无线传感器网络可靠性评估方法研究

发布时间：2022-12-18 08:23

　　无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）可靠性是保障网络正常工作的前提,是提高网络性能的基础。WSN可靠性不仅是网络设计的关键指标,同时也是保障网络正常运行和管理维护的重要依据。由于WSN自身特点和工作环境的特殊性,导致其与传统无线网络具有显著的差异。在WSN中,传感器个体运算能力、存储资源、电池容量有限;传感器间通讯线路带宽有限、传输速率较低、信号间存在相互干扰、传输信号随着通信距离不断削减;传感器易受到恶劣天气、电磁辐射等环境因素的影响;WSN网络易受到被动窃听、主动入侵、拒绝服务等来自互联网的网络攻击。基于以上的因素,在进行WSN可靠性研究时,只有综合考虑不同因素对WSN产生的影响,才能全面、客观的实现WSN可靠性评估。针对WSN可靠性研究是当今学术界的研究重点和难点,目前仍未能形成较为完整和成熟的理论框架。因此,该项研究具有重要的理论和实用价值。本文的研究主要集中在以下几个方面:针对WSN的运行可靠性评估框架的设计问题,通过对影响WSN运行可靠性的各个环节进行分析,汇总主要的影响因素,并根据其产生的原因进行分类,将影响因素划分为内部因素和外部因素... 

【文章页数】：138 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 无线传感器网络概述
    1.3 国内外研究现状及分析
    1.4 无线传感器网络可靠性研究存在的问题分析
    1.5 研究内容和组织结构
        1.5.1 研究内容
        1.5.2 组织结构
第2章 无线传感器网络可靠性评估框架构建
    2.1 引言
    2.2 无线传感器网络运行可靠性分析
    2.3 无线传感器网络可靠性影响因素分析
    2.4 无线传感器网络可靠性评估指标体系构建
    2.5 无线传感器网络可靠性评估框架构建
        2.5.1 无线传感器网络运行状态检测
        2.5.2 分层可靠性评估模型的建立
        2.5.3 无线传感器网络可靠性问题研究框架
    2.6 本章小结
第3章 无线传感器网络的节点故障诊断
    3.1 引言
    3.2 问题描述
        3.2.1 故障检测
        3.2.2 故障类型判断
    3.3 置信规则库
        3.3.1 置信规则库模型
        3.3.2 置信规则库推理方法
        3.3.3 置信规则库参数优化算法
    3.4 分层置信规则库的节点故障诊断模型的建立
        3.4.1 传感器数据相关性分析
        3.4.2 建立分层置信规则库的节点故障诊断模型
        3.4.3 分层置信规则库的节点故障诊断模型的推理过程
        3.4.4 分层置信规则库的节点故障诊断模型的参数优化
        3.4.5 分层置信规则库的节点故障诊断实现过程
    3.5 仿真实验
        3.5.1 实验设计
        3.5.2 基于K-means的传感器聚类实现
        3.5.3 基于分层置信规则库的节点故障类型判断模型实现
        3.5.4 实验结果分析
    3.6 本章小结
第4章 无线传感器网络的网络入侵检测
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 深度学习
        4.3.1 深度学习介绍
        4.3.2 卷积神经网络模型分析
    4.4 卷积神经网络的网络入侵检测模型建立
        4.4.1 卷积神经网络的网络入侵检测模型总体设计
        4.4.2 卷积神经网络的网络入侵检测模型的数据处理
        4.4.3 卷积神经网络的模型结构设置
        4.4.4 基于迁移学习的卷积神经网络的模型训练
        4.4.5 卷积神经网络的网络入侵检测模型的实现过程
    4.5 仿真实验
        4.5.1 实验设计
        4.5.2 基于卷积神经网络的网络入侵检测模型实现
        4.5.3 实验结果分析
    4.6 本章小结
第5章 无线传感器网络可靠性评估
    5.1 引言
    5.2 问题描述
    5.3 基于分层置信规则库的可靠性评估模型的建立
        5.3.1 建立基于分层置信规则库的可靠性评估模型
        5.3.2 分层置信规则库的可靠性评估模型的推理过程
        5.3.3 分层置信规则库的可靠性评估模型的参数优化
        5.3.4 分层置信规则库的可靠性评估模型的实现过程
    5.4 仿真实验
        5.4.1 实验设计
        5.4.2 基于分层置信规则库的可靠性评估模型实现
        5.4.3 实验结果分析
    5.5 实际案例分析
        5.5.1 实验设计
        5.5.2 实验结果分析
    5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读博士期间发表的论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于可能性分布的无线传感器网络可靠性分析[J]. 李建平,王晓凯.  测试技术学报. 2017(03)
[2]基于博弈的无线传感器网络入侵检测模型[J]. 熊自立,韩兰胜,徐行波,付才,刘布雨.  计算机科学. 2017(S1)
[3]Reliability analysis for WSN based on a modular k-out-of-n system[J]. Hailin Feng,Jieyu Dong.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2017(02)
[4]海量数据环境下用于入侵检测的深度学习方法[J]. 高妮,贺毅岳,高岭.  计算机应用研究. 2018(04)
[5]基于自编码网络特征降维的轻量级入侵检测模型[J]. 高妮,高岭,贺毅岳,王海.  电子学报. 2017(03)
[6]基于模糊神经网络的无线传感器网络可靠性评估[J]. 李建平,王晓凯.  计算机应用. 2016(S2)
[7]深度学习在僵尸云检测中的应用研究[J]. 寇广,汤光明,王硕,宋海涛,边媛.  通信学报. 2016(11)
[8]基于残差分析的挠度传感器故障时间定位算法[J]. 胡顺仁,赵宁博,张建科.  仪器仪表学报. 2016(09)
[9]基于无线传感器网络的可靠性模型及上界[J]. 马丽瑛,李剑波,王智颖,邵方明.  数学的实践与认识. 2016(12)
[10]一种大数据环境下的新聚类算法[J]. 李斌,王劲松,黄玮.  计算机科学. 2015(12)

博士论文
[1]基于置信规则库的网络安全态势感知技术研究[D]. 胡冠宇.哈尔滨理工大学 2016



本文编号：3721719