分布式无线传感器网络故障检测算法综述

阐述了传感器网络中节点发生故障的原因并建立了故障模型。将当前主要的分布式节点故障检测算法分成了基于多数投票策略、基于中值策略、基于决策扩散策略、基于加权和基于分簇的算法五大类,详细阐述了分布式无线传感器网络故障检测算法的原理和步骤,并指出了各个算法的优势与不足。最后,对各个算法的性能进行了分析与比较,讨论了算法存在的问题,并指出了进一步的研究方向。     

基于概率预测的P2P分布式存储副本查找

分布式存储系统是Peer-to-Peer技术的一个重要研究领域。如何实现有效的副本存储和副本查找定位是分布式存储系统的关键。DHT（Distributed Hash Tables）能够有效地实现分布式存储。在基于DHT的Peer-to-Peer分布式存储系统中提出了一种基于概率预测的副本查找和定位算法。分析并且详细描述了该算法,实现了算法的仿真模拟,分析了其性能。模拟结果显示,基于概率预测的副本查找算法通过概率的先预测能够实现高效率及高查准率的副本查找。     

容错云计算网络中自适应故障检测方案研究

当前大多数故障检测(FD)技术无法针对动态网络条件自动调整它们的检测服务参数,导致无法应用于实际环境中。针对容错云计算网络中的故障检测特性进行研究,提出了一种通用的容错云计算网络自适应故障检测(SFD)算法;基于上述通用算法,对当前故障检测器进行优化,提出了一种自适应累积型故障检测器,并对SFD算法的部署进行了研究。基于七种典型的广域网案例,比较评估了该故障检测算法与当前其他算法的性能。实验结果表明,该算法可以实现故障的自适应检测,满足用户需求,拥有较高的系统性能。     

基于Agent的分布式存储系统故障检测技术

当前的分布式并行文件系统与数据库系统在存储容量、访问性能、可靠性、可扩展性等方面都不能很好地满足数据密集型应用的需求,基于集群的存储系统也存在一定的不足.针对这一问题,提出了一种PC存储集群解决方案,采用3层Agent结构构建了一个分布式存储系统,介绍了基于主从备份方式的系统可靠性模型,详细阐述了检查点检测和心跳检测相结合的故障检测方法,分析故障检测带来的系统开销并加以改进.数学分析表明,新系统具有较高的可靠性与较低的通信开销.     

P2P分布式存储系统

设计了一个基于P2P的分布式存储系统.该存储系统采用高可扩展的P2P体系结构,将大量分散的节点组织成一个逻辑网络,充分利用原先被忽视的端系统资源,构建大规模分布式存储系统.该存储系统采用高效的结构化P2P路由机制、动态自适应的副本管理、信任机制和激励机制为用户提供高效、可靠的分布式存储服务.     

分布式存储系统的哈希算法研究

针对分布式存储系统中如何实现数据在物理存储上的均匀分布和高效定位的问题,对多种哈希算法展开研究,提出了衡量分布式存储系统哈希算法优劣的标准;从散列分布性、哈希冲突和计算效率等多个维度对这些哈希算法进行分析比较,指出各种哈希算法的应用场景;结合分布式存储系统的应用,给出最优的哈希算法选择。实验结果证明,Davies-Meyer算法具有很好的均匀分布性和很高的计算效率,很适合分布式存储系统的应用。     

RDP码存储系统节点故障恢复的读盘优化

实际的分布式存储系统面临着频繁的磁盘故障。为了保障数据可靠性,纠删码被广泛地部署在大规模存储系统中。在基于纠删码的存储系统中,快速有效地修复故障磁盘上的数据对于维护数据可靠性有重要意义。研究最重要的容两错纠删码——RDP(Row-diagonal parity)编码的磁盘故障修复问题,优化修复过程中磁盘访问的连续性。提出的单磁盘故障修复方案在保证读取数据量最小的前提下,最大程度避免了磁盘数据的随机读取,保持数据读取的连续性。通过在实际的分布式存储系统中实验,验证了该修复方案的实际性能,证实该算法可以很好地改善混合修复方案的随机读取引起的修复速度下降问题,最终提高了修复效率。     

锥套跟踪的自适应核窗口Meanshift算法

为提高软管式自主空中加油视觉导航的实时性,提出了一种基于Meanshift算法改进算法——自适应核窗口跟踪算法,用于锥套目标的跟踪,可大幅度提升算法的实时性。以加油锥套内部的黑色圆形区域为最终的跟踪目标,检测算法主要提供初始锥套的相对位置,检测准确可靠;然后将锥套的位置信息作为自适应核窗口跟踪算法的输入以更新跟踪目标,实现锥套图像目标的跟踪,处理速度快,精度满足要求。最终实验结果分别从有效性、快速性以及准确性对检测和跟踪方法进行了分析对比,在基本上不影响精度的情况下,跟踪处理时间比检测时间降低了30%左右,效果显著。提出的自适应核窗口跟踪算法快速有效,精度与全局检测精度相差无几,处理速度提升了30%,可靠性在95%以上。     

