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        物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估方法綜述

        2023-10-23 05:12:22李君妍劉永杰
        關(guān)鍵詞:可靠性聯(lián)網(wǎng)建模

        李君妍, 范 波, 劉永杰

        ( 中國兵器裝備集團(tuán) 自動化研究所長沙分公司, 湖南 長沙 410000)

        0 引言

        隨著智能設(shè)備和高速網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用, 物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT) 作為一種新興技術(shù), 得到大范圍的發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)沒有標(biāo)準(zhǔn)定義[1],但一般來說,物聯(lián)網(wǎng)是一種將獲取和共享數(shù)據(jù)的唯一可識別端點(diǎn)或“事物”組成的網(wǎng)絡(luò)[2],旨在將人和各種事物無縫連接起來,使社會朝著智能化、便利化和高效化的方向轉(zhuǎn)變,其基本特征是對信息進(jìn)行全面感知、可靠傳輸和智能處理。

        物聯(lián)網(wǎng)通過傳感裝置獲取實(shí)體信息, 并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)较嚓P(guān)服務(wù)節(jié)點(diǎn), 從而通過人與物、 物與物的互聯(lián)互通,實(shí)現(xiàn)對物理世界的智能識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。 物聯(lián)網(wǎng)是由各種支撐技術(shù)組成的異構(gòu)架構(gòu)[4],如射頻識別 (Radio Frequency Identification,RFID)[3]、 近場通信(Near Field Communication,NFC)[5]和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[6]等。 物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成功應(yīng)用于多個領(lǐng)域,如智能制造、智慧醫(yī)療、智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)、汽車工業(yè)、智慧供應(yīng)鏈等,幾乎影響著我們生活的方方面面。

        而由于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)用的安全性需求,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)必須在預(yù)定任務(wù)時間內(nèi)可靠運(yùn)行,但物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備常暴露于極端環(huán)境中,如極端溫度、極端濕度、腐蝕性煙霧和機(jī)械沖擊或震動中。為避免出現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備故障、關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失、網(wǎng)絡(luò)中斷、數(shù)據(jù)損壞或丟失等故障,避免造成任務(wù)失敗、經(jīng)濟(jì)損失、環(huán)境破壞等后果,需要在物聯(lián)網(wǎng)部署之前進(jìn)行評估,衡量預(yù)期使用條件,確定物聯(lián)網(wǎng)需求設(shè)計(jì),權(quán)衡量化物聯(lián)網(wǎng)可靠性需求。 由于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),對于其進(jìn)行建模和評估都存在困難,而準(zhǔn)確有效的進(jìn)行建模、分析和評估有助于更好的優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),完善物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)。

        1 物聯(lián)網(wǎng)連通可靠性評估

        1.1 概念

        物聯(lián)網(wǎng)連通可靠性,指的是僅僅考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),將物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)連通功能的概率作為可靠性的度量。 評估指標(biāo)主要為端可靠度,需要計(jì)算實(shí)現(xiàn)連通功能的概率,根據(jù)是否有源,可以分為有源網(wǎng)絡(luò)中的ST 可靠度、SK 可靠度和SAT 可靠度,無源網(wǎng)絡(luò)中的兩端可靠度、k 端可靠度和全端可靠度,如圖1 所示。

        圖1 物聯(lián)網(wǎng)連通可靠性評估指標(biāo)分類

        1.2 評估方法

        1.2.1 基于圖論和概率論的分析建模方法

        應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估的分析建模方法,主要是使用基于物聯(lián)網(wǎng)特征的數(shù)學(xué)和/或形式表示,并使用封閉形式或仿真進(jìn)行求解。目前對于物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估,已提出經(jīng)典解析方法[7]、馬爾可夫分析方法[8]、可靠性框圖法(RBD)[9-10]、故障樹分析法[11]等方法。

