WSN中一種新穎的基于預(yù)測(cè)機(jī)制的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法

劉耿耿，郭文忠，洪 偉

1(福州大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，福州 350116) 2(福建省網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福州 350116) E-mail ：guowenzhong@fzu.edu.cn

1 引 言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensors Network，WSN)是由大量低能耗、具有感知能力的傳感器節(jié)點(diǎn)組成.節(jié)點(diǎn)通互相協(xié)作地感知，采集和處理監(jiān)測(cè)區(qū)域中感興趣事件的信息，然后以無(wú)線通信的方式把信息發(fā)送回基站[1].WSN緊密結(jié)合了信息世界與真實(shí)的物理世界，實(shí)現(xiàn)了信息“無(wú)處不在”的模式[2].目前，該技術(shù)被廣泛應(yīng)用在眾多的實(shí)際環(huán)境中，如森林火災(zāi)檢測(cè)、化學(xué)物質(zhì)泄漏檢測(cè)等[3，4].由于傳感器節(jié)點(diǎn)一般部署在偏遠(yuǎn)地方，容易受到外界惡劣氣候的干擾，而且節(jié)點(diǎn)自身資源有限，抗干擾能力差，這些特征往往會(huì)引起感知信息過(guò)程出現(xiàn)錯(cuò)誤，造成誤檢或者漏檢，進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)的性能[5].因此，容錯(cuò)能力對(duì)于WSN正常運(yùn)行而言是至關(guān)重要的，不僅提高了數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確性，還促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行.

文獻(xiàn)[6]提出一種基于融合樹的事件區(qū)域檢測(cè)容錯(cuò)算法，根據(jù)已構(gòu)建的融合樹，樹節(jié)點(diǎn)執(zhí)行多元線性回歸，對(duì)單個(gè)或者多個(gè)事件進(jìn)行檢測(cè)，得到相應(yīng)的估計(jì)值.文獻(xiàn)[7]利用經(jīng)驗(yàn)分布和證據(jù)理論相結(jié)合的方法，提出了一種新穎的事件檢測(cè)方案.該算法利用Goodness-of-fit(GOF)測(cè)試比較節(jié)點(diǎn)的采樣數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)分布情況，依據(jù)兩者的符合程度來(lái)判斷事件發(fā)生的假設(shè)是否成立.以上的算法能夠獲得較好的檢測(cè)效果，但是在檢測(cè)過(guò)程中計(jì)算復(fù)雜度太高，無(wú)法滿足WSN中的容錯(cuò)實(shí)時(shí)性要求.文獻(xiàn)[8]提出了一種分布式貝葉斯事件檢測(cè)算法.假設(shè)每個(gè)傳感器出錯(cuò)的概率相同，而且錯(cuò)誤是時(shí)空間相關(guān)的.每個(gè)傳感器通過(guò)與鄰居節(jié)點(diǎn)的信息交換得到事件發(fā)生的概率，進(jìn)而使用貝葉斯算法進(jìn)行分析是故障還是事件；文獻(xiàn)[9]從數(shù)學(xué)角度證明了少數(shù)服從多數(shù)是事件檢測(cè)中的最優(yōu)決策模型.利用二進(jìn)制變量0和1表示傳感器的讀數(shù)，有效地減少了節(jié)點(diǎn)間信息的傳輸能量.并通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明了算法的有效性.但是這類算法忽略了傳感器節(jié)點(diǎn)的瞬時(shí)測(cè)量故障，當(dāng)瞬時(shí)故障數(shù)量增加的時(shí)候，算法的容錯(cuò)性無(wú)法得到保證.文獻(xiàn)[10]提出了一種新穎的對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)的方法，設(shè)計(jì)了一種衡量測(cè)量數(shù)據(jù)之間差距的方法，利用中值策略檢測(cè)故障節(jié)點(diǎn)，但在節(jié)點(diǎn)故障率較高的系統(tǒng)中算法的性能將會(huì)顯著下降.文獻(xiàn)[11]提出一種基于加權(quán)平均值的故障檢測(cè)算法，在不同故障率情況下，傳感器節(jié)點(diǎn)的永久性故障識(shí)別精度高，但在節(jié)點(diǎn)故障率較高的系統(tǒng)中算法的性能將會(huì)顯著下降.文獻(xiàn)[12]利用節(jié)點(diǎn)的空間相關(guān)性提出了一種空間相關(guān)的事件容錯(cuò)檢測(cè)算法.節(jié)點(diǎn)通過(guò)自身的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的可信水平，然后算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)的可信度確定鄰居節(jié)點(diǎn)，并分析節(jié)點(diǎn)的測(cè)量值與鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，綜合判斷事件是否發(fā)生.該算法具有很高的檢測(cè)精度和較小的誤判率，但是節(jié)點(diǎn)間互相通信頻繁，會(huì)占用很多節(jié)點(diǎn)的能耗.文獻(xiàn)[13]結(jié)合時(shí)間和空間特性提出了一種分布式鄰居節(jié)點(diǎn)協(xié)作動(dòng)態(tài)事件檢測(cè)算法.但是該算法只考慮到網(wǎng)絡(luò)能量的有效性，對(duì)容錯(cuò)的能力，事件檢測(cè)的精確度未有很大的改善.

