時間:2022-07-20 05:32:48
序論:寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隱藏在內心深處的真相,好投稿為您帶來了一篇網絡故障診斷技術研究范文,愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑,助力您的創作。
摘要:隨著專線接入的規模還在不斷擴大,很難通過傳統的現場維護或集中培訓等方法解決,因此,探索一種解決專線故障新的解決方案非常必要。基于用戶終端的網絡故障診斷系統就是出于這方面考慮可以實施開發的系統,用戶通過系統能方便快捷地對終端故障進行預處理,大大降低了維護人員的工作量。
關鍵詞:終端網絡; 故障診斷; 效益
1、 課題研究建立
1.1、 問題提出
隨著通信運營商業務的快速發展,專線接入的規模不斷擴大,專線故障次數日趨增多,導致專線故障率逐步增加。隨著電信重組全業務運營帶來的契機,如果專線用戶故障居高不下,將直接影響公司今后數據業務的發展。由于專線接入點主要為全市各渠道營業廳,特別是鄉鎮營業廳分散,偏遠,人員流動性大,素質參差不齊,隨著業務的快速發展,各營業廳的專線接入規模將不斷擴大,很難通過傳統的現場維護或集中培訓等方法解決,因此,探索一種解決專線故障的新的解決方案非常必要。
1.2、 問題分析
根據某地市運營商提取了專線用戶發展情況和故障情況,并按照故障點所在位置進行了分類統計。用戶端故障是造成專線故障次數不斷增加的主要原因,用戶端故障占每月專線故障總數80%以上并成呈逐月增長趨勢。通過以上8個月的故障統計,我們得出了每月的平均故障及占比。
我們對用戶端的故障原因進行了分類統計,結果發現用戶端人為故障占用戶端故障次數的80%左右,是造成用戶端故障次數不斷增加的根本原因。我們得到故障占比月均值,作出如下餅圖:
對之前的《故障維護記錄表》進行了討論分析,發現用戶端大部分故障都是可以通過用戶自身簡單處理就能恢復的,于是我們對用戶在遇到常見故障的處理能力上提出了質疑,帶著這一問題,對100個曾出現過故障的專線用戶進行了常見故障處理能力調查,發現由于專線用戶各方面基礎知識薄弱,造成了用戶自身原因的故障次數多,因此提升專線用戶診斷常見故障的技能,將會是降低專線用戶自身操作問題造成的故障次數的關鍵。
2、 設定目標
2.1、 總體目標
探索出一種幫助用戶診斷網絡故障的新方法,有效減少用戶端自身操作故障次數,從而有效解決專線故障問題。
2.2、 目標值
將專線故障率由35%降低到15%以下。
3、 確定最佳解決方案
3.1、 提出可能的方案
解決目前的問題可以有以下三種截然不同的方法來幫助用戶診斷及處理人為故障,整理親和圖,得到三種可行的方案,轉換成樹圖:
3.2、 從三種方案中進行測試優選
(圖3-2:專線傳輸設備系統)
方案一:基于傳輸設備的網絡故障診斷系統
抽取了50個專線用戶,進行了基站端至用戶端的傳輸監控,對其一個月內的故障原因進行分類統計,通過分析得出,若這50個專線用戶被納入傳輸設備系統,經驗證其人為故障恢復比為78.26%。
結論:該系統可對專線用戶傳輸設備進行實時監控,能有效定位網絡故障源的大概位置,方便維護人員指導專線用戶進行故障處理。該系統部署需要大量硬件設備支撐,需要對整條鏈路的設備進行統一。
方案二:基于網管監控的網絡故障診斷系統
抽取50個專線用戶,進行了機房端至基站端的傳輸監控,對其一個月內的故障原因進行分類統計,通過分析得出,若這50個專線用戶被納入網管監控系統,經驗證其人為故障恢復比為69.57%。
