专利名称：无线传感器网络的被动诊断方法
技术领域：
本发明属于无线自组织网络与传感器网络领域，涉及一种被动式的无线传感器网络诊断技术的实现方法，用于实时对无线传感器网络中出现的故障进行诊断。
背景技术：
随着通信、传感器制造、嵌入式计算的日益成熟，大规模无线传感器网络技术迅速发展并被广泛应用到环境、国防、救灾抢险、城市管理等诸多领域。典型的无线传感器网络由大量微型传感器节点组成，它们能够在恶劣及危险环境中迅速展开，并通过无线自组成网，不受现有有线网络基础设施的限制。感知数据通过无线通信以多跳中继方式汇集到数据处理中心。目前已经有大量研究工作致力于如何提高无线传感器网络的性能以及降低能量消耗。而事实上，及时准确高效的故障诊断工具是保证一个无线传感网络系统正常运行的关键所在。由于其无线自组特性，无线传感器网络在部署之后面临严重的可见性缺失问题。 大量节点远程部署并自组成网，导致基站很难实时地了解系统内部节点的各种状态以及节点之间的交互行为。现有的故障诊断方法主要依靠主动收集诊断所需的系统状态信息例如链路质量、邻居列表、节点剩余电量等，每个节点周期性向基站报告这些状态数据。基站利用收集到的状态信息进行故障的判断并定位出错节点。主动信息收集的方法给网络带来很大的计算和通信负担。这类工具主要适用于系统调试阶段，因为在对原型系统进行调试的过程中，网络规模和节点行为都具有很高的可控性，网络资源也相对充足。但是对一个正式部署的实际系统来说，主动式诊断工具带来的资源持续大量消耗将会严重影响系统的正常运行和运行寿命。
发明内容
本发明的目的是提供一种无线传感器网络的被动诊断方法，该方法和主动式方法不同，采取了被动式的解决方案，通过对普通的数据流量进行标记和解析，被动观测和发掘系统内部关联和实时的状态信息，从而找到异常发生的故障原因。为了达到上述目的，本发明提供各节点上运行对数据包进行包括如下步骤的标记(1)在数据包传送的中间节点上，各个中间节点判断该数据包是否已经被标记过；(2)如果该数据包已经被标记过，当前的中间节点就直接转发该数据包；(3)如果该数据包未被标记，则判断该节点是否收到过该源节点发送的数据包，如果没有收到过该源节点发送的数据包，则对该数据包进行标记。(4)如果收到过该源节点发送的数据包，则判断是否连续收到过该源节点发送的数据包，如果是连续收到该源节点发送的数据包，则将该数据包的跳数加1。(5)如果不是连续收到该源节点发送的数据包，则直接对该数据包进行标记。
权利要求
1.一种无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于各节点上对数据包进行包括如下步骤的标记(1)在数据包传送的中间节点上，各个中间节点判断该数据包是否已经被标记过；(2)如果该数据包已经被标记过，当前的中间节点就直接转发该数据包；(3)如果该数据包未被标记，则判断该节点是否收到过该源节点发送的数据包，如果没有收到过该源节点发送的数据包，则对该数据包进行标记；(4)如果收到过该源节点发送的数据包，则判断是否连续收到过该源节点发送的数据包，如果是连续收到该源节点发送的数据包，则将该数据包的跳数加1 ；(5)如果不是连续收到该源节点发送的数据包，则直接对该数据包进行标记；基站上运行对收到的带有标记的数据包进行如下步骤的故障解析(A)当收到新的数据包标记与通过原标记重构的网路拓扑比较不一致时，即触发路由变化诊断报告；(B)当收到的前、后两次收到的数据包不连续时，即触发数据包丢失诊断报告。
2.根据权利要求1所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的标记是指在数据包中加入当前中间节点的信息。
3.根据权利要求1或2所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的通过原标记重构网路拓扑其步骤如下(1)判断基站是否没有收到过该源节点发送的数据包，如果没有收到过该源节点发送的数据包，则将该源节点记录下来，并判断该数据包是否标记过，如果标记过，则建立该源节点和该中间节点的网络拓扑；(2)如果收到过该源节点发送的数据包，判断该数据包是否标记过，如果标记过，则建立该源节点和该中间节点的网络拓扑。
4.根据权利要求3所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的基站上还运行如下步骤的故障推理方法(1)通过重构的网络拓扑建立每个节点故障的贝叶斯信念网络，故障包括数据报告变量、感知变量、连接变量、传输路径变量和无线链路变量，感知变量和连接变量为数据报告变量的父变量；(2)为上述变量设置条件概率表，OR门连接两个父变量到一个子变量，Select门连接多个父变量到一个子变量；(3)采用精确推理或近似推理计算每个节点各个变量的概率，并结合由变化诊断报告和数据包丢失诊断报告，确定概率最大的故障原因。
5.根据权利要求3所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的基站上还运行如下步骤的故障推理方法(1)通过重构的网络拓扑建立每个节点故障的因果图，故障包括数据报告故障、感知故障、连接故障、传输路径故障和无线链路故障，感知故障和连接故障为数据报告变量的父变量；(2)为上述变量设置条件概率表，OR门连接两个父变量到一个子变量，Select门连接多个父变量到一个子变量；(3)将每个中间事件表示为他们一阶割集(CS1)表达式；(4)早期不交化机制在生成最终割集(CSf)表达式之前，直接在一阶割集表达式上执行不交化操作；(5)通过递归地将一阶割集表达式中的中间事件替换为表达式，计算得到最终不交化割集(DCSf)表达式；(6)最后一步估计用户指定事件的后验概率给定观察到的事件集合E，计算出感兴趣的事件集合H发生的后验概率，E = E1 η E2 η ... η Ek，根据贝叶斯公式
6.根据权利要求4所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的精确推理算法为联结树算法。
7.根据权利要求4所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的近似推理算法为循环消息传递算法。
8.根据权利要求1所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述中间节点周期性的清空记录数据包访问情况的列表。
9.根据权利要求1所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的基站在10倍数据采样率的时间时，清除记录的没有发送数据包的源节点拓扑。
10.根据权利要求1所述的无线传感器网络的被动诊断方法，其特征在于所述的数据包不含源节点地址和序列号信息时，应在步骤(1)前加入添加源节点地址和序列号信息到数据包中的步骤。
全文摘要
本发明公开了一种无线传感器网络的被动诊断方法，属于无线自组织网络与传感器网络领域，包括在数据包传送的中间节点上，各个中间节点判断该数据包是否已经被标记过；若是则当前的中间节点直接转发该数据包；否则判断该节点是否收到过该源节点发送的数据包，如果没有则对该数据包进行标记，否则判断是否连续收到过该源节点发送的数据包；基站上运行对收到的带有标记的数据包进行故障解析。本方法诊断结果准确性高，并能够实时地对于大规模无线传感器网络进行故障诊断，对于网络动态性和不完整信息具有良好的适应能力，不产生额外的网络流量，不会对系统的正常运行产生负担，因此能够胜任在实际部署系统中长期提供轻量级高效诊断服务的任务。
文档编号H04W24/02GK102170648SQ201110031159
公开日2011年8月31日 申请日期2011年1月28日 优先权日2011年1月28日
发明者刘云浩, 刘克彬, 李向阳, 李默 申请人:北京浩阳华夏科技有限公司