針對(duì)目前在上述方面的不足，本文提出一種基于預(yù)測(cè)機(jī)制的容錯(cuò)事件檢測(cè)算法.算法主要由改進(jìn)的事件檢測(cè)機(jī)制和容錯(cuò)機(jī)制組成.利用事件發(fā)生的具有很強(qiáng)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性，對(duì)事件是否發(fā)生還是節(jié)點(diǎn)異常進(jìn)行準(zhǔn)確判斷.當(dāng)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)異常的時(shí)候，利用KNN-PSOELM預(yù)測(cè)機(jī)制進(jìn)行估計(jì)，以排除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對(duì)融合結(jié)果的影響，從而在節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障的時(shí)候仍能保持網(wǎng)絡(luò)的可行性.

2 網(wǎng)絡(luò)模型與環(huán)境假設(shè)

2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

假設(shè)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)具有n個(gè)同構(gòu)的傳感器節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的集合可以表示為Si=(S1，S2，S3，…，Sn)，其中Si表示第i個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn).每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)定位設(shè)備反饋?zhàn)约旱牡乩砦恢?傳感器的通信半徑為R，當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)處于通信范圍之內(nèi)，節(jié)點(diǎn)間可以進(jìn)行通信，否則需要通過(guò)多跳的無(wú)線連接來(lái)保持通信.如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)采用一定的算法進(jìn)行非均勻的分簇以及簇首的選擇.在簇內(nèi)，通過(guò)構(gòu)建最優(yōu)融合樹的方式，節(jié)點(diǎn)把自身的能量信息以及采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首，簇首節(jié)點(diǎn)承擔(dān)對(duì)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)發(fā)送來(lái)的信息壓縮、融合等數(shù)據(jù)處理任務(wù)以減少數(shù)據(jù)通信量.在簇間，基站通過(guò)派遣移動(dòng)代理的方式，對(duì)每個(gè)簇的簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息的收集以此均衡傳感器節(jié)點(diǎn)能耗.

圖1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Network structure of wireless sensors network

2.2 能量模型

WSN的能量消耗主要體現(xiàn)在傳感器節(jié)點(diǎn)感知、處理、接受和發(fā)送的任務(wù)上，節(jié)點(diǎn)傳輸能量主要表現(xiàn)有：

(1)

其中，Eti表示源節(jié)點(diǎn)i發(fā)送kbits的數(shù)據(jù)到相距dij的節(jié)點(diǎn)j所需要消耗的能量，Eri表示源節(jié)點(diǎn)i接收kbits數(shù)據(jù)消耗的能量，Eelec表示涉及無(wú)線電接收和傳輸數(shù)據(jù)的一個(gè)常量，εamp表示與信號(hào)衰減相關(guān)的常量，Ecom表示W(wǎng)SN網(wǎng)絡(luò)無(wú)線通信消耗總能量.

