都产生分发消息,每个分发消息都通过洪泛的              4      结束语
方式全网广播,而CBCNFD算法中分发消息只由簇
                                           近年来,在无线传感器网络中成簇已经较为普
头产生,并且只由簇头和网关进行广播.CBCNFD
                                    遍,其分层结构为网络的扩展提供了可行性,国内外
算法在簇头对网络节点进行诊断之前,首先在簇头
                                    针对无线传感器网络提出了许多成簇算法[6-8|,因此
之间应用CBSLFD算法互相诊断.图2是网络拓扑
                                    无线传感器网络的节点故障诊断是十分必要的,尤
不变的情况下CBSLFD算法与CBCNFD算法的性
                                    其对系统节能和网络性能要求越来越高的无线传感
能对比.
                                    器网络的领域应用.本文提出的一种新的基于比较
                                    的簇节点故障诊断算法,优化了诊断过程,减少了系
                                    统开销,实现了诊断期间网络拓扑固定与变化时对
                                    网络节点的诊断.

                                    参考文献:

                                    [1]   chessa s,santi P.Comparison Based system-Level Fault Di—
                  网络节.点标识序列
            o CBSLFD      ●CBCNFD         agnosis   in   Ad—Hoc Networks[c]//Proc.IEEE 20th symp.on

                                          Reliable Distributed Systems(SRDS),New orleans,2001,
 图2    拓扑不变的CBSLFD算法与CBCNFD算法对比
                                          10:257—266.




 万方数据
1864                                                   传感技术学报                                                             2007牟


[2]   Kawadia Kumar R.Power control and clustering in Ad Hoe                 lZ8Z.


      Networks[c]//IEEE Info com 2003.san Francisco,2003.              [6]Banerjee S,Khuller s.A clustering scheme for Hierarchical

[3]   Akkaya K,Younis M.       A survey   on
                                               Routing Protoc01s for         control in Multi—Hop wireless Networks[c]//IEEE Info com

      wireless sensor Networks[J].Ad Hoc Networks,2005,3:                    2001,Anchorage,Alaska,2001,1028—1037.

      325—349.                                                         [7]   chatit—Jee M,Das s K,Turgut D.An on—Demand weighted

[4]   Maeng J,and Malek帆A Comparison Connection Assign—                      cluster in A190rithm(wCA)for Ad—Hoc Networks[c]//IEEE

      ment for Self_Diagnosis of Multiprocessor systems[c]//Proc             G10be Com 2000,San Francisco,2000,1697—1701.

      FTC孓1l,1981.173—175.                                             [8]   KaixinXu,XjaoyanHon舀Landmark Routjng in Ad hoc Net—

广5]   Chessas,Santi Crash Faults Identification in Wireless Sensor           works with Mobile Back bones[J].computer,2003。63(2):

      Networks[J].computer communications.2002,25(14):1273一                  1 10一122.




                      张劫(1974一),男,工程师,博士,主要                                                  景博(1965一),女,教授,博导,主要研
                      研究方向为传感器网络与网络传感器,                                                     究方向为传感器网络与网络传感器,传
                      传感器数据融合,zjyangguang@163.                                              感器数据融合,jingbo—sensor@163.
                      COHL                                                                   COHL




