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user: 3. WSNs故障管理研究进展 在WSNs具体应用中，传感器节点放置方法主要分为诸如智能楼宇系统的“结构化”应用和诸如灾情监控的“非结构化”应用。其中，前者应用中传感器节点位置是预先设定好的，后者应用中传感器节点是随机分布的，其位置服从二维泊松点过程。此外，根据Pareto法则，可知任何系统中很少一部分模块中所发现的故障，就占整个系统所有故障的部分，即常说的“20-80法则” [ 12 ] 。鉴于此，文 [ 1 ] 采用MATLAB进行仿真实验，得出相同通信范围和不同初始电量的网络中40%的簇包含了高达83.3%的故障，多数故障节点集中在一定的区域切这些区域在整个监测区域中所占的比重相对较小。下面将介绍WSNs故障管理方面众多研究学者的最新研究成果。 为了便于描述，将文中常用符号说明如表1所示。其中，一跳邻居节点定义如下：对于 若两之间距离小于 ，那么 称作 的一跳邻居节点。 3.1. 网络故障模型 文中假定传感器节点随机播撒在一定二维区域上，节点编号已知且每个节点具有相同的通信和感知半径。对于节点可能发生的故障表现形式为不正确的感知数据或通信故障。为了统一，参考文 [ 13 ] 将网络中产生错误感知数据但仍然能进行通信的节点当作是可用的传感器节点，只有那些无法通信或者缺乏电源的节点看成是故障节点。 通常，传感器节点的故障概率与工作时间长度成正比，时间越长发生故障概率越高。文 [ 13 ] 中定义节点 的可靠性 ，用来衡量节点在时间(0，t)范围内未发生故障的概率。其中： (1) Table 1 Symbol tabl 符号 说明 符号 说明 传感器节点 ， 网络节点总数 传感器节点集 节点i的一条邻居节点 故障节点集 节点i的一条邻居节点集 故障节点 节点i在时刻t的可靠度 第k个簇的节点集 节点i在时刻t的故障概率 平均生存时间 传感器节点的故障概率 表1. 符号说明表 如表1所示，式(1)中 为传感器节点的故障概率，可以总结出节点 的故障概率 与可靠性 之间的关系如下： (2) 3.2. 研究成果 SRSS算法 [ 1 ] 是一种基于简单随机抽样的探测站点选择算法，该算法随机选择合适的传感器节点作为探测站点，将故障探测任务均衡分布在网络的不同节点上。同时，SRSS算法将Pareto法则用于调整探测站点的数量，釆用LEACH算法 [ 14 ] 用于网络分簇。SRSS算法步骤如下： 在算法SRSS中，Select Basic Probe Station中探测站点数量和位置确定问题尤为重要。其中探测站点数量与覆盖率、连接状况以及网络拓扑等有密切关系。文 [ 1 ] 对节点覆盖度、连接度以探测节点位置分布的选择进行了详尽分析，并考虑了动态调整探测频率的问题。下面简要介绍算法SRSS中涉及的LEACH算法。 下面将介绍基于邻居数据分析的方法。文献 [ 15 ] 提出基于邻居协作加故障容忍的故障检测方法，其本质WSN内所有节点希望通过咨询邻居节点来做出更为准确的决策，而不是一旦检测到故障就立刻发出警报信息，该方法能够提高故障检测的准确性。Hsin等 [ 5 ] 提出了一种两阶段的邻居协作故障检测方法。第一阶段，节点等待邻居节点更新与可疑节点的相关信息。第二阶段，通过与邻居节点协商做出更为准确的决策。两阶段邻居协作方法需要网络预先配置好以及部署特定的支撑软件，增加了节点计算和信息交换的负载。文献 [ 13 ] [ 15 ] 等针对面向事件检测邻居协作方法持续研究，通过分析邻居节点的历史数据来计算其可信水平，将其作为判断节点是否故障的依据。引入可信度的前提是该方法面向事件检测的WSN，只考虑事件是否发生的二元数据，应用场合特殊且每个节点需要承担一定的通信和计算负载。在这些研究基础上，文 [ 1 ] 提出一种被动集中式的基于邻居数据分析的WSN故障检测方法，该方法不局限于处理二元数据。基于传感器在覆盖范围内监测的物理变化量细微且相近，从而通过汇聚节点比较节点的历史数据，从而可以确定节点的故障状态，并且不会额外增加节点进行信息交换带来的存储和通信负载。文 [ 1 ] 提出的方法针对有规律采集并上报汇聚节点的实时监测应用，比如温湿度监测、光照监测、水体监测等应用。文 [ 1 ] 提出的方法通过分析节点与邻居节点的历史数据，依据节点数据的偏离度来确定节点是否故障，算法主要步骤如下： Step 1：获取节点 的邻居节点，构建邻居节点集 。 Step 2：计算所有邻居节点的可信水平，构建可信邻居节点集 。 Step 3：找出邻居节点中可信水平符合要求的所有 个节点，计算均值 。 Step 4：计算节点 的数据偏移量异常的次数 。 