基于存储熵的存储负载均衡算法

在分布式存储系统中,一般都是以磁盘空间利用率（DU）来判断各存储节点的负载均衡程度,当所有节点的磁盘空间利用率相等时,是整个分布式存储系统的存储负载均衡点。但是在实际的应用场景中,磁盘I/O速率比较低的存储节点和可靠性比较低的存储节点往往成为影响整个存储系统数据读写性能的瓶颈,因此在异构分布式存储系统中,特别是各存储节点磁盘I/O速率和可靠性差异较大的分布式存储系统中,如果仅仅以磁盘空间利用率作为存储负载均衡的判定条件,则其数据的读写效率必然受到限制。从读写效率的角度提出一种度量分布式存储系统中存储负载均衡的新思路。根据负载均衡理论和熵理论给出存储熵（SE）的定义,并提出一种基于存储熵的负载均衡算法,该算法通过系统负载判定、单节点负载判定和负载迁移实现了对分布式存储系统存储负载的量化调整,并通过实验与基于磁盘空间利用率的负载均衡算法进行了对比分析,验证了该算法对分布式存储系统中存储负载具有良好的均衡性,有效地控制了系统负载失衡的问题,提高了分布式存储系统的整体读写效率。     

图因子分解的故障节点快速修复

为了提高分布式存储系统中故障节点的修复效率, 提出一种新的部分重复(fractional repetition, FR)码的构造算法. 该算法利用完全图的因子分解进行构造, 称为CGFBFR (complete graph factorization based FR)码. 该算法首先对完全图进行因子分解, 分解完成以后确定完全图的因子分解个数, 根据需要存储数据块的重复度来选择完全图的因子个数, 将完全图选中的因子所有顶点当做分布式存储系统中需要存储的数据块, 然后对选中因子图的边进行标记, 标记的边当做分布式数据节点进行存储. 最后根据选中的因子的顶点和边生成编码矩阵, 在分布式存储系统中按照编码矩阵中的数据对数据块分别进行存储. 实验仿真结果显示, 本文提出的一种新的部分重复码构造算法, 与分布式存储系统中的里所(reed-solomon, RS)码、简单再生码(simple regenerating codes, SRC)以及最新的循环可变部分重复(variable fractional repetition, VFR)码相比, 在系统修复故障节点时, 能够快速地修复故障节点, 有效降低了故障节点的修复带宽开销、修复局部性、修复复杂度, 而且构造过程简单, 同时可以灵活选择构造参数, 广泛适用于分布式存储系统中.     

Distributed sensor fault diagnosis for a formation system with unknown constant time delays

In this paper, a distributed velocity sensor fault diagnosis scheme is presented for a formation of a second-order multi-agent system with unknown constant communication time delays. An existing distributed proportion-derivation (DPD) formation control law is adopted and a delay-independent condition is proposed to guarantee the asymptotical formation stability of the formation system based on the Nyquist stability criterion. Then a distributed fault diagnosis scheme is developed. In each agent, a distributed fault detection residual generator (DFDRG) and a bank of distributed fault isolation residual generators (DFIRGs) are designed based on the closed-loop model of the whole system. Each DFIRG is built up on the basis of a reduced-order unknown input observer (UIO) which is robust to the fault of one neighboring agent. According to the robust relationship between DFIRGs and faults, distributed fault isolation can be achieved. Conditions are presented to guarantee that each agent is able to diagnose faults of itself and its neighbors despite the disturbance of time delays. Finally, outdoor experimental results illustrate the effectiveness of the proposed schemes.     

云存储系统管理节点故障自恢复算法

为了解决大规模云存储系统中管理节点发生故障导致存储服务不可用的问题,建立了管理节点故障影响分析模型,提出了一种基于消息的管理节点动态自我恢复算法FRA-M.该算法通过基于负载均衡的元数据备份更新控制方法完成多个管理节点之间相互协作、透明接管和故障自我恢复.测试结果表明,FRA-M算法能够使得管理节点发生故障时自动进行切换,并且能够合理地分配资源达到良好的负载均衡状态.通过控制TCP超时时限、故障检测周期以及故障检测超时,能够使得FRA-M算法的性能保持在相对稳定的区间,随失效时刻的适应性也比较强.当管理节点发生故障时,FRA-M能够较好地保证存储服务可用性、数据可用性和数据可靠性.     