        經(jīng)典解析方法包括狀態(tài)枚舉算法、不交積和法、容斥原理方法和因子分解法。 狀態(tài)枚舉算法通過枚舉出網(wǎng)絡(luò)正常的所有元件狀態(tài),而計(jì)算相應(yīng)的可靠度;容斥原理方法將物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)可靠度表述為全部最小路集的并,使用容斥原理去掉相容事件相交的部分, 計(jì)算相應(yīng)的可靠度;不交積和法則通過求解并的不交積和來計(jì)算;因子分解法則選擇網(wǎng)絡(luò)中的一個元件, 按照其可靠與不可靠逐步向下分解,從而迭代獲得可靠度。優(yōu)點(diǎn)在于直觀容易理解, 算法的正確性容易驗(yàn)證, 缺點(diǎn)在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)數(shù)增加時,計(jì)算復(fù)雜度將會指數(shù)增長的“組合爆炸”問題,如果結(jié)點(diǎn)數(shù)過大,時間上難以承受。

        馬爾可夫模型中,如果給定當(dāng)前時刻信息,則過去的狀態(tài)(指當(dāng)前時刻以前的狀態(tài))對于預(yù)測將來的狀態(tài)(指當(dāng)前時刻后的狀態(tài))是無關(guān)的,避免了使用狀態(tài)枚舉算法時節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)爆炸增長的問題。

        可靠性框圖(RBD)使研究者可以通過組合任務(wù)系統(tǒng)元素的可靠性來表示和評估系統(tǒng)的可靠性, 故障樹分析(Fault Tree Analysis,F(xiàn)TA) 則將故障事件作為頂部事件,通過故障因果邏輯分析, 尋找頂部事件發(fā)生原因及其組合,構(gòu)建邏輯因果關(guān)系圖。FTA 不僅能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行定性風(fēng)險分析,在有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)時還可以進(jìn)行定量分析計(jì)算,估計(jì)系統(tǒng)頂事件發(fā)生概率以及底事件的重要度。

        1.2.1.1 二態(tài)、故障統(tǒng)計(jì)獨(dú)立假設(shè)

        研究者們假設(shè)節(jié)點(diǎn)和鏈路只有兩種狀態(tài): 開狀態(tài)和關(guān)狀態(tài)(故障狀態(tài)),其概率是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。

        從節(jié)點(diǎn)角度,Wang 等[12]將將節(jié)點(diǎn)模型分為4 種組件:傳感組件、處理組件、通信組件、電源組件[13-14],進(jìn)行故障樹分析,并考慮多個MAC 協(xié)議下的傳感器節(jié)點(diǎn)可靠性,回避了對于傳感器節(jié)點(diǎn)壽命遵循一定分布的假設(shè),但只適用于同構(gòu)WSN 網(wǎng)絡(luò)。 為了減少計(jì)算量,AboElFotoh 等[15]使用狀態(tài)枚舉算法和因子分解法,對于使用簇型結(jié)構(gòu)的無線分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行2 端可靠度評估, 證明了對于任意網(wǎng)絡(luò), 使用狀態(tài)枚舉算法是進(jìn)行2 端可靠性評估是P-hard問題,時間復(fù)雜度為O(2n),同時考慮了使用不相交路徑和區(qū)間圖的特殊情況,進(jìn)一步降低時間復(fù)雜度。 Vasar 等[16]首次提出使用馬爾可夫模型構(gòu)建可靠性函數(shù)或平均故障時間(MTTF)來評估使用二態(tài)組件的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可靠性, 為評估無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可靠性提供了理論基礎(chǔ)。Pranati Mishra[17]將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)建模為多個組件的串聯(lián)系統(tǒng),使用馬爾可夫模型來查找WSN 中每個組件的狀態(tài),比起經(jīng)典解析方法,計(jì)算節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的時間復(fù)雜度可以從O(2n)縮小到O(n2)。 從網(wǎng)絡(luò)連通性的角度Laranjeira[18]將物聯(lián)網(wǎng)建模為圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),考慮傳感器節(jié)點(diǎn)均勻部署于方形區(qū)域或圓形區(qū)域中, 根據(jù)WSN 中的有效平均連通性來評估全端可靠度,適用于雙向通信節(jié)點(diǎn)和靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),但是沒有考慮到實(shí)際多跳通信協(xié)議和異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的情況。