結論:該系統可以對專線故障做出及時的反應,當一條鏈路出現中斷時,網管系統會及時告警,顯示哪條專線中斷,維護人員可以很快響應。每次出現故障后,維護人員會馬上與專線用戶取得聯系,電話指導用戶對故障進行判斷和處理,由于很多故障由用戶自身原因所致,維護人員工作量較大。
方案三:基于用戶終端的網絡故障診斷系統
抽取了50個專線用戶,進行了用戶端自身的傳輸監控,對其一個月內的故障原因進行分類統計,通過分析得出,若這50個專線用戶被納入用戶終端系統,經驗證其人為故障恢復比為82.61%。
結論:該系統集成了常用的DOS命令測試工具和終端設備故障判斷方法,對用戶判斷終端故障具有指導意義,用戶通過系統能方便快捷地對終端故障進行預處理。大大降低了維護人員的工作量,用戶滿意度較高。
根據上述的分析和試驗結果,對比分析各種方案如下表所示:
表3-1:三大方案對比表
方案 描述 優點 缺點 結論
基于傳輸設備的網絡故障診斷系統 在機房放置一臺監控終端,對整條專線鏈路設備進行統一更換 1、維護人員能快速診斷故障并對其進行處理。
2、技術要求不高。 1、成本昂貴,每條專線需要1000元對設備進行更換。
2、部分用戶端造成的故障還得不到解決。 故障恢復比78.26%。
效果較明顯,但成本太大。
基于網管監控的網絡故障診斷系統
在機房放置一臺終端電腦和一臺服務器,安裝基于網管的診斷系統 1、可對全網進行全天監控。
2、對中斷專線用戶信息反饋及時。 1、維護人員事務較多,每天約2/3時間與用戶溝通。2、由于用戶素質參差不齊,不能及時解決問題。
3、系統開發技術要求較高。 故障恢復比69.57%。
效果欠佳
基于用戶終端的網絡故障診斷系統 在每個用戶端可任找一臺普通的Windows系統終端機進行安裝 1、維護人員工作量降低。
2、用戶可以自己診斷并解決大多數專線終端故障 1、需對每條專線的終端安裝診斷系統,初次安裝工作量較大。
2、系統開發技術要求高。 故障恢復比82.61%。
從源頭解決問題
效果顯著
結論:由上述比較,最佳方案:研發基于用戶終端的網絡故障診斷系統。
摘要:針對傳統的網絡故障知識庫難以共同存在的缺陷的高冗余性和穩定性,綜合運用神經網絡方法和粗糙集理論,提出了RSNN算法,以獲得研究樣品凈化處理。該算法簡化了樣本,具有高適應性和高容錯性,不容易陷入局部極小點,可以有效地處理噪聲或不兼容的網絡故障診斷。使用這種方法與其它相似的方法相比,可以提高診斷的精度和速度的診斷,具有一定的價值。
關鍵詞:神經網絡;計算機網絡;故障診斷
1 引言
目前的網絡規模、網絡結構越來越復雜,這些新的變化變得越來越難作出診斷網絡故障,迫切需要的一種工具來進行網絡管理與網絡故障診斷與排除。網絡故障診斷依賴于各種網絡設備的狀態信息,當發生故障時,通過這些信息的分析和判斷,找到原因[1]。在本文中采用粗糙集理論,在原有的規則提取的網絡狀態信息,算法的基礎上決定神經網絡的粗糙集(RSNN),并引入層次分散優化的思想和錯誤的傳播原理設計,網絡故障診斷模型,引進的層次分散優化網絡故障診斷模型,可以在混合網絡環境中提供一個singlenetwork的操作控制環境來管理所有子網和管理設備,統一遠程控制的,以建立合理的和有效的診斷知識庫,故障排除和網絡設備,從而提高產品質量的網絡,抗干擾能力和快速恢復能力的重新配置。
2 網絡故障診斷的相關概念和它們的狀態信息
定義1 網絡狀態S是一個二元組 , 是非空有限的對象,稱為被管理對象的空間,記作 , 是被管網絡對象, 是相應的屬性參數, , 是狀態屬性, 是相應屬性的參數。網絡狀態信息是指行為信息提取的網絡實體在網絡運行的狀態。
定義2 網絡實體可以定義成一個三元組 ,其中 這是一個系統遷移。G是映射功能狀態變化,A是造成物理狀態變化的事件集合。網絡局部狀態能分成L個不相干的特征 , L是由域節點的性質確定。網絡故障是一種從正常狀態過渡到不正常的狀態。
