基于人工免疫系统的无线传感器网络优化与故障诊断研究

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无线传感器网络是近几年来发展起来的一种新兴信息获取技术,在军事、国防、环境监测等领域有着广泛的应用前景。由于体积的小巧性和监测的分布性,传感器节点资源受限,路由动态多变,通信干扰容易引发故障,如何有效地优化网络性能,及时地诊断出现的故障是无线传感器网络应用的关键。生物免疫系统是一个并行和自适应信息处理系统,具有多样性、动态性、自适应性和学习记忆性等特点,模仿生物免疫系统诞生的人工免疫系统是人工智能的一个新的分支,表现出强南的信息处理和对复杂问题的求解能力。本文在对生物免疫系统的基本理论、仿生机理和人工免疫系统及其应用领域进行详细分析的基础上,利用相应的免疫算法构建无线传感器网络优化与故障诊断技术和实现方法。主要研究工作体现如下:(1)概述了无线传感器网络优化与故障诊断技术研究背景和意义,给出了本文研究内容;(2)借鉴生物免疫系统马尔可夫演化过程及其自体/非自体识别机理,建立生物免疫系统与无线传感器网络优化和故障诊断之间的映射关系,设计了网络优化与故障诊断免疫模型;(3)提出了一种基于免疫刺激机制的无线传感器网络节点优化方法。通过模仿生物免疫系统B细胞和T细胞响应机制,建立人工免疫系统与无线传感器网络的相似关系;利用时南相关理论和自适应最小均方误差滤波算法,分别构建事件信息误差与通信节点数及通信频率的相关性数学模型,根据免疫自适应调节算法确定传递事件信息所需最少通信节点数和最佳通信频率。基于矢量量化技术实现通信节点在监测区域中的定位。不同场景仿真结果表明,该方法有利于改善节点冗余性,节省网络能耗;(4)提出了一种基于免疫克隆选择的无线传感器网络路由优化算法。利用组播理论与人工免疫全局优化性能,建立路由优化与人工免疫响应对应关系,设计算法中的抗体表示、克隆繁殖、克隆选择和基因变异规则,给出算法基本流程和实现步骤,并从计算方式、局部收敛预防和鲁棒性三方面分析了算法的性能。仿真验证了算法能节约网络能量,提高路由协议鲁棒性;(5)提出了一种基于免疫协同机理的多Agent无线传感器网络故障诊断模型和实现方法。分析了模型中各个Agent的功能及其协同机制,对基于免疫算法构建的Agent实现方法提出了相应的解决方案,从抗体亲和度、收敛性和可行性三个方面分析了免疫算法的性能。仿真结果表明,该模型能够满足动态多变的无线传感器网络自适应诊断要求;(6)开发了无线传感器网络故障诊断监控软件。对软件模块的组成、功能及其实现过程进行了设计和分析,结合仿真实例验证了软件的有效性;(7)对全文工作进行了总结,并对研究中发现的问题和进一步研究方向进行了阐述。
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