1. 研究目的与意义（文献综述）

无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。无线传感网络在国际上被认为是继互联网之后的第二大网络，2003年美国《技术评论》杂志评出对人类未来生活产生深远影响的十大新兴技术，传感器网络被列为第一 。

在现代意义上的无线传感网研究及其应用方面，我国与发达国家几乎同步启动，它已经成为我国信息领域位居世界前列的少数方向之一。在2006年我国发布的《国家中长期科学与技术发展规划纲要》中，为信息技术确定了三个前沿方向，其中有两项就与传感器网络直接相关，这就是智能感知和自组网技术。当然，传感器网络的发展也是符合计算设备的演化规律。

2. 研究的基本内容与方案

传感器故障主要包括：完全失效故障、固定偏差故障、漂移偏差故障和精度下降这四类:
(1)完全失效故障是指传感器测量的突然失灵，测量值一直为某一常数；
(2)固定偏差故障主要是指传感器的测量值与真实值相差某一恒定常数的一类故障，有故障的测量值曲线与无故障的测量值曲线是平行的；
(3)漂移故障是指传感器测量值与真实值的差值随时间的增加而发生变化的一类故障；
(4)精度下降是指传感器的测量能力变差，精度变低。精度等级降低时，测量的平均值并没有发生变化，而是测量的方差发生变化。
固定偏差故障和漂移故障都是不容易发现的故障，在故障发生的过程中会引起一系列的无法预计的问题，使控制系统长期不能正常发挥作用。

现阶段关于节点故障检测算法的研究大致可分为五类：基于多数投票策略的算法(贝叶斯算法，MDF算法)、基于中值策略的算法(LEBDF算法,双邻域中值算法)、基于决策扩散策略的算法(FD算法，DFD算法)、基于加权的算法(WMFDS算法，DFDBW算法)、基于分簇的算法。

多数投票算法是指在一个数组中，元素个数为n（假设最多投票元素存在），输出元素出现次数大于n/2的数。定义一个计数器count和一个临时存储当前元素的变量now。
(1)如果count==0，则将now的值设置为数组的当前元素，将count赋值为1；
(2)反之，如果now和现在数组元素值相同，则count ，反之count--；
(3)重复上述两步，直到扫描完数组。
(4)count赋值为0，再次从头扫描数组，如果素组元素值与now的值相同则count ，直到扫描完数组为止。
(5)如果此时count的值大于等于n/2，则返回now的值，反之则返回-1。
本次研究是基于多数投票策略的无线传感网络故障检测算法研究工作，首先要对多数投票算法相关理论进行分析研究，为进一步的研究奠定基础。多数投票策略是一种基于邻居节点数据分析，检测无线传感网络中的故障情况的算法，通过不断分析历史数据，改变节点的可信度，通过对比分析该节点与其可信度达到要求的邻居节点的数据，判断该节点是否发生故障。检测算法大致步骤如下：
(1)构建检测节点 S 的邻居节点集N（S）;
(2)计算该邻居节点集内节点的可信度水平，构建可信邻居节点集N^*（S）；
(3)取 n 个可信度达到要求的健康节点数据，用于和该节点数据进行分析比较，记第 m 个健康节点数据为 x_m，计算这n个邻居节点的数据与该节点 x_s的数据差的平均值
(4)计算节点 S 的数据偏移量异常个数，如果该节点与其邻居节点之差小于平均值，则令A_i=A_i 1；如果A_ilt;n/2，则说明该节点失效，使其可信度改为0，该节点不可信；
除了该节点发生故障之外，还有其他可能导致可信度误判的情况：当节点及其邻居节点检测所在区域刚刚有事件发生,从而突然导致有较大偏离值，或者节点所在监测区域有事件发生,有部分邻居节点所在的区域没有事件发生。这两种情况下不该判断该节点为不可信节点。
通过仿真实验观察，验证在不同节点密度情况下，多数投票策略算法在应对不同节点故障率时，检测出故障节点的概率，根据理论分析，在相同条件下，基于多数投票策略算法相对其他算法来说,检测性能较差，节点故障概率升高时会导致算法的检测性能下降，此算法适合故障概率较低时使用，具有简单，复杂度较低，能耗较低的优点。容错的贝叶斯事件检测算法就是基于多数投票策略算法中的一种，该算法的时间复杂度为O(n)，具有空间相关性，实用性较低，在实际应用中经常与MFD算法一起综合使用来提高算法的适用性，也可通过采用分布式加权的方法，考虑邻域的邻域的容错范围从而提高该算法的纠错能力。

3. 研究计划与安排

第1－2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，确定方案，完成开题报告。

第3－6周：学习基于多数投票策略的故障检测算法。

第7－8周：阅读相关英文资料，完成英文资料的翻译。

4. 参考文献（12篇以上）