網絡狀態信息通過信息的收集交界處,基于SNMP輪詢的時序相關的MIB變量的數據采集,E調換改變當前網絡運行狀況E,數據管理,轉換成網絡狀態信息:
為實體狀態的屬性參數 設定了一個閾值 , 固態性能參數的物理性能特點的基礎上,可以設定一個閾值,需要的專業知識或反復實驗,調整,建立比較函數:
用 代替 ,替換預處理后的狀態信息。得出: 。令 得到:
因此,要使用的n-維矢量表示本地網絡狀態的特性。
3 系統原理及實現
在獲取信息的基礎上RSNN的網絡性能、網絡的局部特征的性質定義的屬性過濾掉所有重要的屬性,以反映網絡故障的性質之間的關系,然后根據這些屬性,建立最低起ruleslayered綜合的知識基礎,根據神經網絡,以提高系統的性能,降低誤報率的特點。預處理模塊是負責網絡狀態記錄在一個特定的時間間隔相應的離散特征屬性,建立基于粗糙集理論和層次分布的優化思路,以減少網絡故障可辨矩陣的功能,為了消除矛盾(沖突)和重復的分類規則的故障診斷系統,為每種類型的網絡層包含多個子分類粗糙集理論,構成了一個多層次的復雜的神經網絡系統。上面的步驟包含規則的故障檢測。
診斷問題的實質是一個映射,我們使用一個神經網絡來近似這種映射,故障分類系統的學習樣本集由故障狀態和故障,如在下面的表1中示出的判決子格式的子集的屬性組成:
訓練樣本集在給定的知識領域的專家,所以難免不兼容,導致多余的樣品,對這些樣品進行培訓,不僅不提高決策的正確性,會降低效率的學習神經網絡,使用的是三層神經,每個屬性貢獻的故障現象子集的決策是不一樣的,系統需要反映不同的屬性在學習過程中的重要性,提高學習效率;此外,網絡的故障信息描述的網絡結構中的神經元和連接權特定的數目,必須導致低效的學習算法,并最終因為它是有限的使用,以得到樣品決策表決策的標志包含只有一部分的的完整沖突樣品,沙美特羅H優化算法的神經網絡結構的原始庫的規則,在每個層的神經元素來定義一個性能指標,i-層優化指標:
其特征在于,表示的第p個樣本輸入端,第i層的第j個結點的的實際加權和輸出;表示第p個樣本輸入端,第i層的第j個結點加權和期望的輸出,以確定網絡的神經元的神經網絡的權重可以調整到決策過程中的分層分散子優化問題的修正神經網絡的學習和粗糙集的決策規則之間的交流達到了粗糙集學習,提高學習當選最低的構成正確的訓練集。
(1)簡化網絡故障信息樣本系統。設R是故障屬性集,如果對于a∈R,屬性集D,如果 ,那么就刪除a;
(2)計算信息表的可辨識矩陣 ;
(3)對于可辨識矩陣中的所有取值為非空集合的元素 ,建立相應的析取邏輯表達式 ,將所有的析取邏輯表達式 進行合取運算,得到合取范式 , ,將L轉換為析取范式的形式,得 ,其中,每個合取項中包含的屬性組成約簡后的條件屬性集合,得到降低冗余后的知識系統K。
(4)穿越不同類別的知識系統屬性,如果有重復的記錄刪除沖突記錄,如果刪除一列保留了原有的屬性值,標記為其他記錄,其余的屬性值可以判斷決策,然后刪除該值,否則保持原有的價值知識系統;
(5)如果兩個記錄僅僅是一個條件屬性值,和的財產已被刪除的記錄,那么沒有標記的屬性值的記錄時,可以判斷決策,然后再刪除另一條記錄,否則,刪除記錄在案;
(6)在上述處理中,一個新的信息表,所有的屬性值是值的表芯,所有的記錄都對應一個決策規則,沙美H優化算法知識的神經網絡,輸出為每一個輸入對做如下處理:
(a)輸入信號前向傳播:
(b)輸出誤差信號后向傳播:
輸出層:由 ,得到:
隱層:和BP算法一樣,將輸出層的誤差沿代價函數的負階梯方向逐層后向傳播:
(c)計算:由 可得到:
將上式帶入 ,得到:
(7)更新權值:設誤差能量函數 ,其中 。 表示梯度,設 得到:
其中, 表示 的單位梯度向量。
(8)重復步驟(6),直至收斂或學習步數達到規定值;
(9)如果訓練成功,固定權值,用于回代,重新迭代。
4 結束語
針對傳統的網絡故障知識庫難以共同存在的缺陷的高冗余性和穩定性,綜合運用神經網絡方法和粗糙集理論,提出了RSNN算法,以獲得研究樣品凈化處理。該算法簡化了樣本,具有高適應性和高容錯性,不容易陷入局部極小點,可以有效地處理噪聲或不兼容的網絡故障診斷。使用這種方法與其它相似的方法相比,可以提高診斷的精度和速度的診斷,具有一定的價值。
【摘要】隨著信息化程度的不斷提高,煤礦局域網的規模越來越大,局域網有著便捷、傳輸速率高和資源共享等多項優點。隨之而來,在局域網的使用中也不可避免的出現各種網絡故障。作為網絡管理員,必須及時的進行診斷,從故障現象出發,分析故障原因,確定網絡的故障點,查找問題的根源,排除網路故障,快速恢復局域網的正常運行,并且想辦法減少故障的出現,確保網絡的安全性和可靠性。
【關鍵詞】局域網;網絡故障;診斷;排除方法
1、引言
安全生產信息化建設是提高礦井安全生產水平的一項基礎性工作,是貫徹“科技興煤”戰略的重要手段。網絡故障排除是一門綜合性技術,以網絡原理、網絡配置和網絡運行的知識為基礎。
2、局域網常見網絡故障
2.1 按網絡故障的性質分類
(1)硬件故障
網絡設備是否正常被連接,網卡是否正常安裝,網絡線路是否有斷路,線路和網絡模塊的打線是否正確,網絡設備如交換機、路由器的電源和連接的端口是否正常等。
(2)軟件故障
網絡軟件故障相對網絡硬件故障來說復雜得多,網絡軟件故障主要體現在網卡驅動程度的問題上,看網絡協議是否正確,IP地址分配是否正確,路由器在配置上是否準確,并且看VLAN或子網劃分是否正確,是否存在病毒等。
2.2 按網絡故障的對象分類
(1)端口故障:端口故障通常包括插頭松動和端口本身的物理故障。
(2)線路故障:在日常網絡維護中,線路故障發生率約占發生的網絡故障的70%。線路故障通常包括網絡線、水晶頭損壞及線路受到嚴重電磁干擾等引起的網絡故障。
(3)集線器、交換機或路由器故障:集線器、交換機和路由器故障在此是指物理損壞,無法工作,導致網絡不通。
(4)主機故障:此類故障通常包括網卡接觸故障,網卡松動,網卡物理故障,主機的網卡插槽故障和主機本身故障。
3、網絡故障的表現及排除步驟
3.1 網絡故障的表現
在日常的維護和管理過程中局域網的網絡故障現象雖然多種,但是其表現歸于以下幾種:
(1)計算機無法登錄到服務器;
(2)計算機用戶無法訪問網上鄰居;
(3)計算機無法從局域網內瀏覽內部網頁面,或者無法收取局域網內的電子郵件;
(4)計算機能夠瀏覽內部網絡中的網頁,也可以收發內部網絡的電子郵件,但是無法接入Internet;
(5)計算機無法通過服務器接入Internet,或者計算機只能和部分局域網中的計算機通信;
(6)計算機網絡程序運行速度緩慢。
3.2 網絡故障排除步驟
對于網絡故障首先要診斷網絡故障的表現,列舉分析故障產生的原因,在此基礎上縮小范圍,對故障原因進行定位,查找問題的根源,最后采取適當的排除方法解決。具體可以遵循如下的步驟進行。
(1)確定問題
分析網絡故障的第一步,就要首先描述清楚故障的現象和癥狀。
(2)收集因素
使用相關工具進行測試,收集需要的用于幫助隔離可能故障原因的信息。
(3)考慮可能的原因
通過集中思考,將問題分類,先排除一些不可能的問題,根據收集到的情況考慮可能的故障原因。
(4)創建診斷計劃
根據上一步確定的可能故障,制定出相應的診斷計劃。
(5)執行計劃
開始僅用一個最可能的故障原因進行診斷測試,這樣可以很容易恢復到故障的原始狀態。