對(duì)于簇首節(jié)點(diǎn)而言，節(jié)點(diǎn)不僅僅承擔(dān)著傳輸能量消耗，同時(shí)還需要對(duì)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)發(fā)送來(lái)的信息進(jìn)行處理，因此節(jié)點(diǎn)的處理信息能量消耗為：

Efusion=S×q(k)

(2)

其中，q表示平均單位融合代價(jià)，它的值取決于融合數(shù)據(jù)類型以及數(shù)據(jù)相關(guān)性.

3 時(shí)空相關(guān)的事件檢測(cè)模型

在一定的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，事件的發(fā)生具有很強(qiáng)的時(shí)空相關(guān)性.一般情況下，對(duì)單個(gè)節(jié)點(diǎn)而言，監(jiān)測(cè)環(huán)境的數(shù)據(jù)在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)生太大的改變，監(jiān)測(cè)值是彼此相關(guān)的.只有當(dāng)事件發(fā)生的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)值變化率會(huì)產(chǎn)生明顯的變化.變化率的大小可以作為事件是否發(fā)生的依據(jù).但是節(jié)點(diǎn)自身的檢測(cè)無(wú)法消除固有錯(cuò)誤，檢測(cè)的結(jié)果存在著不可靠性，因此需要利用事件區(qū)域內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)的近鄰節(jié)點(diǎn)感知信息的關(guān)聯(lián)性檢測(cè)[14].

定義1.瞬時(shí)測(cè)量值故障：由于傳感器受到外界環(huán)境的突變等原因，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)在某一時(shí)刻或者某些時(shí)刻產(chǎn)生錯(cuò)誤的讀數(shù).

定義2.固定測(cè)量值故障：由于傳感器節(jié)點(diǎn)能量耗盡或者設(shè)備出現(xiàn)故障等原因，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)與環(huán)境無(wú)關(guān)，多個(gè)采樣周期內(nèi)持續(xù)采集到異常的數(shù)據(jù).

3.1 時(shí)間相關(guān)性檢測(cè)

傳感器節(jié)點(diǎn)以T為時(shí)間周期進(jìn)行均勻采樣，為了保證節(jié)點(diǎn)在采樣周期T內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理與發(fā)送，T值需要滿足一定的條件.設(shè)傳感器在時(shí)刻i的讀數(shù)為Si，傳感器在正常區(qū)域內(nèi)讀數(shù)的期望函數(shù)為En(t)，在事件區(qū)域中的讀數(shù)的期望函數(shù)Ee(t)，則判定異常的閾值的R(t)=(En(t)+Ee(t))/2.當(dāng)Si的值大于事件發(fā)生的期望值R(t)的時(shí)候，說(shuō)明可能有事件發(fā)生或者節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障；否則說(shuō)明區(qū)域正常.

圖2 滑動(dòng)窗口機(jī)制Fig.2 Sliding window mechanism

事件特征的變化規(guī)律與事件發(fā)生的具體時(shí)刻無(wú)關(guān)，而是與距離事件發(fā)生時(shí)刻之后的一段時(shí)間有關(guān).每一個(gè)時(shí)刻傳感器節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)，并對(duì)事件進(jìn)行有效的判斷，并把判斷的值緩存在本地.為了更有效地檢測(cè)事件的發(fā)生，本文在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部采用雙重滑動(dòng)窗口技術(shù)，如圖2所示.在傳感器節(jié)點(diǎn)采集到下一時(shí)刻的數(shù)據(jù)的時(shí)候，移動(dòng)窗口，執(zhí)行事件檢測(cè)算法，從時(shí)間相關(guān)性上對(duì)事件進(jìn)行判斷.窗口的長(zhǎng)度的L，F(xiàn)lag表示節(jié)點(diǎn)t時(shí)刻的狀態(tài).狀態(tài)的值由公式(3)決定.