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070838

  • 1. 第20卷第8期 传感技术学报 V01.20 No.8 CHINESE JoURNAL OF锄。s0Rs AND AcTUATORs 2007年8月 A.ug.2007 C吣parison’Based Cluster Nodes Fault Diagnosis in Wireless Sensor Networks” ZHANG J ieh,J lNG B02”,ZHANG Zong—Lt帮,SUN Y0n91,CHEN Min93 1.函gi竹ePri以g CozZP胪,Air如玎P岛gi舢ring m泐”岫,Xi’伽710038,国i卵n 5 2.髓已cfro九站5彻d,竹,o删nfio对C0f如gP,Ⅺ’丑”Jino丁。卵g叽i御rsi妙,Xi’口竹710049,吼i舰5 3.A鲥。撇fi撇痂”CoZ£PgP,Nor折雠s据埘PoZy£Pc^竹if口Z队i御rsi£y,Ⅺ’口九7 1 0072,@i觚 Abstract:The fault invalidation problem of wireless sensor networks cluster nodes is considered, a new comparison-based cluster nodes fault diagnosis(CBCNFD)based on the one-to—many communication para— digm is presented.The process of diagnosis by making use of the concentrative contr01 function of the clus— ter heads is analyzed, and its correctness is proved. Two implementations of the diagnosis model, not changing network topology and changing network topology, are introduced. Simulation results indicated that comparison—based cluster nodes fault diagnosis is characte“stic of good diagnosis, and system over— head is much smaller than comparison—based systeH卜level fault diagnosis(CBSLFD). Key words:wireless sensor networks;CBCNFD;CBSI。FD;cluster;fault diagnosis EEACC:6150P;6210E 无线传感器网络中基于比较的簇节点故障诊断算法 * 张 勘¨,景 博2”,张宗麟1,孙 勇1,陈 明 1.空军工程大学工程学院,西安710038 5 2.西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049; 3.西北工业大学自动化学院,西安710072 捅 要:针对无线传感器网络中簇节点故障失效问题,提出了一种新的采用一对多(onPto—many)通信方式,基于比较的簇节 点故障诊断算法一CBCNFD(comparison-based cIuster nodes fauIt diagnosis).分析了该算法中簇头对簇内节点集中控制的优 化诊断过程,证明了算法的正确性.提出了网络拓扑固定和改变两种情况下的算法诊断模型.仿真结果表明,基于比较的簇节 点故障诊断算法具有良好的诊断特性,系统开销也比基于比较的系统级故障诊断算法一CBSLFD(comparison_based system_ IeveI fauIt diagnosis)大为降低. 关键词:无线传感器网络;cBcNFD;cBsLFD;簇;故障诊断 中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1004—1699(2007)08—1860-05 近年来,无线传感器网络中节点的硬件设计、无 的运行.2001年意大利的S.Chessa和美国的 线通信、计算处理、信息采集、网络组织等研究与创 P.Santi联合提出一种Ad hOc网络中基于比较的系 新不断的提出,随之而来的网络可靠性和可持续性 统级故障诊断(CBSLFDcomparison_based system— 的需求也日益增加,而故障诊断对实时了解网络中 level fault diagnosis)算法[1],该算法被称为相关领 的节点状态起着重要作用.因此,对于网络节点的故 域第一篇研究网络故障诊断的文章.系统级故障诊 障诊断也成为无线传感器网络越来越重要的研究内 断是指在由点到点的双向链路连接的网络节点组成 容之一.故障的网络节点被诊断出来,就能够把它们 的系统中,依据网络节点之间相互测试的结果实现 从传感器网络簇中分离出来,使其不影响到整个簇 故障诊断[引.CBSLFD算法特点为:①对等诊断;② 基金项目:陕西省自然科学基金资助(2005F22);武器装备预研基金项目资助(51419050104JB3204);空军工程大学工程学院 优秀博士论文创新基金资助(BC0507) 收稿日期:2006—10一19 修改日期:2006~10一30 万方数据
