无线传感器网络容错关键技术的研究

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1、国内图书分类号:TP393学校代码:10213国际图书分类号:004.72密级:公开工学博士学位论文无线传感器网络容错关键技术研究博士研究生:马闯导师:杨孝宗教授申请学位:工学博士学科:计算机系统结构所在单位:计算机科学与技术学院答辩日期:2011年4月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP393U.D.C:004.72DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONKEYTECHNIQUESOFFAULTTOLERANCEINWIRELES

2、SSENSORNETWORKCandidate:MaChuangSupervisor:Prof.YangXiaozongAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpeciality:ComputerArchitectureAffiliation:SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence:April,2011Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘

3、要无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,简称WSN)是现代信息科学中一个新的领域,同时也是传统学科与新兴学科之间学科交叉的结果。无线传感器网络由被称为“微尘”(即网络节点)的嵌入式计算机构成,这些嵌入式计算机是带有无线通信链路的微型、独立、节能的计算机。无线链路使得各个网络节点可以通过自组织的方式形成网络和彼此通信,并交换传感器采集到的各种信息。然而,由于这些节点在能量供给能力、计算能力和可维修能力等方面存在着缺陷,因此在实际应用过程中容易发生故障。故障的存在将降低无线传感器网络的工作效率和服务质量,严重情

4、况下将造成大范围网络失效。因此,无线传感器网络的故障问题和容错问题研究成为了其关键技术研究的重要组成部分。本文首先对无线传感器网络的故障类型进行了细致划分,提出了从能量、通信、节点硬件和节点软件四个层面划分无线传感器网络故障类型的新方法。在此基础上对无线传感器网络的故障模型进行了研究,在无线传感器网络的网络模型基础上提出了覆盖度较高的层次化故障模型,分别从节点层和子网络层两个角度对故障模型分别进行了论述。其中,在节点层内将节点中各个关键单元的故障模型进行了详细论述,并且用集合形式给出了层次化故障模型的表达式。无线传感器网络层次化

5、故障模型的提出使得在其故障领域进行细粒度模型研究成为可能,并且对于网络故障检测也具有基础作用。其次,在故障模型的研究基础上,通过对无线传感器网络子网络层的研究,提出了无线传感器网络关键节点的概念和相关定理。利用复杂网络理论中平均路径长度和聚类系数等概念对关键节点、关键链路等问题进行了定性与定量的研究,给出了关键节点的判定定理,并在无线传感器网络子网络性质基础上对关键节点问题进行了重点论述。对关键节点的产生概率和节点连通的临界概率进行了论述和分析。在对关键节点的产生概率进行分析的研究中,通过对一般节点故障概率的分析,从调节拓扑结构

6、减少关键节点、调节聚类系数减少关键节点、减少度敏感算法的使用、适当增加节点密度、子网划分和提高单节点容错能力六个方面对网络容错能力的提升策略进行了论述。并且应用复杂网络理论中度-度关联性理论对关键节点产生原因进行了论述,提出了节点关键系数的概念,用于衡量网络节点在应用中的重要程度。同时,给出单点型关键节点和广义关键节点的判定定理,对关键节点的存在条件和判定过程进行了定量分析。关键节点概念的提出对于有针对性的进行节点纠错、节点冗余等网络容错能力-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文提升具有重要的作用。第三,根据对关键节点相关概念和定

7、理的研究,提出了无线传感器网络故障关键节点子集的概念和一种关键节点子集的划分方法。首先建立拓扑构造数学模型,进而基于此数学模型提出了KNSG拓扑构造算法,并且利用拓扑生成技术进行设计和实现。提出了利用简单时序移动平均法进行连通度预测,完成关键节点子集判定系数的选取和关键节点子集的划分。并且给出了实验仿真和结果分析。关键节点子集的划分是提高无线传感器网络中部分具有特殊地位节点的检错、纠错、容错等可靠性能力改善的重要依据。第四,为了提高关键节点子集中节点的容错能力,本文对节点本身在网络路由中的容错能力进行了研究,提出了单节点备份容错

8、路由算法(FTASNB)和节点可恢复单节点备份容错路由算法(FTA-RN),进行了两种算法的实验仿真和验证。仿真验证结果表明,在几个常用的网络场景中,两种算法的应用可以显著提高数据的成功接收率,使得网络容错能力得到提高。综上所述,本文围绕无线传感器网络容错机制中

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