(3)

當(dāng)滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度為1的時(shí)候，F(xiàn)lag=1，則表示事件發(fā)生，否則事件沒(méi)發(fā)生；當(dāng)滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度大于1且小于窗口大小的時(shí)候，則Flag=1的數(shù)量大于Flag=0的數(shù)量的時(shí)候表示事件發(fā)生，否則無(wú)事件發(fā)生；當(dāng)窗口的長(zhǎng)度與滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度一致的時(shí)候，設(shè)定閾值C，F(xiàn)lag=1的數(shù)量大于C的時(shí)候，表示事件發(fā)生.

表1 當(dāng)L=3的時(shí)候滑動(dòng)窗口的執(zhí)行過(guò)程Table 1 Execution of the sliding window when L=3

表1描述了L=3的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)內(nèi)部滑動(dòng)窗口實(shí)現(xiàn)的機(jī)制.在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部建立兩個(gè)緩存隊(duì)列DATAQUEUE和EVENTQUEUE，分別存放節(jié)點(diǎn)的采樣值xi，以及節(jié)點(diǎn)的事件判斷值yi.節(jié)點(diǎn)每個(gè)時(shí)刻采集的數(shù)據(jù)采用先進(jìn)先出的方式存放在DATAQUEUE.對(duì)于節(jié)點(diǎn)i而言，首先在DATAQUEUE隊(duì)列中執(zhí)行滑動(dòng)窗口技術(shù)，當(dāng)滿足公式(3)，在EVENTQUEUE中記錄此時(shí)的事件的狀態(tài)，在EVENTQUEUE隊(duì)列中執(zhí)行周期不同的滑動(dòng)窗口技術(shù)，當(dāng)達(dá)到預(yù)測(cè)的條件時(shí)候則判斷事件發(fā)生，然后執(zhí)行下一步操作.具體時(shí)間相關(guān)的算法檢測(cè)流程描述如下：

時(shí)間相關(guān)性事件檢測(cè)算法eventDetection(k,C) intcount=0; if(k==1)/*當(dāng)窗口內(nèi)僅有1個(gè)數(shù)據(jù)*/ if(En(t)C/2) status="NE"; else status="NN"; end elseif(k==C)/*當(dāng)滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)滿時(shí)候*/ forj=1:k if(En(t)=C) status="NE"; else status="NN"; end end

3.2 空間相關(guān)性檢測(cè)

雖然傳感器的滑動(dòng)窗口能夠檢測(cè)到事件的發(fā)生，但是，單個(gè)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)的結(jié)果存在著不可靠性，無(wú)法將節(jié)點(diǎn)的固定測(cè)量值故障排除.由于通常事件都會(huì)覆蓋一定的區(qū)域和多數(shù)節(jié)點(diǎn)，物理位置相近的節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)間段內(nèi)采集的信息又十分相似，所以可以通過(guò)節(jié)點(diǎn)之間的空間相關(guān)性進(jìn)行進(jìn)一步的事件檢測(cè).

定義3.節(jié)點(diǎn)鄰域：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的集合Nb(i)={Sj|distance(i，j)}.

節(jié)點(diǎn)的鄰域節(jié)點(diǎn)在時(shí)刻t的采樣的數(shù)據(jù)值分別為{x1，x2，x3，…，xn}.鄰域節(jié)點(diǎn)的位置分布對(duì)事件檢測(cè)檢測(cè)準(zhǔn)確與否有很大的關(guān)系，距離越近的節(jié)點(diǎn)相似程度越大，相關(guān)性也就越強(qiáng)，在事件檢測(cè)判斷中起的作用越大，反之越小.如圖3所示，利用節(jié)點(diǎn)間的距離參數(shù)反映對(duì)其節(jié)點(diǎn)i決策的影響的權(quán)重wij：

(4)

式中，所有鄰居節(jié)點(diǎn)的加權(quán)和為1.