  • 2. 第8期 张劫,张宗麟等:无线传感器网络中基于比较的簇节点故障诊断算法 186l 通过泛洪(flooding,one—to.many)[3]的方式传递诊 或通过其它簇间接链接;⑨簇头知道整个网络中共 断信息,这种方式增加了无线通信介质的系统带宽 有多少节点及其各自的标识;@在网络节点诊断过 开销,同时大量的计算也造成了网络节点能量有效 程中,簇头不发生改变. 性的降低;③存在重复诊断,重复诊断不符合无线 传感器网络能量有效性要求;④研究基础是网络拓 扑不变的故障诊断.当拓扑发生变化时,部分节点的 状态将无法确定. 借鉴CBSLFD算法本文利用分层型网络中的 簇及其簇内节点(包括采集节点、簇头、网关)的链路 关系,提出了基于比较的簇节点故障诊断(CBC— NFD卜c。mparison—based cluster nodes fault diagno— 图1成簇算法图例 sis)算法. 1.2故障模型 1簇节点诊断模型 网络节点有正常和故障两种状态,故障是“永久 的”,例如,一个故障节点将持续故障直到该节点被维 CBCNFD算法利用簇头作为簇内故障诊断的 修或替换.故障包括硬故障和软故障[5].硬故障节点 集中控制单元对簇内节点进行集中诊断,同时,利用 无法和网络簇中其它节点通信,在无线传感器网络 链接所有簇头的逻辑子网,通过在簇头之间传递相 中,硬故障主要是节点损毁和电源不足造成的.软故 关诊断信息的诊断方式,对簇头进行诊断.CBCNFD 障节点尽管与上层应用有关的工作状态不正常,但可 算法既适用于网络拓扑固定的节点,又适用于网络 以继续运转并与簇内其它节点进行通信.但为了实现 拓扑变化的节点,同时解决了网络节点的重复诊断, 诊断的需求,软故障节点的行为被有所限制,因此本 尤其是在网络规模较大,分簇较多的情况下,CBC— 文采用gMM(generalized MaenG and Malek)[4]模型 NFD算法可以大大降低网络系统的开销. 作为失效规则,在gMM模型中,由测试任务节点“ 1.1 CBCN更D算法模型 发起诊断信息,该信息分发到相邻的一对节点口、叫, 用CBCNFD算法进行诊断的无线传感器网网 通过铆、叫节点问的比较得到诊断结果.该规则描述 络由咒个移动节点组成,在£时刻,网络系统拓扑可 如表1,如果“,口和叫都是正常,那么比较的结果“一 以描述为无向图G(})一(V,L(f)),称之为网络系 致”,比较输出为“o”;如果“,叫任何一个故障,那么比 统拓扑通讯图.V是该网络中所有节点的集合,L(}) 较结果“不一致”,比较输出为“1”. 是£时刻的逻辑链路集合.对于任意的节点“,可∈ 表l gMM失效规则 V,当且仅当u在f时刻位于“的通信范围之内时,有 “ 口 叫 由“发起,口和叫的比较结果 (“,口)∈L(£).如果乱与u在f时刻相邻,那么f时刻 与“相邻的节点集合为N(“,£). 模型同时满足以下规则: ①每一个网络簇节点有唯一的标识(IDenti— ty),所有节点被排序并按照序数进行标识. ②存在链路层协议提供的服务为:⑧在逻辑 2簇节点诊断处理过程 连接上有MAC协议解决广播信道的多址问题;⑥ 提供简单的一跳可靠广播(1一hOp reliable broad— 2.1簇节点诊断性质 cast),记为.1一r6(・),在集合N(“,f)内,f时刻的 引理1定义网络诊断拓扑图为G一(V,L), 消息仇被节点甜所调用,消息m可以被正确传递到 如果G是连通的且G中故障节点总数最多为志(G) 所有节点;⑥每个移动节点都知道其邻居的身份; 一l,这里尼(G)是G的连通度,那么由G中任意节点 ⑧消息接收者知道消息发送者的身份. 产生的分发消息(dissemination messaGe ③网络成簇算法(如图1)满足:⑧位于簇头通 Generation)能够在有限的时间内被G中所有的正 信范围内所有节点都属于同一个簇,簇内所有节点 常节点正确的接收. 都是簇头的一跳邻居;⑥簇头和簇头之间不互为邻 证明 设d是由正常节点集合组成的G的子 居;@簇头和簇头之间通过网关节点(sink)链接, 图.因故障节点总数小于忌(G),所以G’也是连通 万方数据
