基于小波神經網絡的無線傳感網絡(WSN)節(jié)點故障診斷技術.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、由于無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，WSN）通常是運行在人類無法接近的、惡劣甚至危險的環(huán)境中，其節(jié)點會有各種故障發(fā)生，直接造成對被感知物理量的錯誤測量，甚至造成WSN某些功能喪失乃致整個網絡癱瘓。因此，對WSN節(jié)點故障診斷研究是非常必要的。
　　本文采用小波神經網絡（Wavelet Neural Network，WNN）對節(jié)點傳感部件故障進行診斷。診斷結果是完成故障檢測與故障時間定位。其中故障檢測

2、是判斷節(jié)點是否發(fā)生故障，而故障時間定位則是根據信號奇異點分析確定故障發(fā)生時間。論文主要內容包括：
　　1．介紹了已有的兩種WSN節(jié)點故障診斷方法，并對“基于空間相關性的節(jié)點故障診斷”進行了闡述。討論了基于小波神經網絡的節(jié)點故障診斷方法。
　　2．對小波神經網絡的訓練算法進行了推導，并對傳統(tǒng)的BP訓練算法進行了改進。
　　3．對節(jié)點傳感部件模型、故障類型及表征形式進行了研究。
　　4．獲取節(jié)點傳感部件正常運行和發(fā)生

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