圖3 節(jié)點(diǎn)空間相關(guān)性模型Fig.3 Spatial correlation model of nodes

節(jié)點(diǎn)i的事件檢測(cè)判斷的置信度可以為：

(5)

當(dāng)節(jié)點(diǎn)i自身檢測(cè)到事件發(fā)生的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)i執(zhí)行空間相關(guān)性檢測(cè)算法，利用鄰域節(jié)點(diǎn)的信息協(xié)同判斷.根據(jù)鄰域節(jié)點(diǎn)的不同支持度，計(jì)算不同的決策信息.如果鄰域節(jié)點(diǎn)也檢測(cè)到異常數(shù)據(jù)，支持事件發(fā)生的概率越大，則節(jié)點(diǎn)i判斷事件發(fā)生的概率也就越大，立即傳輸信息回基站，否則，判斷數(shù)據(jù)異常來(lái)自測(cè)量的故障，進(jìn)行下一步處理.具體空間相關(guān)的算法檢測(cè)流程描述如下所示.

4 基于預(yù)測(cè)機(jī)制的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法

在事件檢測(cè)過(guò)程中，考慮到環(huán)境的不確定性以及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)本身的不可靠性導(dǎo)致傳感器產(chǎn)生錯(cuò)誤的讀數(shù)，從而影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)事件的檢測(cè).為了提高傳感器對(duì)事件狀態(tài)決策的可靠性，本文在事件檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出一種基于預(yù)測(cè)機(jī)制的容錯(cuò)算法.容錯(cuò)機(jī)制是利用基于時(shí)間相關(guān)的預(yù)測(cè)算法.

課題組在前期工作中，為了優(yōu)化移動(dòng)代理的行程，采用粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)進(jìn)行優(yōu)化，并加入了自適應(yīng)融合策略以及數(shù)據(jù)分流策略.鑒于傳統(tǒng)SVM模型[15]、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Back Propagation Neural Network，BPNN)[16]、極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine，ELM)[17]、PSO和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合所提出一種PSO-BPNN預(yù)測(cè)模型[18]等所存在預(yù)測(cè)精度不足的問(wèn)題，課題組考慮傳感器節(jié)點(diǎn)周期性采集的數(shù)據(jù)具有時(shí)間相關(guān)性，利用K-Nearest Neighbor(KNN)與PSO優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)建立能夠反應(yīng)采集數(shù)據(jù)中動(dòng)態(tài)依存的數(shù)學(xué)模型，減少節(jié)點(diǎn)中冗余數(shù)據(jù)的傳輸，引入流行學(xué)習(xí)中的局部線性重構(gòu)的思想，結(jié)合改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)，提出了KNN- PSOELM數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型[19].優(yōu)化之后的模型不僅使得原始非線性的傳感器數(shù)據(jù)具有局部線性的特征，而且避免了由異常數(shù)據(jù)樣本引起的病態(tài)隱層輸出矩陣，使模型具有更高的預(yù)測(cè)精度與泛化能力.

空間相關(guān)性檢測(cè)算法faultDetection(r) fori=1:N if(dij<=r) weight=calculatetheweightwij; end end fori=1:N if(neighbor'status==NE) NEVALUE=calculate(i,weight); else NNVALUE=calculate(i,weight); end end if(NEVALUE>NNVALUE) status="Event"; Send("EventDetected!"); else status="Fault"; Send("FaultEquipment"); end end

傳感器的初始狀態(tài)為NN，每隔T周期采集一次樣本，在采集的過(guò)程中同時(shí)執(zhí)行基于事件時(shí)間相關(guān)性的檢測(cè)與空間相關(guān)性的檢測(cè).當(dāng)某個(gè)時(shí)刻傳感器y讀數(shù)大于R(t)的時(shí)候，即自身檢測(cè)到事件，將傳感器的的狀態(tài)置為NE.此刻，節(jié)點(diǎn)進(jìn)入空間相關(guān)性檢測(cè)，向鄰居廣播消息，收集鄰域節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，從而確定自身的狀態(tài).如果節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)與鄰域節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)一致，說(shuō)明傳感器位于事件區(qū)域，需要發(fā)送事件發(fā)生信息回基站.反之，節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)與鄰域節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)并不同，則認(rèn)為自身發(fā)生了錯(cuò)誤，此刻需要執(zhí)行容錯(cuò)算法KNN-PSOELM.因此，本文的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法的流程圖如圖4所示.