(6)做好記錄
記錄每一步和最終的解決方案,以提高自己支持網絡的能力。
4、網絡故障排除方法
本文按網絡故障的性質分類,即硬件故障和軟件故障進行網絡故障診斷,在檢查網絡故障時,一般本著先硬件故障再軟件故障的順序檢查。
4.1 硬件故障排除方法
網絡硬件故障主要表現為線路、端口、網卡、信息插座等方面。一旦網絡出現故障,首先想到的最直觀的排查方便就是檢查網絡的物理線路和硬件設備。
(1)線路故障排除方法
在日常網絡維護中,線路故障發生率約占發生的網絡故障的70%。對于雙絞線引起的故障,其中包括網線及水晶頭的損壞、線序不正確以及網線過長引起的回波損耗,可以用替換法或使用測線儀來確定是否是網線的問題。
(2)端口故障排除方法
最直觀的方法就是查看信號燈狀態是否正常。如果離得較近,首先要查看網卡、HUB、交換機、路由器面板上的指示燈。
(3)集線器、交換機或路由器故障排除方法
①若懷疑是集線器或交換機問題,通常最簡易的方法是替換排除法,用正常的集線器或交換機替換原來的集線器或交換機。
②判定可能是路由器或MODEM問題,通過IE打開路由器地址或MODEM地址,看設置有沒有被更改,再看運行狀態是否正常,若運行狀態正常而網絡不通就應考慮是其它問題,并非為路由器或MODEM的問題,當然從其指示燈也可以作連接正常否的簡單判斷。
(4)主機故障排除方法
在此主要介紹主機與網卡無法匹配工作的情況。對于網卡接觸故障的解決辦法是拔出網卡將其金手指用橡皮擦擦掉其氧化層再插入使用。對于網卡松動、主機的網卡插槽故障最好的解決辦法是更換網卡插槽。
4.2 軟件故障排除方法
(1)網卡驅動程序安裝不當的排除方法
在設備管理器窗口中,檢查網卡選項,看是否驅動安裝正常,若網卡型號前標示出現“!”或“x”,表明此時網卡無法正常工作。解決方法很簡單,只要找到正確的驅動程序重新安裝即可。
(2)主機網絡地址參數設置不當的排除方法
查看網絡鄰居屬性中的連接屬性窗口,查看TCP/IP選項參數設置是否正確。
(3)主機網絡協議或服務安裝不當的排除方法
在網上鄰居屬性或在本地連接屬性窗口查看所安裝的協議是否與其他主機是相一致的。
(4)網卡設備有沖突的排除方法
磁盤大多附有測試和設置網卡參數的程序,分別查驗網卡設置的接頭類型、IRQ、I/O端口地址等參數。
(5)一些重要進程或端口關閉的排除方法用Ping線路近端的端口看是否能Ping通。
5、總結
隨著煤礦生產規模的擴大,安全生產情況日益復雜,安全生產數據信息急劇增加,運用計算機網絡技術指導、服務于安全生產工作,建立高效靈敏、運行可靠的信息體系,及時掌握安全生產動態,提高安全生產監督、管理信息化水平和工作效率,全面推進安全生產信息化建設工作已經勢在必行。
摘要:隨著社會的發展與不斷進步,無線傳感器網絡得到廣泛應用,但是由于無線傳感器節點的能量具有制約性,導致無線傳感器網絡的運用環境比較脆弱,所以本文探討一下無線傳感器網絡故障的診斷技術。
關鍵詞:無線傳感器 網絡故障 診斷技術
無線傳感器網絡是由大量傳感器節點組成的,因為傳感器節點廉價和微型的特點,促使無線傳感器網絡對節點的利用率非常高,尤其是在無線傳感網絡的監測區域,在自組織方式的參與下,以互相協作的形式完成無線傳感器的監測任務,所以其應用的前景也是非常廣闊的,但是傳感器節點的工作能力是有限的,難免會發生系統故障。
1 無線傳感器網絡故障評價指標
無線傳感器網絡故障診斷的性能評價指標是以無線傳感器的網絡特點和網絡應用為基礎制定的,其標準主要體現在診斷精度、特殊環境診斷精度、能效性以及診斷時間四個方面。
