计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
8期
2447-2449,2453
,共4页
传感器节点%故障诊断%隐Markov模型%多节点融合决策
傳感器節點%故障診斷%隱Markov模型%多節點融閤決策
전감기절점%고장진단%은Markov모형%다절점융합결책
sensor nodes%fault diagnosis%hidden Markov model%multi-node fusion of decision-making
为了能够有效地检测出无线传感器网络中的故障节点,并对故障节点进行准确的诊断,提出一种基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断算法.该算法采用有向图的知识构建网络节点的连接图,通过节点连接图来判定网络节点是否发生了故障,并采用隐Markov模型对故障节点状态进行预测,从而排除由于节点剩余能量不足而导致的误判.而在故障节点的诊断上,考虑到多种故障原因使得诊断方法复杂化,因此采用了多节点融合决策的故障节点诊断方法.该方法采用故障节点与其相邻节点之间同时进行故障验证,具有更低的运算量和准确度.实验仿真表明,该故障诊断方法在节点故障状态的正确划分率、误判率以及算法运行速度上都达到了较好的效果.
為瞭能夠有效地檢測齣無線傳感器網絡中的故障節點,併對故障節點進行準確的診斷,提齣一種基于隱Markov模型的多節點融閤決策併髮故障診斷算法.該算法採用有嚮圖的知識構建網絡節點的連接圖,通過節點連接圖來判定網絡節點是否髮生瞭故障,併採用隱Markov模型對故障節點狀態進行預測,從而排除由于節點剩餘能量不足而導緻的誤判.而在故障節點的診斷上,攷慮到多種故障原因使得診斷方法複雜化,因此採用瞭多節點融閤決策的故障節點診斷方法.該方法採用故障節點與其相鄰節點之間同時進行故障驗證,具有更低的運算量和準確度.實驗倣真錶明,該故障診斷方法在節點故障狀態的正確劃分率、誤判率以及算法運行速度上都達到瞭較好的效果.
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