圖4 基于預(yù)測(cè)機(jī)制的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法的流程圖Fig.4 Flow chart of the proposed prediction-based fault-tolerant aggregation algorithm

5 仿真實(shí)驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)基本設(shè)置

本節(jié)采用Matlab軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)WSN事件檢測(cè)與容錯(cuò)性能進(jìn)行評(píng)估.假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在100m×100m的區(qū)域內(nèi)，感知的數(shù)據(jù)類型是溫度數(shù)據(jù).通常情況下，傳感器的感知數(shù)據(jù)在[Tmin，Tmax]內(nèi)是連續(xù)的而且服從正態(tài)分布.因此，本文隨機(jī)產(chǎn)生一組數(shù)據(jù)，使其服從正態(tài)分布φ(i)，其中Tmin=25℃、Tmax=40℃、E(i)=32.5℃、τ=2.5℃.其分布曲線圖如5所示.

圖5 正態(tài)分布的溫度數(shù)據(jù)Fig.5 Temperature data of normal distribution

5.2 仿真實(shí)驗(yàn)1

本節(jié)探討節(jié)點(diǎn)通信半徑，EVENTQUEUE的長(zhǎng)度和平均事件檢測(cè)數(shù)的關(guān)系，其中節(jié)點(diǎn)的密度為100.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示，隨著節(jié)點(diǎn)的通信半徑的增加，平均事件檢測(cè)的數(shù)量下降，這是因?yàn)橥ㄐ欧秶臄U(kuò)大，使得節(jié)點(diǎn)的領(lǐng)域節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加，空間的相關(guān)性得到提高，使得節(jié)點(diǎn)異常數(shù)據(jù)被判定為事件的幾率減少.當(dāng)通信半徑一定的時(shí)候，EVENTQUEUE的長(zhǎng)度對(duì)事件的檢測(cè)同樣產(chǎn)生影響.EVENTQUEUE的長(zhǎng)度增加，提高了事件的檢測(cè)的準(zhǔn)確度，排除瞬時(shí)值的故障測(cè)量引發(fā)的錯(cuò)誤事件，因此降低了平均事件檢測(cè)數(shù)量.

圖6 通信范圍、窗口長(zhǎng)度和平均事件檢測(cè)數(shù)的關(guān)系Fig.6 Relationship among communication range，window length and average event detection

從圖7可以看出事件區(qū)域的檢測(cè)數(shù)量隨著節(jié)點(diǎn)的密度增加而逐漸遞減.同理，節(jié)點(diǎn)總數(shù)的增加導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)的密度增加，使得參與協(xié)作決策的成員數(shù)量增加，從而，瞬時(shí)值故障測(cè)量值或者固定值故障測(cè)量值被判定為事件的幾率減少.

圖7 節(jié)點(diǎn)密度、通信范圍和平均事件檢測(cè)數(shù)的關(guān)系Fig.7 Relationship among node density，communication range and average event detection

5.3 仿真實(shí)驗(yàn)2

本節(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)合事件檢測(cè)機(jī)制與容錯(cuò)機(jī)制，對(duì)于出現(xiàn)故障的節(jié)點(diǎn)采取了基于預(yù)測(cè)的KNN-PSOELM容錯(cuò)機(jī)制，并將KNN-PSOELM模型分別與BPNN、SVR、ELM和PSOBPNN進(jìn)行對(duì)比[19]，同時(shí)將本文的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法與基于加權(quán)中值法的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法[10]、基于自適應(yīng)加權(quán)平均法的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法[11]進(jìn)行比較與分析.

