1.算法描述
无线传感网络节点由传感器模块、处理器模块、通信模块、存储模块和电源模块构成，处理器模块是节点的核心单元。
①传感器模块：负责整个监测区域内信息的采集和数据转换。
②通信模块：负责与其他传感器节点进行无线通信，交换控制消息和收发采集的数据。
③电源模块：为传感器节点提供运行所需能量，通常采用微型电池、太阳能等供电。
无线传感器网络中故障节点会产生并传输错误数据,这将消耗节点的能量和带宽,同时会形成错误的决策。利用节点感知数据的空间相似性,提出了节点故障诊断的算法,通过对邻节点所感知的感数据进行比较,从而确定检测节点的状态,并将测试状态向网络中其他相邻节点进行扩散。对于网络中存在的节点瞬时故障,通过时间冗余的检测方法,降低故障诊断的虚警率。该算法对实现故障节点的检测具有较好的性能,实验结果验证了算法的可行性和有效性。
近年来,无线传感器网络中节点的硬件设计、无线通信、计算处理、能量有效、网络协议等研究和创新不断提出,与此同时,网络的可靠性和可持续性的需求也日益增加,节点的故障诊断对实时了解网络状态起着重要的作用。故障节点会降低整个无线传感器网络的服务质量,发生故障的节点会产生并传输错误的传感数据,使监控中心无法得到正确的检测信息,从而产生错误的决策。同时,由于大量廉价的节点部署在不可控、恶劣的甚至敌对的环境中,传感器节点发生故障的概率相对其他系统发生故障的概率要高得多;另外,节点的能量有限,节点因电池耗尽而失效也是非常普遍的。
WSN（Wireless Sensor Network）是一种无线传感器网络，它由许多节点组成，每个节点都有传感器和无线通信功能。在WSN中，节点故障是一个常见问题，这可能会导致网络性能下降甚至瘫痪。因此，在WSN中诊断节点故障是非常重要的。基于时空特性的WSN网络节点故障诊断方法是利用时空特性来诊断节点故障。这种方法通常基于节点间的通信模式来判断节点是否正常。例如，如果一个节点在某个时间段内没有收到其他节点的信息，或者如果一个节点在某个时间段内没有发送信息，则可以认为该节点可能出现故障。此外，还可以利用节点的历史通信模式来诊断节点故障。例如，如果一个节点通常每天都会发送数据，但突然几天没有发送数据，则可以认为该节点可能出现故障。
时空特性是指节点在时间和空间上的特征。在WSN中，时空特性可以用来诊断节点故障、预测网络性能、优化节点部署方案等。具体来说，节点的时空特性可以表示为节点的通信模式，包括节点的通信频率、通信距离、信道利用率等。这些特性可以通过监测节点的通信行为来获得。此外，节点的时空特性还包括节点的功耗模式，即节点在不同时间段内的功耗水平。这些特性可以通过监测节点的功耗变化来获得。节点的时空特性对于WSN的性能至关重要，因此在设计和维护WSN时应特别注意。
2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下：
3.MATLAB核心程序 `%计算网络指标
[Cc,Cc_avg] = func_Cluster_Coeff(xk_ij);
% disp(['聚类系数为：',num2str(Cc_avg)]);
[Dds,Dds_avg,M,P_Dds]= func_Degree_Distribution(xk_ij);
% disp(['平均度为：',num2str(Dds_avg)]);
%状态cij计算
c_ij = zeros(Note,Note);
for j1 = 1:Note
for j2 = 1:Note
if xk_ij(j1,j2) == 1;
if abs(State(j1)-State(j2))<=epss
c_ij(j1,j2) = 0;
else
c_ij(j1,j2) = 1;
end
else
c_ij(j1,j2) = 0;
end
end
end
%计算相似节点的相似程度，变量名字为ci
ci = zeros(1,Note);
for j1 = 1:Note
tmp=0;
for j2 = 1:Note
if xk_ij(j1,j2) == 1;
if c_ij(j1,j2) == 0;
tmp=tmp+1;
end
end
end
ci(j1) = tmp;
end
%根据门限获得故障点
for j1 = 1:Note
if ci(j1)<5-theta1
F(j1)=1;
end
end
%计算正确率
L(jj) = length(find(F==F_real))/length(F_real);
%计算虚警
CNT = 0;
for i = 1:length(F)
if F_real(i)==0 & F(i)==1
CNT = CNT + 1;
end
end
LL(jj) = CNT/length(F);
end
L2(ki)= mean(L);
LL2(ki)= mean(LL);
end
figure;
plot(Per,L2,'-bs',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','r',...
'MarkerFaceColor',[0.7,0.7,0.4]);
xlabel('节点故障率');
ylabel('故障诊断精度');
axis([0.05,0.3,0.5,1]);
figure;
plot(Per,LL2,'-bs',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','r',...
'MarkerFaceColor',[0.7,0.7,0.4]);
xlabel('节点故障率');
ylabel('虚警率');
axis([0.05,0.3,0,1]);
if theta1 == 1
save R1.mat Per L2 LL2
end
if theta1 == 2
save R2.mat Per L2 LL2
end
if theta1 == 3
save R3.mat Per L2 LL2
end
figure;
bar(ci);
xlabel('节点数');
ylabel('c_i');
figure;
subplot(211);
bar([1:Note],Dds);
xlabel('节点编号');
ylabel('节点的度');
subplot(212);
bar([0:M],P_Dds,'b');
xlabel('节点的度');
ylabel('节点度的概率');
figure;
plot(X,Y,'bo');
hold on
hold on
for j1 = 1:Note
for j2 = 1:Note
if xk_ij(j1,j2) == 1;
plot([X(j1),X(j2)],[Y(j1),Y(j2)],'m','linewidth',1); hold on
end
end
end`