        考慮到鏈路不可靠的情況,Zonouz 等[19-20]建立無線信道下的鏈路故障模型, 節(jié)點(diǎn)故障模型則分別根據(jù)電池供電類型(BPSN)[19]和能量收集類型(EHSN)[20]進(jìn)行建模。

        1.2.1.2 多態(tài)、共因故障假設(shè)

        實(shí)際生活中,節(jié)點(diǎn)和鏈路可能有多種狀態(tài),且故障之間存在共因故障。Silva 等[21]討論了WSN 中的共因故障,提出了基于故障樹形式的評估方法, 介紹了設(shè)備故障條件和設(shè)備失效條件,用于分析共因故障時WSN 的可靠性和可用性。

        考慮到共因故障問題, Xiao 等[22]提出一種增強(qiáng)有序二元決策圖算法使用一組有序二叉決策圖變量來引導(dǎo)沿著有序二叉決策圖的計(jì)算, 使用高效有序的構(gòu)造和哈希表存儲。降低存儲成本和計(jì)算成本,只考慮到了2 端可靠度的計(jì)算,也沒有考慮到單體故障問題。 Shrestha 等[23]提出了另外一種簡化有序二元決策圖算法, 通過聚類分層來減少計(jì)算, 可以降低計(jì)算成本, 并找到最低可靠度的簇,通過增加冗余節(jié)點(diǎn)或者更改可靠設(shè)備來提升可靠度,但只適用于簇型結(jié)構(gòu)。 Xing 等[24]則針對于星型、樹型、網(wǎng)型和分層簇型提供了可靠性表達(dá)式, 增加了對于覆蓋范圍的考慮,為WSN 設(shè)計(jì)者從可靠性角度出發(fā)選擇網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提供了理論模型。 Chowdhury C 等[25]在節(jié)點(diǎn)狀態(tài)為工作或關(guān)閉,傳感器節(jié)點(diǎn)位置偽隨機(jī),信號傳播為雙射線傳播模型的假設(shè)下, 計(jì)算了遠(yuǎn)程部署的靜態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的2 終端、k 終端和全端可靠性,以評估共因故障發(fā)生和單個部件故障時的WSN 可靠性。

        考慮到節(jié)點(diǎn)多態(tài)問題,Deif 等[26]將WSN 建模串聯(lián)系統(tǒng),增加中繼狀態(tài)的考慮,充分考慮到了中繼情況,但沒有考慮到異構(gòu)節(jié)點(diǎn), 且需要使用廣度優(yōu)先搜索算法來計(jì)算節(jié)點(diǎn)的通信路徑集,時間耗費(fèi)高。

        1.2.2 模擬隨機(jī)事件的仿真方法

        應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的模擬仿真方法, 主要是使用仿真軟件對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真,如模擬創(chuàng)建、發(fā)送、接收、轉(zhuǎn)發(fā)和丟棄數(shù)據(jù)包等網(wǎng)絡(luò)行為, 根據(jù)人工或自動模擬得到可靠性評估指標(biāo)數(shù)據(jù), 將仿真數(shù)據(jù)用于建立的評估模型進(jìn)行可靠性評估。 仿真方法主要包括蒙特卡洛算法和Petri 網(wǎng)等。蒙特卡洛算法依靠重復(fù)隨機(jī)抽樣來獲得數(shù)值結(jié)果, 使用隨機(jī)性來解決原則上為確定性的問題。 Petri 網(wǎng)則是對離散并行系統(tǒng)的數(shù)學(xué)表示,由位置、變遷和有向弧組成,其中位置表示系統(tǒng)中的狀態(tài),變遷表示狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移,有向弧表示狀態(tài)之間的關(guān)系。