圖8 五種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.8 Comparison of prediction results of five data forecasting models

一方面本節(jié)實(shí)驗(yàn)將KNN-PSOELM模型分別與BPNN[16]、SVR[15]、ELM[17]和PSOBPNN[18]進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示[19].由圖8可以明顯看出，本文模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值十分接近，效果明顯優(yōu)于其他算法.為了更好地說(shuō)明KNN-PSOELM模型的優(yōu)越性，下面對(duì)預(yù)測(cè)成功率進(jìn)行分析.從圖9可以看出在不同的預(yù)設(shè)閾值下不同預(yù)測(cè)機(jī)制預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的成功率[19].KNN-PSOELM模型預(yù)測(cè)的成功率都優(yōu)于其他幾個(gè)預(yù)測(cè)模型，當(dāng)預(yù)設(shè)閾值達(dá)到0.4的時(shí)候，預(yù)測(cè)的成功率到達(dá)100%.此刻傳感器節(jié)點(diǎn)無(wú)需發(fā)送數(shù)據(jù)，節(jié)省了能量.

圖9 不同閾值下五種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)成功率Fig.9 Prediction success ratio of five data prediction models under different thresholds

另一方面，將本文的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法與基于加權(quán)中值法的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法[10]、基于自適應(yīng)加權(quán)平均法的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法[11]進(jìn)行比較與分析.其中節(jié)點(diǎn)密度為100，通訊半徑為20，EVENTQUEUE的長(zhǎng)度為4，簇首融合的數(shù)據(jù)來(lái)源于簇內(nèi)的3個(gè)節(jié)點(diǎn).為了更好地可視化傳感器讀數(shù)，本文采用了多項(xiàng)式插值方法對(duì)原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并對(duì)簇內(nèi)其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)做產(chǎn)生錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理.

圖10 容錯(cuò)之后融合結(jié)果對(duì)比Fig.10 Comparison of fusion results after fault tolerance

當(dāng)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)利用歷史的時(shí)間序列數(shù)據(jù)估計(jì)當(dāng)前周期內(nèi)的數(shù)據(jù).由圖10可以看出，節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合的結(jié)果容易造成很大的偏差，自適應(yīng)加權(quán)平均法(AdaptiveWeightedAverage)雖然能夠有效地降低錯(cuò)誤節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，逐漸提高數(shù)據(jù)融合的精度.但是，權(quán)重的調(diào)整過(guò)程需要耗費(fèi)一定的時(shí)間，容易導(dǎo)致前期的數(shù)據(jù)失去有效性.同時(shí)加權(quán)中值法(AggregateMedian)檢測(cè)在節(jié)點(diǎn)故障率較高的系統(tǒng)中算法的性能將會(huì)顯著下降.本文提出的基于預(yù)測(cè)的容錯(cuò)算法很好地解決兩個(gè)對(duì)比算法的不足.通過(guò)對(duì)時(shí)間歷史數(shù)據(jù)分析建模，然后預(yù)測(cè)得到最新的估計(jì)值.排除了錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的影響，保證數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確度.如圖10所示，運(yùn)用本文的容錯(cuò)算法，簇首節(jié)點(diǎn)融合的結(jié)果與實(shí)際的真實(shí)結(jié)果十分相近，證明了本文的容錯(cuò)算法的實(shí)用性和高效性.

6 結(jié) 論

針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)自身設(shè)備不穩(wěn)定以及監(jiān)測(cè)環(huán)境惡劣等原因造成的錯(cuò)誤檢測(cè)結(jié)果，影響數(shù)據(jù)融合的結(jié)果，從而發(fā)生錯(cuò)誤事件檢測(cè)判斷，本文在已建立的有效的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)機(jī)制上，提出了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種新穎基于預(yù)測(cè)技術(shù)的事件檢測(cè)容錯(cuò)算法.利用事件的時(shí)空關(guān)聯(lián)性對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行事件檢測(cè)，有效地提高事件檢測(cè)的準(zhǔn)確度.同時(shí)采用基于時(shí)間預(yù)測(cè)的算法進(jìn)容錯(cuò)的計(jì)算，排除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響，在網(wǎng)絡(luò)故障的時(shí)候，系統(tǒng)仍能給出正確信息的能力,保證系統(tǒng)的可靠性.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了算法的正確性和有效性.

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