  • 3. 1862 传感技术学报 2007年 的.由此对于G中任意给定的正常节点“,口,存在一 节点的过程中,有,z。。一l,以。。一1,丘。一九一1, 条从“到勘的路径P,该路径是由正常节点贯通的路 由此,簇头执行一跳广播的次数为坨(靠+1). 径.设甜产生一个分发消息m,在限定的时间内m可 ③簇头诊断活跃的传感器节点 以被口正确地接收.设z(P)为路径P的长度,若 所有簇头最多共产生“发送测试请求、分发消息 z(P)一1,口是“的邻居,由成簇算法中提供一跳可 和测试应答”的数量分别是£。研一},f。却一max(;, 靠广播,m通过虚拟链路可以将m正确发送到口.若 叩),f。。一}任意给定正常簇头Z,有/二。一}由 “已经被口诊断为正常,则m被u正确接收;否则,“ 此,簇头执行一跳广播的次数为max(善(以+2)+叩, 尚未被诊断,则保存m,直到“最终被诊断为正常. 善(门+3)). 所以z(P)一1时m能够被u正确接收.若z(P)一^, 定理2 网关节点处理过程的通信复杂度为 设硼为路径P上第(舡1)个节点,则硼是u的邻居, 0(max(脚,跏)). 且叫已经正确接收到m,砌根据m更新它的诊断结 定理3 整个故障诊断过程的通信复杂度为 果,并把m发送给它的邻居.与z(P)一1情况相同, 0(max(以2,珈,删,劬,Z,勤)). m能被训正确接收. 定理4 簇内传感器节点处理过程的通信复杂 推论 设G是连通的且V中故障节点总数最 度为0(max(z,勤)). 多为忌(G)一1,其中愚(G)是G的连通度,那么每个 定理5 网络诊断拓扑图为G一(V,L),瓦。为 正常簇头都能在有限时间内正确诊断出G中所有簇 任意正常簇头从收到第一个诊断发起请求 头的状态. (diagnosis trigger request)到该簇头产生测试请求 引理2 用集合C一{Co,C1'.・・C,,)表示所有 所需的时间上限,Tp是广播一个分发消息所需的时 簇的集合.设G是连通的且V中故障节点总数最多 间上限.对传感器节点诊断时间复杂度为0(△(Tk。 为尼(G)一1,其中志(G)是G的连通度,且对于任意 +L)+丁o。。),△是G的直径. 节点“,j G∈C,i∈{O,1,…,行一1)使得L。i>Ts 证明 在△Tge。时间内所有的正常簇头都会产 +T伽。,其中L.i为节点乱在簇Ci内停留的时间,Ts 生测试请求,测试请求产生后,任意正常簇头都能在 为簇头检测到新节点并向其发送测试请求(test L。时间之内诊断出其簇成员中传感器节点的状 request Generation)消息所需的时间上限,那么任 态,而最后一个包括传感器节点在内的诊断结果的 意正常簇头能够在有限时间内获知阿络中所有传感 分发消息最晚将在△瓦。+To。。时间内产生.同样, 器节点的状态.T、0u。为定时器超时时间. 任意分发消息都将在△L时间内被所有的正常簇 证明 因为L,i>T。+L。。,所以任意有通信 头收到. 能力的节点“在簇C。内收到测试请求消息后,必能 定理6 设网络拓扑固定,在£时刻,正常节点 在其离开该簇之前产生并发送测试请求消息,被簇 “发出一个测试请求,那么在£+L。。时刻,节点“已 G的簇头诊断.因此,任意簇内传感器节点都将被 经正确诊断出在N(甜)中所有节点的状态;任意正 网络中的某簇头诊断,由引理1,任意正常簇头能够 常节点口已经正确诊断出在N。(u)中正常与软故障 在有限时间内获知网络中所有传感器节点的状态. 节点的状态;在M(z)中,如果至少有2个节点是正 定理1 簇头处理过程的通信复杂度为 常的,那么在N。(“)中的任意正常节点Z已经正确 0(max(以2,珈)). 诊断出在N。(z)中的正常与软故障节点的状态.其 证明 中,N2(“)一{z∈V—N(“):}N。(z)≥2). ①簇头之间相互诊断 定理7 在£时刻,设网络拓扑改变,且N。(“) 任意给定正常簇头Z,簇头相互诊断的过程中 一N(“,£)n N(“,f+丁0。。),N:(“)为N。(“)中正常 它最多产生“发送测试请求、分发消息和测试应答 或软故障节点.正常节点“发出一个测试请求,那么 (test response)”的数量分别是卵。。一1,咒。。一1, 在£+T0u。时刻,节点“已经正确诊断出在N:(M)中 以。。p—max N(Z,f)≤d。。{,矗。。为G中节点度 所有节点的状态; 的最大值.z最多转发分发消息的次数为厂。。一恕 2.2簇节点诊断 一1.由此在簇头相互诊断的过程中,簇头执行一跳 网络中传感器节点需要获知其它节点的状态 可靠广播的次数为7z(咒+1+d。。). 时,先发送一个诊断发起请求,簇头接收到请求后将 ②簇头诊断普通传感器节点 向本簇内所有节点发送测试请求,如果收到请求的 任意给定正常簇头z,在簇头诊断普通传感器 节点是网关,则该网关还需要向其所在的其它簇的 万方数据
  • 4. 第8期 张劫,张宗麟等:无线传感器网络中基于比较的簇节点故障诊断算法 1863 簇头发送诊断发起请求,相邻簇头接收到这个诊断 3.2拓扑改变的情况 发起请求后将在本簇内发起诊断,通过这种方式将 CBcNFD算法诊断过程中网络拓扑发生变化, 诊断遍及整个网络.簇头接收到簇内节点发送来的 则每当簇头检测到有状态尚未确定的网络节点进人 测试应答后,将本簇状态封装成分发}削急,并通过簇 本簇,就会触发一个诊断期,从而系统开销在诊断过 头间的逻辑子网广播到所有簇头,同时簇头也将收 程中有所增加,但变化不大.图3是CBCN如算法 集从其它簇头发送来的分发消息.测试应答和分发 在网络拓扑变化和不变的情况下自身的性能比较. 消息均属于诊断消息.当簇头获知整个网络中所有 节点的状态后,诊断处理过程结束. 