[发明专利]一种基于免疫机理的无线传感器网络故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于空间相关性的免疫故障诊断方法，针对网络节点的故障展开研究，包括对免疫机理和空间相关性的节点诊断算法进行优化，将免疫机制和方法进行有效的融合，引入仿生学原理和免疫机理等现代智能算法开展节点的故障检测与诊断研究。通过引入具有故障识别、自组学习、二次免疫的免疫机理应用于无线传感器网络的节点故障诊断中，完成对无线传感网络节点故障的检测与对诊断故障类型的判别。通过免疫算法中抗体‑抗原相互识别，以及对记忆抗体的优化，在原始的训练样本基础上，对故障数据库依据记忆抗体进行分类，增加了故障数据库的多样性，提高故障诊断的精确率，目的是提高无线传感器网络的故障容错性和稳定性。

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体是一种基于免疫机理的无线传感器网络故障诊断方法。

背景技术

无线传感器网络具有如节点数量大、分布范围广、Ad Hoc网络无中心、拓扑结构动态变化、通信计算能力、网络安全和以数据为中心等特点。无线传感器网络工作环境的不可预测性，诸如干扰因素，如温度，振动和电磁波可能会导致故障或故障，如无线电频率冲突、时钟异步、电池耗尽、信号损失和软件运行错误等，这将大大降低传感器节点的可靠性，削弱或无效的无线传感器网络的部分功能。这对无线传感器网络的可靠数据传输、稳定性和鲁棒性带来巨大的挑战，这需要在无线传感器网络基础理论和工程技术实现突破。

高可靠性和稳定性仍然是目前无线传感器网络研究的难点问题。数据传输的准确性和可靠性密切关联着相关应用。网络自身的健康对无线传感器网络的稳定运行、可靠传输和性能优化至关重要。当故障发生时，它可以自适应地采用合理的故障容错控制方案来处理网络故障，继而提供高可靠的计算服务。故障诊断容错技术对提高无线传感器网络的可靠性和鲁棒性具有重要的意义。由于无线传感器网络的复杂性和多样性，以及实际应用的限制，如网络故障样本的先验知识很难获取，故障特征提取难以反映网络故障的完整性。传统故障容错模型缺乏独立的在线学习能力，难以反映新出现的故障特征，不能满足大规模网络可扩展性的需求。这使得无线传感器网络诊断容错技术问题并成为一个重要的研究方向。

无线传感网络凭借自身的特点，被广泛的在工程中应用，受到其自身的条件限制与外界条件的影响，传感器节点容易发生故障。针对节点故障进行可靠性的检测与诊断，如何迅速高效地进行故障诊断已成为无线传感网络的研究重点，当节点发生故障时，由于节点故障传播机制，扩散到网络的其他节点，影响网络的稳定运行，最终会影响到整个网络运行的稳定性和信息传输的可靠性，导致整个网络的服务质量的下降，甚至会导致整个网络系统的瘫痪。如何高效可靠的对无线传感网络发生故障的节点进行诊断和预防已成为应用中的关键技术。

在故障诊断技术中引入免疫计算等智能计算方法，能够提高无线传感器网络传输稳定性和可靠性。人工免疫系统具有信息处理机制的优点诸如开放性、分布性、动态性和鲁棒性。人工免疫系统采用自我识别方法，相互激励和约束形成动态平衡网络。两者都是典型的分布式和自组织网络，都需要在动态的场景中保持系统的稳定性。免疫系统机理为无线传感器网络的协同优化和故障诊断提供了新的思路和方法。因此，采用基于免疫机理的无线传感器网络故障策略，能够很好地解决上述存在问题，提高网络传输稳定和可靠性。

本专利主要研究并解决存在节点失效或链路质量影响网络层数据传输的稳定性和可靠性的情况下，运用免疫机理与方法动态诊断出节点故障类型等，包括构建故障诊断库、故障检测、故障诊断引擎技术等，提高无线传感器网络故障诊断准确性，最终提高无线传感器网络的传输可靠性和容错性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于免疫机理的无线传感器网络故障诊断方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：