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基于簇内数据聚类算法的WSNs故障检测方法
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:《仪器仪表学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所,哈尔滨150080
  • 相关基金:基金项目:教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20092302110013)、教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0062)资助项目
中文摘要:

能量是无线传感器网络应用中最宝贵的资源,由于节点能量消耗完毕死亡而导致网络瘫痪是一种典型故障。针对此故障形式提出了一种基于簇内数据聚类算法的故障检测技术,该方法利用无线传感器网络在按照地理位置进行分簇的基础上,通过采用数据聚类的方法,在能量不受限的汇节点处进行簇内数据再聚类,然后设置阈值进行故障检测。通过仿真实验证明,合理选择检测阈值,该方法在保持基于历史与邻居数据的节点自检测方法较高准确率的基础上,极大地减小了能量消耗,且明显降低了故障检测误警率。

英文摘要:

Energy consumption is vital in wireless sensor networks (WSNs) since node death is a typical fault caused by energy depletion. Aiming at this fault, a fault detection technique based on clustering (FDTC) is proposed in this paper. Employing carefully-chosen threshold, the clustering algorithm is deployed on the sink node with unconstrained energy consumption on the basis of dividing the WSNs into clusters according to their geographical position. Simulation experiment results demonstrate that by choosing appropriate threshold, this algorithm greatly reduces energy consumption and false alarm probability while still maintains high detection accuracy.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481