物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估方法綜述

李君妍， 范 波， 劉永杰

（ 中國兵器裝備集團 自動化研究所長沙分公司， 湖南 長沙 410000）

0 引言

隨著智能設備和高速網(wǎng)絡的廣泛使用， 物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT） 作為一種新興技術， 得到大范圍的發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)沒有標準定義[1]，但一般來說，物聯(lián)網(wǎng)是一種將獲取和共享數(shù)據(jù)的唯一可識別端點或“事物”組成的網(wǎng)絡[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體信息， 并通過網(wǎng)絡傳輸?shù)较嚓P服務節(jié)點， 從而通過人與物、 物與物的互聯(lián)互通，實現(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)是由各種支撐技術組成的異構架構[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[6]等。 物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成功應用于多個領域，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)應用的安全性需求，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)必須在預定任務時間內(nèi)可靠運行，但物聯(lián)網(wǎng)設備常暴露于極端環(huán)境中，如極端溫度、極端濕度、腐蝕性煙霧和機械沖擊或震動中。為避免出現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設備故障、關鍵數(shù)據(jù)缺失、網(wǎng)絡中斷、數(shù)據(jù)損壞或丟失等故障，避免造成任務失敗、經(jīng)濟損失、環(huán)境破壞等后果，需要在物聯(lián)網(wǎng)部署之前進行評估，衡量預期使用條件，確定物聯(lián)網(wǎng)需求設計，權衡量化物聯(lián)網(wǎng)可靠性需求。 由于物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡的特點，對于其進行建模和評估都存在困難，而準確有效的進行建模、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)設計。

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)絡拓撲結構，將物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)連通功能的概率作為可靠性的度量。 評估指標主要為端可靠度，需要計算實現(xiàn)連通功能的概率，根據(jù)是否有源，可以分為有源網(wǎng)絡中的ST 可靠度、SK 可靠度和SAT 可靠度，無源網(wǎng)絡中的兩端可靠度、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)學和/或形式表示，并使用封閉形式或仿真進行求解。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)絡正常的所有元件狀態(tài)，而計算相應的可靠度；容斥原理方法將物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡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， 計算相應的可靠度；不交積和法則通過求解并的不交積和來計算；因子分解法則選擇網(wǎng)絡中的一個元件， 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)點在于直觀容易理解， 算法的正確性容易驗證， 缺點在于網(wǎng)絡結點數(shù)增加時，計算復雜度將會指數(shù)增長的“組合爆炸”問題，如果結點數(shù)過大，時間上難以承受。

馬爾可夫模型中，如果給定當前時刻信息，則過去的狀態(tài)（指當前時刻以前的狀態(tài)）對于預測將來的狀態(tài)（指當前時刻后的狀態(tài)）是無關的，避免了使用狀態(tài)枚舉算法時節(jié)點狀態(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，構建邏輯因果關系圖。FTA 不僅能夠?qū)ο到y(tǒng)進行定性風險分析，在有基礎數(shù)據(jù)時還可以進行定量分析計算，估計系統(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)計獨立假設

研究者們假設節(jié)點和鏈路只有兩種狀態(tài)： 開狀態(tài)和關狀態(tài)（故障狀態(tài)），其概率是統(tǒng)計獨立的。

從節(jié)點角度，Wang 等[12]將將節(jié)點模型分為4 種組件：傳感組件、處理組件、通信組件、電源組件[13-14]，進行故障樹分析，并考慮多個MAC 協(xié)議下的傳感器節(jié)點可靠性，回避了對于傳感器節(jié)點壽命遵循一定分布的假設，但只適用于同構WSN 網(wǎng)絡。 為了減少計算量，AboElFotoh 等[15]使用狀態(tài)枚舉算法和因子分解法，對于使用簇型結構的無線分布式傳感器網(wǎng)絡進行2 端可靠度評估， 證明了對于任意網(wǎng)絡， 使用狀態(tài)枚舉算法是進行2 端可靠性評估是P-hard問題，時間復雜度為O（2n），同時考慮了使用不相交路徑和區(qū)間圖的特殊情況，進一步降低時間復雜度。 Vasar 等[16]首次提出使用馬爾可夫模型構建可靠性函數(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)絡的可靠性， 為評估無線傳感器網(wǎng)絡的可靠性提供了理論基礎。Pranati Mishra[17]將無線傳感器網(wǎng)絡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，計算節(jié)點狀態(tài)的時間復雜度可以從O（2n）縮小到O（n2）。 從網(wǎng)絡連通性的角度Laranjeira[18]將物聯(lián)網(wǎng)建模為圖網(wǎng)絡結構，考慮傳感器節(jié)點均勻部署于方形區(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)點和靜態(tài)網(wǎng)絡，但是沒有考慮到實際多跳通信協(xié)議和異構節(jié)點的情況。

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]進行建模。

1.2.1.2 多態(tài)、共因故障假設

實際生活中，節(jié)點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， 介紹了設備故障條件和設備失效條件，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沿著有序二叉決策圖的計算， 使用高效有序的構造和哈希表存儲。降低存儲成本和計算成本，只考慮到了2 端可靠度的計算，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算， 可以降低計算成本， 并找到最低可靠度的簇，通過增加冗余節(jié)點或者更改可靠設備來提升可靠度，但只適用于簇型結構。 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式， 增加了對于覆蓋范圍的考慮，為WSN 設計者從可靠性角度出發(fā)選擇網(wǎng)絡拓撲結構提供了理論模型。 Chowdhury C 等[25]在節(jié)點狀態(tài)為工作或關閉，傳感器節(jié)點位置偽隨機，信號傳播為雙射線傳播模型的假設下， 計算了遠程部署的靜態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡的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，但沒有考慮到異構節(jié)點， 且需要使用廣度優(yōu)先搜索算法來計算節(jié)點的通信路徑集，時間耗費高。