        Slavko 等[27]使用蒙特卡洛算法對復(fù)雜通信網(wǎng)絡(luò)的2端可靠性進(jìn)行評估, 使用簡單固定的節(jié)點(diǎn)故障率和韋伯分布的無線鏈路故障對系統(tǒng)可靠性進(jìn)行建模,Jin 等[28]不僅將2 端可靠性作為評估指標(biāo), 還加入了對于至少K 個節(jié)點(diǎn)感知六邊形區(qū)域中點(diǎn)的考慮,即K 覆蓋,適用于感知節(jié)點(diǎn)平均部署且分區(qū)明確的情況。Salvatore 等[29]使用動態(tài)可靠性框圖(DRBD)進(jìn)行系統(tǒng)可靠性建模,再轉(zhuǎn)化為非馬爾可夫隨機(jī)Petri 網(wǎng)進(jìn)行分析,關(guān)注重點(diǎn)在于對于不同拓?fù)渲泄?jié)點(diǎn)動態(tài)行為進(jìn)行分析。 該方法對于節(jié)點(diǎn)故障分布建模沒有限制,但是會受到狀態(tài)空間爆炸的影響。

        由于分析建模方法基于路徑不相交進(jìn)行分析, 但是,在實(shí)際環(huán)境中存在公共鏈路。 對于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),考慮交叉路徑分析多傳感器節(jié)點(diǎn)(即多源節(jié)點(diǎn))的可靠性是非常困難的,在這種情況下,網(wǎng)絡(luò)模擬方法優(yōu)于數(shù)學(xué)分析方法。 但仿真方法需要生成滿足由給定分布生成的隨機(jī)數(shù),需要檢驗(yàn)隨機(jī)數(shù)分布選擇的正確性。 如果輸入的隨機(jī)數(shù)不同于假設(shè),則整個模擬(及其預(yù)測結(jié)果)可能是錯誤的。 同時,為了達(dá)到預(yù)期的精度,蒙特卡羅抽樣的樣本數(shù)呈指數(shù)增長,Petri網(wǎng)在面對龐大而復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)時,也存在“組合爆炸”問題。

        2 物聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍可靠性評估

        2.1 概念

        物聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍可靠性評估, 指的是以覆蓋目標(biāo)是否能正確感知的概率作為可靠性的度量。在很多情況下,可靠性不僅要考慮接收節(jié)點(diǎn)和感知節(jié)點(diǎn)之間存在路徑的概率, 還要考慮對于目標(biāo)是否能夠正確感知。 如圖2 所示,評估指標(biāo)可以分為點(diǎn)覆蓋、區(qū)域覆蓋和柵欄覆蓋。

        圖2 物聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍可靠性評估指標(biāo)分類

        2.2 評估方法

        物聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍可靠性評估主要采用分析建模方法。 Liu 等[30]使用雙向數(shù)據(jù)傳輸樹方法進(jìn)行分析,適用于異構(gòu)節(jié)點(diǎn),且考慮到感知誤差、 信息融合次數(shù)和感知可信度對于可靠性的影響, 但只適用于使用PEGASIS 協(xié)議的鏈?zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)。Shrestha[31]改進(jìn)了Huang[32]和Meguerdichian[33]提出的K 覆蓋方法,針對不同集群的K 覆蓋進(jìn)行評估,將網(wǎng)絡(luò)的覆蓋可靠性進(jìn)行分層計(jì)算, 還提出了如何將集群K 覆蓋問題轉(zhuǎn)換為K 端可靠性問題,計(jì)算存在一棵Steiner 樹將多個K 覆蓋集合中的節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)連接起來率。 Ehsani Zonouz 等[34]等人綜合考慮網(wǎng)絡(luò)直徑、鏈接數(shù)、聚類系數(shù)、到Sink 節(jié)點(diǎn)的平均最短距離、平均躍點(diǎn)數(shù)、能源消耗(發(fā)射和接收的能量耗散), 建立對于使用單路徑路由算法的WSN 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用通信可靠性評估。Wang C 等[35]人使用分階段任務(wù)框架, 提出了基于二進(jìn)制決策圖的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分階段通信可靠性分析算法。