一种基于多Agent远程分布式故障诊断系统模型

简要介绍了Agent与多Agent的相关知识,并以军用通信系统为例,分析了远程分布式故障诊断的系统结构,并提出了一种基于多Agent远程分布式故障诊断模型,对其系统工作流程进行了简要介绍。     

Fault-tolerant grid architecture and practice

Grid computing emerges as effective technologies to couple geographically dis-tributed resources and solve large-scale computational problems in wide area networks. The fault tolerance is a significant and complex issue in grid computing systems. Various techniques have been investigated to detect and correct faults in distributed computing systems. Unreliable fault detection is one of the most effective techniques. Globus as a grid middleware manages resources in a wide area network. The Globns fault detection service uses the well-known techniques basedon unreliable fault detectors to detect and report component failures. However, more powerful techniques are required to detect and correct both system-level and application-level faults in agrid system, and a convenient toolkit is also needed to maintain the consistency in the grid. Afault-tolerant grid platform (FTGP) based on an unreliable fault detector and the Globus faultdetection service is presented in this paper. The platform offers effective strategies in such threeaspects as grid key components, user tasks, and high-level applications.     

基于T-S模型的网络控制系统故障诊断

针对一类参数不确定并具有时延和丢包情况的非线性网络控制系统,为达到快速准确的进行故障诊断的目的,提出了一种基于T-S模糊模型的故障诊断方法.通过建立此系统的T-S模糊模型,利用平行分布补偿时延的思想设计了满足系统稳定性条件的状态反馈控制器,以及通过引入随机切换系统表示数据有无丢失情况下的基于模糊观测器的鲁棒故障诊断方法,然后基于 Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法给出了该闭环网络控制系统渐近稳定的充分条件,最后通过仿真例子验证了该方法能够使闭环控制系统渐进稳定以及能够准确的进行故障诊断,验证了所设计方法的有效性.     

分布式冗余管理系统可靠性的设计与实现

该文首先对所研究的分布式冗余服务管理系统进行了描述,分析了该系统的可靠性,然后建立了基于主从备份的分布式管理可靠性模型,对模型的可用性进行了定量分析,最后详细阐述了实现过程中所采用的故障检测技术。     

基于概率密度函数的时滞依赖故障检测与诊断

针对包含时滞的随机分布系统,提出了一种基于概率密度函数（PDF）的时滞依赖故障检测与诊断方法。建立了基于PDF信息的故障检测残差,利用故障检测与诊断理论,设计了基于线性矩阵不等式的故障检测观测器和故障估计器,并且通过了稳定性分析,实现了对该系统的故障检测以及估计。通过数值仿真,证明了该方法的有效性。     

基于多Agent的容错中间件失效处理系统的研究

针对敏感行业中分布式应用的容错需求问题,分析介绍Agent、多Agent系统和容错中间件技术,根据Agent和中间件特性结构上的相似性,对利用多Agent技术构建容错中间件作了尝试,并着重研究了失效检测与恢复系统;建立局部检测与全局检测互相结合的双层失效检测模型,提出融入定点恢复和异机恢复的改进型REDO失效恢复策略;最后给出基于JADE的一个系统实现。实验结果显示双层检测模型和改进型REDO恢复策略是可行的、高效率的。、     

Distributed data-driven optimal fault detection for large-scale systems

This paper is concentrated on two new distributed data-driven optimal fault detection approaches in large-scale systems using a group of sensor blocks, each of which accesses part of the process variables. Towards this end, an optimal fault detection problem is first formulated and solved, which lays a foundation for further distributed studies. Based on it, the first distributed data-driven optimal fault detection scheme, consisting of offline distributed learning and online distributed detection, is developed using the average consensus algorithm. To further reduce communication and computation efforts, the second average consensus based fault detection is investigated. Considering that the iteration computations for average consensus algorithm can lead to fault detection delay, a variation of the average consensus based fault detection scheme is proposed with iterative estimation of the covariance matrices of random variables and implementation of the distributed test statistic during the consensus iteration. A numerical example and a case study on the PRONTO heterogeneous benchmark dataset are used to demonstrate the proposed approaches.     

基于粒子滤波的分布式故障诊断

针对非线性、非高斯环境下多传感器的系统故障诊断问题,提出了一种新的基于粒子滤波的分布式故障诊断方法。通过粒子滤波得到的状态估计值的全概率分布信息可用于故障检测。首先建立系统分布式故障诊断模型,由于通信限制,假设各传感器只能向信息融合中心传输二进制数。在各观测值独立同分布的条件下,提出了分布式故障诊断算法,包括本地判决的设计和融合中心的准则设计。仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性。