对于非簇头节点,当收到来自簇头的测试请求 后,先判断是不是网关节点,如果是则向相邻节点发 送诊断发起请求,所有非簇头节点都将根据测试请 求中的测试任务计算出相应结果,生成测试应答,发 送到本簇簇头. 网络竹点标识序列 。拓扑变化 ●拓扑不变 2.3簇头的自诊断 簇头对诊断过程的集中控制功能决定了簇头的 图3拓扑变化和不变的CBCNFD算法自身性能比较 故障将导致诊断算法的失效,a℃MD算法通过采用 3.3网络规模较大的情况 簇头与网关之间路径的抽象一“虚拟链路”,构成一个 在网络规模较大时,簇头和网关的数量相对于 由簇头、网关和虚拟链路组成的逻辑子网,再在这个 整个网络来说属于少数网络节点,由仿真结果(图 逻辑子网上应用C13C]姗D算法诊断簇头的状态. 4)可以看出:CBCNFD算法总的系统开销远小于 CBSLFD算法的系统开销. 3实验仿真与性能分析 基于本文2.1节的簇节点诊断性质,通过网络 仿真软件N孓2对CBCNFD算法进行了仿真,并与 a玛LFD算法进行比较. 3.1拓扑固定的情况 CBCNFD算法故障诊断的触发是由一个簇到 另一个簇,在簇内利用簇头的集中控制功能对网络 节点进行诊断,网关可被重复诊断,重复诊断的次数 图4 网络规模较大的情况 取决于其同时所处的簇个数.CBSLFD算法中每个 节点都产生分发消息,每个分发消息都通过洪泛的 4 结束语 方式全网广播,而CBCNFD算法中分发消息只由簇 近年来,在无线传感器网络中成簇已经较为普 头产生,并且只由簇头和网关进行广播.CBCNFD 遍,其分层结构为网络的扩展提供了可行性,国内外 算法在簇头对网络节点进行诊断之前,首先在簇头 针对无线传感器网络提出了许多成簇算法[6-8|,因此 之间应用CBSLFD算法互相诊断.图2是网络拓扑 无线传感器网络的节点故障诊断是十分必要的,尤 不变的情况下CBSLFD算法与CBCNFD算法的性 其对系统节能和网络性能要求越来越高的无线传感 能对比. 器网络的领域应用.本文提出的一种新的基于比较 的簇节点故障诊断算法,优化了诊断过程,减少了系 统开销,实现了诊断期间网络拓扑固定与变化时对 网络节点的诊断. 参考文献: [1] chessa s,santi P.Comparison Based system-Level Fault Di— 网络节.点标识序列 o CBSLFD ●CBCNFD agnosis in Ad—Hoc Networks[c]//Proc.IEEE 20th symp.on Reliable Distributed Systems(SRDS),New orleans,2001, 图2 拓扑不变的CBSLFD算法与CBCNFD算法对比 10:257—266. 万方数据
  • 5. 1864 传感技术学报 2007牟 [2] Kawadia Kumar R.Power control and clustering in Ad Hoe lZ8Z. Networks[c]//IEEE Info com 2003.san Francisco,2003. [6]Banerjee S,Khuller s.A clustering scheme for Hierarchical [3] Akkaya K,Younis M. A survey on Routing Protoc01s for control in Multi—Hop wireless Networks[c]//IEEE Info com wireless sensor Networks[J].Ad Hoc Networks,2005,3: 2001,Anchorage,Alaska,2001,1028—1037. 325—349. [7] chatit—Jee M,Das s K,Turgut D.An on—Demand weighted [4] Maeng J,and Malek帆A Comparison Connection Assign— cluster in A190rithm(wCA)for Ad—Hoc Networks[c]//IEEE ment for Self_Diagnosis of Multiprocessor systems[c]//Proc G10be Com 2000,San Francisco,2000,1697—1701. FTC孓1l,1981.173—175. [8] KaixinXu,XjaoyanHon舀Landmark Routjng in Ad hoc Net— 广5] Chessas,Santi Crash Faults Identification in Wireless Sensor works with Mobile Back bones[J].computer,2003。63(2): Networks[J].computer communications.2002,25(14):1273一 1 10一122. 张劫(1974一),男,工程师,博士,主要 景博(1965一),女,教授,博导,主要研 研究方向为传感器网络与网络传感器, 究方向为传感器网络与网络传感器,传 传感器数据融合,zjyangguang@163. 感器数据融合,jingbo—sensor@163. COHL COHL 万方数据