        從數(shù)學(xué)角度出發(fā),Yang 等[36]通過分析傳感器的歐幾里得距離和感應(yīng)距離之間的關(guān)系進(jìn)行定量評估,但需要提前知道移動路徑;Gupta 等[37]將覆蓋問題作為一個決策問題,考慮每個檢測感應(yīng)范圍的周長, 確定目標(biāo)感知區(qū)域的每個位置是否被充分覆蓋;Chen 等[38]認(rèn)為決策模型只是對實(shí)際傳感模型的粗略近似,建立了概率模型來評估區(qū)域覆蓋率。

        Jesus 等[39]則綜合使用故障樹分析和馬爾可夫鏈來對網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行建模, 考慮到故障和路由策略對于網(wǎng)絡(luò)行為的影響, 使用容斥原理來針對于攝像頭的覆蓋范圍進(jìn)行建模,擴(kuò)展了傳感器感知模型。

        3 物聯(lián)網(wǎng)性能可靠性評估

        3.1 概念

        物聯(lián)網(wǎng)性能可靠性評估,指的是以某些性能參數(shù)(如端對端延遲、數(shù)據(jù)包傳輸速率、吞吐量等)不超過其規(guī)定閾值的概率作為可靠性的度量[40-41]。可靠性評估不僅要考慮連通性和覆蓋范圍,還要考慮性能是否達(dá)到要求。

        3.2 評估方法

        3.2.1 實(shí)驗(yàn)室方法

        評估物聯(lián)網(wǎng)性能可靠性可以直接使用實(shí)驗(yàn)室方法,通過人為插入故障進(jìn)行可靠性分析, 或者直接使用測試儀器在實(shí)際場景中進(jìn)行分析。 如Zhao 等[42]測量了在不同條件下(室內(nèi)辦公樓、棲息地、停車場)的WSN 無線通信的數(shù)據(jù)包傳輸性能,侯蒙[43]在電磁干擾環(huán)境下測量了WSN的接收延時、 包接收率和吞吐量等通信指標(biāo)來評估物聯(lián)網(wǎng)可靠性。 實(shí)驗(yàn)室方法充分考慮了物聯(lián)網(wǎng)中傳遞數(shù)據(jù)的時空特性及其環(huán)境依賴性,評估結(jié)果更為精確,但是由于是手工評估,評估時間較長,難以大范圍應(yīng)用。

        3.2.2 分析建模方法

        評估物聯(lián)網(wǎng)性能可靠性也可使用分析建模方法。Deif等[44]認(rèn)為提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命和減少網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包沖突,需要研究潛在的傳感器節(jié)點(diǎn)故障,因此使用通信開銷以及檢測和修復(fù)網(wǎng)絡(luò)功能所需時間作為評估指標(biāo)。Khan 等[45]研究了在WSN 中不同的拓?fù)湓O(shè)置如何影響無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包傳輸比率(PDR)和端到端延遲。樂英高[46]從網(wǎng)絡(luò)生存周期、吞吐性能、能量消耗、時延效率作為移動無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的評估指標(biāo)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可靠性評估。Kim 等[47]計(jì)算單跳網(wǎng)絡(luò)中測量的鏈路質(zhì)量指示器和無線信號強(qiáng)度指示器之間的關(guān)系以評估分組接收率,采用一階可靠性方法和蒙特卡羅仿真對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了系統(tǒng)可靠性分析。 Xiaojuan Zhu 等[48]則從任務(wù)的角度出發(fā),認(rèn)為可靠性受傳輸方式、網(wǎng)絡(luò)流量和傳輸路徑的影響,將可靠性定義為在給定的時間段內(nèi)目的節(jié)點(diǎn)接收到的數(shù)據(jù)包與傳輸產(chǎn)生的整個數(shù)據(jù)包之比。針對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜途垲愅負(fù)?,分別對上行數(shù)據(jù)傳輸路徑和下行數(shù)據(jù)傳輸路徑進(jìn)行分析,并建立了基于傳輸路徑的動態(tài)評估框架。 Lyu 等[49]使用層次分析法綜合建立了物聯(lián)網(wǎng)可靠性指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評價,綜合分析了端對端可靠性、節(jié)點(diǎn)間通信可靠性和網(wǎng)絡(luò)容量。

