無(wú)線(xiàn)通信論文
摘要：傳統無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)定位方法無(wú)法有效處理節點(diǎn)功率波動(dòng)以及模糊環(huán)境對故障節點(diǎn)定位精度的干擾。提出基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)定位方法，分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在節點(diǎn)故障定位的三種作用形式，融合形式1和3對冗余節點(diǎn)故障進(jìn)行定位，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )當成預測器，將前一采樣時(shí)刻的正常輸出交叉輸入n個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，獲取節點(diǎn)當前時(shí)刻的預測輸出值，取節點(diǎn)預測輸出值和真實(shí)輸出值的殘差，若該殘差值高于閾值，則說(shuō)明該節點(diǎn)是故障節點(diǎn)。實(shí)驗結果表明，所提故障節點(diǎn)定位方法能夠對節點(diǎn)的附加、倍數以及短路故障進(jìn)行準確定位。
關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)通信論文
隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )的應用領(lǐng)域不斷擴張。但是無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )中的節點(diǎn)受到自身以及外界因素的干擾，會(huì )出現較多的故障，導致傳感網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量降低[12]。傳統無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)定位方法，無(wú)法有效處理節點(diǎn)功率波動(dòng)以及模糊環(huán)境對故障節點(diǎn)定位精度的干擾，具有較高的局限性。因此，尋求有效的方法對故障節點(diǎn)進(jìn)行準確定位，具有重要的應用意義。
1基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)定位技術(shù)
1.1小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在節點(diǎn)故障定位的作用形式
根據小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在節點(diǎn)故障定位中作用，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在故障節點(diǎn)定位過(guò)程作用劃分成如下三種形式：(1)將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )當成分類(lèi)器，將節點(diǎn)輸出當成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入值，用“1”和“0”描述節點(diǎn)存在故障以及不存在故障，并將節點(diǎn)狀態(tài)當成網(wǎng)絡(luò )輸出[3]，通過(guò)不同的故障模式對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)施訓練，采用訓練好的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)器對無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)進(jìn)行定位。該方法的定位原理如圖1所示。(2)將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )當成觀(guān)測器，基于大量的隱層，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可對系統輸入/輸出樣本實(shí)施自主學(xué)習，逼近真實(shí)的動(dòng)態(tài)系統[4]�；趥鹘y觀(guān)測原理塑造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )觀(guān)測器，通過(guò)正常工作情況下的數據對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練，采用訓練好的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )觀(guān)測器形成故障殘差，完成無(wú)線(xiàn)傳感故障節點(diǎn)的定位[5]。定位原理如圖2所示。絡(luò )塑造傳感網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)的預測模型，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入值為節點(diǎn)的前一時(shí)刻輸出值，網(wǎng)絡(luò )輸出是節點(diǎn)的輸出預測值，對比該預測值同節點(diǎn)的真實(shí)輸出值，產(chǎn)生殘差實(shí)施故障節點(diǎn)定位。該方法的定位原理如圖3所示。在對孤立節點(diǎn)進(jìn)行故障定位時(shí)，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )當成觀(guān)測器，將節點(diǎn)當前時(shí)刻的輸入當成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入，逼近節點(diǎn)當前時(shí)刻的正常輸出為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸出[67]。融合形式1和3定位冗余節點(diǎn)故障，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )當成預測器，將前一采樣時(shí)刻的正常輸出當成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入，預測節點(diǎn)當前采樣時(shí)刻的輸出，獲取差值信號，再同預先設置的閾值實(shí)施對比，則高于閾值的差值信號對應的節點(diǎn)為故障節點(diǎn)。
1.2無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )冗余節點(diǎn)故障定位
無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )冗余節點(diǎn)故障定位示意圖見(jiàn)圖4.其由無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器以及信息定位方案構成。無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )中有n個(gè)檢測值存在冗余關(guān)系的傳感器節點(diǎn)，x1,x2,…,xn-1,xn用于描述n個(gè)傳感器節點(diǎn)的輸出值。采用圖3描述的結構圖，將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )當成預測器，獲取節點(diǎn)后續時(shí)刻的正常輸出。本文方法定位無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)前，需要塑造n個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器，并訓練這些預測器。在無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )簇中全部節點(diǎn)的運行狀態(tài)都是正常時(shí)，采集訓練樣本。通過(guò)交叉訓練方法對訓練樣本實(shí)施訓練[8]，交叉訓練k個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器的過(guò)程如圖5所示。其他預測器的訓練方式也采用該交叉訓練方式。由圖5可知，若無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)的采樣時(shí)刻是t0,t1,t2,…,tn，傳感節點(diǎn)在t0,t1,t2,…,ti(i<n)時(shí)刻正常運行，則基于t0,t1,t2,…,ti(i<n)時(shí)刻的節點(diǎn)輸入/輸出塑造訓練樣本，交叉訓練n個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器，在對無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )的故障節點(diǎn)進(jìn)行定位[910]。
2實(shí)驗驗證
實(shí)驗采用本文提出的基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)定位方法，對某無(wú)線(xiàn)傳感測溫系統中的溫度傳感節點(diǎn)故障進(jìn)行定位分析，檢測本文方法的性能，實(shí)驗設置閾值為0.5℃。實(shí)驗將歸一化的檢測樣本輸入到訓練好的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器內，并對其輸出進(jìn)行反歸一化處理，同溫度節點(diǎn)故障檢測樣本進(jìn)行對比，獲取溫度節點(diǎn)產(chǎn)生1℃偏差故障、0.05倍數故障以及短路故障的殘差曲線(xiàn)，分別如圖6、圖7所示。分析圖6可得，無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )溫度傳感節點(diǎn)存在1℃附加故障后，其殘差曲線(xiàn)高于報警閾值，有效定位出了故障。能看出當無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)存在附加故障，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器在其殘差高于閾值下，準確定位出該故障節點(diǎn)。圖7所示的無(wú)線(xiàn)傳感溫度節點(diǎn)的倍數故障是平穩波動(dòng)的故障，隨著(zhù)采樣節點(diǎn)的增加，節點(diǎn)同小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器輸出形成的殘差也逐漸提升，如果殘差高于報警閾值，則小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測器可定位出故障節點(diǎn)。
3結論
本文提出基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )故障節點(diǎn)定位方法，其能夠對節點(diǎn)的附加、倍數及短路故障進(jìn)行定位。
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