診斷精度。無線傳感器故障診斷精度是診斷機制對故障最直接的評價方式,特別是在網絡安全性較高的環境中,如果不能保障故障診斷的精確度則會導致傳感器網絡系統出現安全漏洞,同時意味著此故障診斷精度的失效,診斷精度主要是以一次過程為故障診斷的依據,分析被診斷的節點狀態與實際節點狀態的相符程度,診斷精度中故障誤報率和故障識別率為評價故障的兩個指標。
特殊環境診斷精度。無線傳感器網絡在特殊環境中的應用是有特定的診斷精度的,例如自然災害、人為破壞等特殊環境因素,由于故障的節點在網絡中的分布不均勻,可能會出現故障區域節點的過分疏散或者是節點的過分密集等現象,普通的診斷精度是不適應的,所以只能采取特殊環境的診斷精度對故障進行評價。
能效性。受無線傳感器網絡能量供應方面的影響,能效性成為故障診斷評價機制中需要最先考慮的問題,能效性比較強的故障診斷機制可以促進網絡使用壽命的延長,以便保障傳感器網絡監測、計算方面能量的持續供應,與能效性有直接關系的因素有數據通信、處理和采集三方面。
診斷時間。無線傳感器網絡投入使用后,如需進行故障診斷需要對傳感器中節點與節點之間的關系進行協作性判斷,主要是因為節點呈現激活狀態的數量比較多,如果節點出現聯系性的故障一定會對無線傳感器網絡造成巨大的能耗壓力,所以節點故障診斷的時間不宜過長。
2 無線傳感器網絡故障診斷分類
無線傳感器網絡故障主要來源于傳感器的節點,主要表現在四個模塊上,分別為能量電池供應模塊、無線網絡通信模塊、傳感處理模塊和傳感器模塊,基于無線傳感器網絡的運行和使用,其組成元件、部件會出現各種各樣的問題,如干擾通信、線路老化、電能耗損以及接線松動等等,引發無線傳感器網絡發生故障。
2.1 節點級別的故障
節點級別的故障主要是發生在傳感器網絡的節點處,大部分故障主要是傳感器的節點本身出現了問題,其又可分為節點軟故障和節點硬故障,軟故障是指節點在不影響無線傳感器網絡運行的前提下發生故障,只有對數據進行傳送和測量時,可瞬間影響通信的故障;硬故障是指對節點本身以及對傳感器網絡造成的直接損害,例如節點本身損壞、電源布置不合理或電源能量不足都會造成無線傳感器網絡故障。
2.2 網絡級別的故障
網絡級別的故障是指無線傳感器的節點本身是正常的,但是在節點與節點之間的傳輸、協作方面上出現制約性問題,導致網絡連接異常、通信受阻、信息丟失、IP偏差、非法入侵等等,此故障的出現是直接作用于網絡的,其故障的表現極其明顯,而且故障出現的速度非??欤绊懛秶容^廣,屬于無線網絡傳感器網絡中相對較為敏感的故障。
2.3 功能級別的故障
無線傳感器網絡功能級別的故障對于整體網絡都是存在影響的,如出現功能級別的故障會造成網絡中匯集點不能正常接收和收集網絡中運行的全部信息,引起功能級別故障的原因主要有傳感器節點的重啟、死亡和失效,鏈接線路故障以及路由裝置故障等。
2.4 數據級別的故障
數據級別的故障是指傳感器節點表現正常,但是傳達了錯誤的數據信息,致使網絡形成錯誤的數據感知,數據級別故障的隱蔽性比較強,只有經過精細的檢測才可發現傳感器節點傳遞了錯誤的感知數據,因為即使節點感知數據傳遞錯誤,但是其本身的表現形式是沒有任何問題的,因此無形中降低了無限傳感器網絡的運行性能,而且會錯誤的引導網絡管理員檢查維修。
3 無線傳感器網絡故障診斷技術
無線傳感器網絡故障診斷主要是針對其投入使用的期間,通過對網絡傳遞的信息進行分析,判斷無線傳感器網絡是否發生故障,根據故障發生的狀態檢測導致故障發生的基本根源,無線傳感器網絡故障的診斷是一項復雜而又系統的工程項目,基于其所處的環境以及自身運行的特點決定了故障診斷的難度,為降低診斷的難度,一般情況在進行故障診斷時需要以傳感器各個節點日常的測量數據為主,以節點數據傳輸的附加信息為輔,促進故障診斷的效率。