        3.2.3 仿真方法

        對于性能可靠性評估, 主要使用各類仿真軟件對物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行仿真,主要使用NS-2、OPNET、NS-3、OMNET++、QualNet 等。 網(wǎng)絡(luò)仿真工具可以方便的配置網(wǎng)絡(luò),模擬網(wǎng)絡(luò)流量和數(shù)據(jù)包錯誤,采集時延、丟包率、吞吐量等仿真數(shù)據(jù)。 Xiaokuan Zhu 等[50]使用NS-2 軟件針對簇狀和網(wǎng)狀WSN 進(jìn)行仿真分析, 分析了上行數(shù)據(jù)和下行數(shù)據(jù)的傳輸過程,基于傳輸路徑,使用模擬值、評估理論值和端對端數(shù)據(jù)包傳輸率來建立動態(tài)評估框架進(jìn)行評估。 仿真方法的缺點(diǎn)在于,使用仿真方法需要經(jīng)常觀察系統(tǒng)故障事件,而這些事件多為罕見事件,這會導(dǎo)致仿真時間大幅增加。

        4 挑戰(zhàn)

        在進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估時, 異構(gòu)節(jié)點(diǎn)和鏈路質(zhì)量的評估都會對評估造成挑戰(zhàn)。①5G 網(wǎng)絡(luò)發(fā)展:由于5G 網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,使用協(xié)議和多址接入技術(shù)發(fā)生變化,需要思考如何針對5G 網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議和技術(shù)進(jìn)行有效建模;②異構(gòu)節(jié)點(diǎn)處理:分析建模方法沒有考慮異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的情況,仿真方法又由于需要使用大量時間觀測罕見時間導(dǎo)致運(yùn)行時間開銷高,如何進(jìn)行高效的異構(gòu)節(jié)點(diǎn)建模分析以進(jìn)行可靠性評估也是一個難點(diǎn);③數(shù)據(jù)信息分析:對于大型物聯(lián)網(wǎng)來說,感知節(jié)點(diǎn)的數(shù)量極大,需要考慮如何對異構(gòu)且數(shù)量極大的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理;④指標(biāo)體系搭建:現(xiàn)有可靠性評估多針對于一個角度進(jìn)行分析,需要進(jìn)行從多個角度進(jìn)行綜合分析,并綜合比較各種算法之間的優(yōu)缺點(diǎn);⑤三維空間探索:感知節(jié)點(diǎn)可靠性評估多考慮二維空間中的節(jié)點(diǎn),而當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)應(yīng)用于戰(zhàn)場或空間探索時,就面臨著三維世界下的節(jié)點(diǎn)可靠性建模和覆蓋控制方案的挑戰(zhàn)。

        5 結(jié)束語

        綜上, 本文梳理了國內(nèi)外對物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估的研究進(jìn)展, 對學(xué)者們針對各類評估指標(biāo)所采用的評估方法進(jìn)行了探討。未來,物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估仍然面臨著許多挑戰(zhàn),需要我們進(jìn)一步深入研究和探索。

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