Step 5：根据节点异常次数判断节点是否失效，从而得出可信度。 从算法主要步骤中可获知，算法的关键步骤在于可信水平的计算和节点失效的判定，详细内容可以参考文 [ 1 ] 。在上述研究的基础上，众多研究学者深入研究了WSN中某个节点故障后，通过节点移动策略来保证网络的连通性。其中，节点移动策略作为研究重点，主要涉及节点移动距离、节点剩余能量和节点移动数量三要素。Abbasi和Younis [ 16 ] 提出了DRAR连接恢复策略，针对1-连接和2-连接故障问题，设计了DARA-1C和DARA-2C算法，并且提出了一种集中式方式来解决K-连接问题，并提出了采用局部移动调整方式恢复连接的DCR算法。这些方法存在级联移动问题，牵扯移动的节点数量较多，系统能量消耗极大，并且没有考虑节点移动所带来的覆盖优化的附加效应。文 [ 1 ] 在考虑WSN节点分布特点的基础上提出一种改进DARA算法N-DARA (New Distributed Adaptive Recovery Algorithm)，综合考虑节点度和节点移动距离，从一跳和两跳邻居节点中选择代价最小的节点移动到故障节点，从而完成连接恢复。N-DARA算法要求每个传感器节点定期更新本地邻居节点列表，核心模块为负责定期监听和负责连接恢复中的节点移动两大模块。其中，负责定期监听模块内容描述如下，故障恢复模块可参见文 [ 1 ] 。 N-DARA算法采用MATLAB进行仿真，从节点移动数量、移动距离和覆盖能力方面均有一定程度的提高，但是导致网络边缘覆盖能力的想下降。文 [ 17 ] 提出一种低能耗的无线传感器网络故障检测算法，利用了时间相关性检测出部分故障节点，然后利用空间相关性通过与邻居节点交换信息来确定节点的状态，从而实现WSN节点的故障检测。该算法充分利用了节点采集数据中的有用信息，避免了与其邻居节点交换的信息量，从而减少了网络的能量消耗。文 [ 18 ] 采取主动预防方式来提高网络传输可靠性，就WSN网络层可靠传输和故障容错研究方面做出四个方面的工作：1) 根据蚁群放生智能算法对WSN容错路由的启示，提出非均匀等级分簇的WSN故障容错路由算法。根据骨干网特性，运用改进粒子群算法对网络节点进行非均匀等级静态分簇，构建非均匀等级分簇拓扑结构，引入最优最差蚂蚁算法在相邻等级之间建立多条传输链路，根据蚂蚁信息素归一化值作为传输路径的选择概率建立故障容错的网络路由。2) 针对编码机制影响无线传感器网络传输可靠性问题，提出基于纠删编码的无线传感器网络多路径可靠传输策略。对网络节点进行等级标定，根据蚁群算法确定路径信息素值。根据反映链路质量的最优最差蚂蚁系统的信息素归一化值，在相邻等级节点间建立互不交叉的多路径路由传输容错机制，并通过仿真测试负载均衡和故障容错性能。3) 针对梯度策略影响网络传输可靠和故障容错问题，提出基于梯度的无线传感器网络多路径可靠传输容错策略。首先进行二次k均值非等概率簇分裂构建非均匀拓扑结构，按质量评价函数计算节点的综合度量信息并建立等高线，建立基于梯度的互不交叉的多路径路由，实施负载均衡的线性纠删编码多路径传输。4) 根据免疫系统机理对构建无线传感器网络多路径容错路由的启示，提出基于免疫系统机理的无线传感器网络多路径容错路由算法。鉴于能量效率是WSN故障诊断技术的首要因素，文 [ 19 ] 着重考虑信息处理和数据传输两个方面，对数据质量和节点能量进行监督，提出了面向WSN的非一致性故障检测机制IFDM (Inconsistent Failures Detection Mechanism: IFDM)和基于测量值的WSN分布式故障检测评估机制DFD-AM (Mechanism of Distributed Failures Detection by Assess Measurements: DFD-AM)。其中，IFDM通过采用节点不相交多重路径，比较数据包内容，判断故障路径，并实施故障节点的定位，具有检测速度快、功耗低、时延小等特性。DFD-AM利用相邻节点数据值的空间相关性计算节点的评估值，并利用评估值与测量值比较来判断节点是否出错。DFD-AM算法具有检测效率高、误检测率低、功耗低等特性。针对传感器节点间歇性故障，文 [ 20 ] 提出一种分布式分簇故障诊断方法。该方法先对网络进行基于簇首诊断的分簇，然后由簇头对簇内成员节点进行诊断，故障检测准确率较高。文 [ 21 ] 在WSN节点故障诊断和容错算法两个方面进行深入的研究。首先，其提出了量子小波神经网络与WSN模型相结合，利用量子小波神经网络固有的模糊性，实现耦合较强的传感器终端节点故障信息的识别，借由量子间隔的调整减少了故障模式分类时的不确定性。其次，其提出了改进的分簇式DFD无线传感器网络节点故障诊断算法，提高了诊断精度。