無線傳感器網絡故障診斷的指標為傳感器高質量的服務和能量的有效保護,而故障診斷策略的衡量指標主要有錯誤警報率和檢測率,其中錯誤報警率反饋的是無效警報在診斷報告總警報中的占據比例,錯誤報警率較低即可說明此次診斷結果具有較高的可信度;檢測率反饋的是被檢測出的故障在網絡總故障中占據的比例,與錯誤報告率相反,檢測率越高則說明診斷策略的有效性比較高。目前對無線傳感器網絡故障診斷技術的研究主要以傳感器的故障、場景類型為中心,對傳感器節點的功能、讀數故障進行探討,分析無線傳感器網絡故障的診斷技術。
3.1 傳感器節點讀數故障的診斷技術
節點讀數故障的診斷技術主要是針對無線傳感器網絡中錯誤的測量數據,錯誤數據產生的情況主要有外界環境干擾導致網絡受到安全攻擊、節點部件的損壞等等,針對節點讀數故障提出以下診斷技術。
(1)WMFDS診斷技術。此技術主要是對傳感器節點與節點之間的數據進行空間相關性的測量,越臨近的節點其測量結果的相似性越大,所以只能通過正常讀數的空間關系,根據此理論提出WMFDS診斷方法,主要是對兩節點之間的故障率、分布密度進行分析,判斷節點是否出現問題,此方法還可對相鄰的節點進行加權處理,但是此方法只可以用于具有空間相關性的節點讀數上。
(2)FIND診斷技術。此技術利用無線傳感器節點在監控區域具有可持續性監測的特點,感知網絡的突然事件,此節點的數據讀取可反饋事件發生點到節點相對應的距離,傳感器節點的信號強度與距離是呈現相反關系的,即相對距離越大,節點信號強度越弱,節點信號的強弱變化被稱為單調變化特性,所以節點的單調特性是反饋節點出現讀數故障的判斷標準,比如故障節點會表現出與相對距離單調特性相反的現象。
(3)CSN診斷技術。此診斷技術是有一定局限性的,主要是以移動設備為檢測對象,利用加速器得出節點的地震運動,故障節點的讀數會存在閾值,此閾值與實際歷史差距比較大,通過計算機分析節點比例,如出現較高閾值則說明此節點出現了一定的問題。
3.2 傳感器節點網絡故障的診斷技術
傳感器節點網絡故障主要表現在鏈路受環境因素的影響導致網絡可靠性降低等現象,針對傳感器節點網絡故障提出的診斷技術主要有以下三種:
(1)網絡軟件調試法。在傳感器的節點中采取調試,利用軟件的調試命令,對節點處的網絡狀態進行分析,收集節點網絡數據,確定節點網絡故障的來源。
(2)特定模型推斷法。特定模型推斷法主要包括兩種,分布式和集中式的方法。分布式的診斷技術是針對網絡中的所有節點,利用從局部到整體的決策方法,分布式診斷技術的代表方法有LD2和TinyD2,最終通過節點網絡的整合,得出診斷報告;集中式的診斷技術是在網絡節點處植入小型探測器,以便對經過節點的應用數據進行分類、分組,但是探測器對得到信息的分析能力是非常有限的,所以需要感知系統的參與,以此為基礎進行節點網絡故障的細化診斷。
(3)無聲故障診斷技術。此診斷技術在三種技術中是具有一定特殊性的,其可對無經驗故障進行有效診斷,例如AD診斷技術,即是比較典型的代表,通過對節點各類型診斷信息之間相關性圖表的變化,發現網絡中存在的隱藏故障,即無聲故障,此技術可提高故障診斷的準確率,同時降低了故障出現的頻率。
綜上所述,利用無線傳感器故障診斷技術診斷無線傳感器網絡中出現的問題,并對其進行及時有效的處理,一方面可以提高無線傳感器網絡的運用效率,另一方面提高了無線傳感器網絡的使用率,所以無線傳感器網絡的正常運行在一定程度上促進我國經濟效益和社會效益的發展和提高。
4 結語
無線傳感器網絡在世界范圍內的關注度是比較高的,其滲透多項科學技術,例如無線通信技術、傳感器技術以及信息處理技術等等,無線傳感器的研究不論是在經濟效益上還是在社會效益上,都是具有極其重要的意義的,無線傳感器有效的網絡故障診斷技術一方面可以提高無線傳感器的利用效率,另一方面對能源節約具有一定的實際價值。