1.2.2 模擬隨機事件的仿真方法

應用于物聯(lián)網(wǎng)的模擬仿真方法， 主要是使用仿真軟件對網(wǎng)絡進行仿真，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)絡行為， 根據(jù)人工或自動模擬得到可靠性評估指標數(shù)據(jù)， 將仿真數(shù)據(jù)用于建立的評估模型進行可靠性評估。 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隨機抽樣來獲得數(shù)值結果， 使用隨機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)之間的關系。

Slavko 等[27]使用蒙特卡洛算法對復雜通信網(wǎng)絡的2端可靠性進行評估， 使用簡單固定的節(jié)點故障率和韋伯分布的無線鏈路故障對系統(tǒng)可靠性進行建模，Jin 等[28]不僅將2 端可靠性作為評估指標， 還加入了對于至少K 個節(jié)點感知六邊形區(qū)域中點的考慮，即K 覆蓋，適用于感知節(jié)點平均部署且分區(qū)明確的情況。Salvatore 等[29]使用動態(tài)可靠性框圖（DRBD）進行系統(tǒng)可靠性建模，再轉(zhuǎn)化為非馬爾可夫隨機Petri 網(wǎng)進行分析，關注重點在于對于不同拓撲中節(jié)點動態(tài)行為進行分析。 該方法對于節(jié)點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行分析， 但是，在實際環(huán)境中存在公共鏈路。 對于大規(guī)模網(wǎng)絡，考慮交叉路徑分析多傳感器節(jié)點（即多源節(jié)點）的可靠性是非常困難的，在這種情況下，網(wǎng)絡模擬方法優(yōu)于數(shù)學分析方法。 但仿真方法需要生成滿足由給定分布生成的隨機數(shù)，需要檢驗隨機數(shù)分布選擇的正確性。 如果輸入的隨機數(shù)不同于假設，則整個模擬（及其預測結果）可能是錯誤的。 同時，為了達到預期的精度，蒙特卡羅抽樣的樣本數(shù)呈指數(shù)增長，Petri網(wǎng)在面對龐大而復雜的網(wǎng)絡時，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)點和感知節(jié)點之間存在路徑的概率， 還要考慮對于目標是否能夠正確感知。 如圖2 所示，評估指標可以分為點覆蓋、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)傳輸樹方法進行分析，適用于異構節(jié)點，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)議的鏈式網(wǎng)絡。Shrestha[31]改進了Huang[32]和Meguerdichian[33]提出的K 覆蓋方法，針對不同集群的K 覆蓋進行評估，將網(wǎng)絡的覆蓋可靠性進行分層計算， 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，計算存在一棵Steiner 樹將多個K 覆蓋集合中的節(jié)點與簇頭節(jié)點連接起來率。 Ehsani Zonouz 等[34]等人綜合考慮網(wǎng)絡直徑、鏈接數(shù)、聚類系數(shù)、到Sink 節(jié)點的平均最短距離、平均躍點數(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)絡的應用通信可靠性評估。Wang C 等[35]人使用分階段任務框架， 提出了基于二進制決策圖的無線傳感器網(wǎng)絡分階段通信可靠性分析算法。

從數(shù)學角度出發(fā)，Yang 等[36]通過分析傳感器的歐幾里得距離和感應距離之間的關系進行定量評估，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，考慮每個檢測感應范圍的周長， 確定目標感知區(qū)域的每個位置是否被充分覆蓋；Chen 等[38]認為決策模型只是對實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)絡行為進行建模， 考慮到故障和路由策略對于網(wǎng)絡行為的影響， 使用容斥原理來針對于攝像頭的覆蓋范圍進行建模，擴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]?？煽啃栽u估不僅要考慮連通性和覆蓋范圍，還要考慮性能是否達到要求。

3.2 評估方法

3.2.1 實驗室方法

評估物聯(lián)網(wǎng)性能可靠性可以直接使用實驗室方法，通過人為插入故障進行可靠性分析， 或者直接使用測試儀器在實際場景中進行分析。 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來評估物聯(lián)網(wǎng)可靠性。 實驗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]認為提高無線傳感器網(wǎng)絡壽命和減少網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)包沖突，需要研究潛在的傳感器節(jié)點故障，因此使用通信開銷以及檢測和修復網(wǎng)絡功能所需時間作為評估指標。Khan 等[45]研究了在WSN 中不同的拓撲設置如何影響無線傳感器網(wǎng)絡中的數(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)絡的評估指標進行網(wǎng)絡可靠性評估。Kim 等[47]計算單跳網(wǎng)絡中測量的鏈路質(zhì)量指示器和無線信號強度指示器之間的關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)絡進行了系統(tǒng)可靠性分析。 Xiaojuan Zhu 等[48]則從任務的角度出發(fā)，認為可靠性受傳輸方式、網(wǎng)絡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)絡拓撲和聚類拓撲，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)可靠性指標體系進行綜合評價，綜合分析了端對端可靠性、節(jié)點間通信可靠性和網(wǎng)絡容量。

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)進行仿真，主要使用NS-2、OPNET、NS-3、OMNET++、QualNet 等。 網(wǎng)絡仿真工具可以方便的配置網(wǎng)絡，模擬網(wǎng)絡流量和數(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)評估框架進行評估。 仿真方法的缺點在于，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，這會導致仿真時間大幅增加。

4 挑戰(zhàn)

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

5 結束語

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展， 對學者們針對各類評估指標所采用的評估方法進行了探討。未來，物聯(lián)網(wǎng)可靠性評估仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，需要我們進一步深入研究和探索。