作者：鲁义宽,李波 单位：重庆市光学机械研究所 出版：《激光杂志》2016年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGZZ2016010200 DOC编号：DOCJGZZ2016010209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于粒子群算法及高斯分布的WSN节点故障诊断》PDF+DOC2013年第01期 余成波,李芮,何强,余磊,谭俊 《无线传感器网络中移动式连通研究综述》PDF+DOC2017年第01期 王田,缪海星,蒋文贤,赖永炫,王国军,贾维嘉 《温室测控系统无线传感器网络节点故障诊断研究》PDF+DOC2013年第08期 王华东,许慧雅 《基于C4.5算法的无线传感器网络农业环境部署节点故障诊断方法》PDF+DOC2011年第15期 许崇霞,宋婷婷,冯德军,卢启福,杨敬锋 《无线传感器网络中节点故障诊断方法的研究》PDF+DOC2010年第23期 季赛,袁慎芳,马廷淮,田伟 《无线网络节点的太阳能最优利用效率》PDF+DOC2009年第04期 谭春禄,刘勇,李秀珍,仲元昌 《基于时空特性的无线传感器网络节点故障诊断方法》PDF+DOC2009年第10期 季赛,袁慎芳,吴键,王水平 《一种改进的DFD无线传感器网络节点故障诊断算法研究》PDF+DOC2008年第08期 蒋鹏 《无线传感器网络均衡成簇节能路由算法》PDF+DOC2013年第26期 胡胜利 《无线传感器节点的故障诊断研究》PDF+DOC2013年第S1期 尚兴宏,尚曦乐,章静,钱焕延

    • 无线传感器网络中WSN节点常常被部署在一些不可控制的危险环境中，而节点部署后很难对其进行管理维修处理。节点一旦出现故障，便可导致测量错误，传输数据出现错误，大大消耗了节点能量以及网络宽带，甚至导致网络瘫痪。为此本文对无线传感器网络故障节点诊断进行了研究，在分析节点故障类型的基础上，提出了一种多核小波相关向量机(MKWRVM)节点故障诊断算法。在算法中采用四个分类器以对正常节点以及四类故障进行辨别。仿真结果表明本文算法故障诊断率相比其他算法更高，能够有效延长网络的生存周期。

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