CN104918267A

CN104918267A - 一种无线传感器网络的心跳检测方法和装置

Info

Publication number: CN104918267A
Application number: CN201410327032.2A
Authority: CN
Inventors: 周子冠; 吴庆; 李祥珍; 欧清海
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; Nanjing NARI Group Corp
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; Nanjing NARI Group Corp
Priority date: 2014-03-12
Filing date: 2014-07-10
Publication date: 2015-09-16
Anticipated expiration: 2034-07-10
Also published as: CN104918267B

Abstract

本发明公开了一种无线传感器网络的心跳检测方法和装置，其中，该方法包括：主控节点发送广播信标，判断骨干节点时隙或传感器节点时隙是否到达；当骨干节点时隙到达时，主控节点向骨干节点发送第一心跳询问信息；骨干节点接收到第一心跳询问信息后，向主控节点发送包含自身健康状态值H和通信压力值P的第一心跳回复信息；主控节点根据健康状态值H和通信压力值P计算心跳服务值F，根据心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期。本发明的无线传感器网络的心跳检测方法和装置，通过动态调整骨干网和微传感器网络心跳周期，从而适应电力无线传感器网络低功耗、休眠时间长的特点，并提高节点故障检测速度和检测准确度。

Description

一种无线传感器网络的心跳检测方法和装置

技术领域

本发明涉及电力无线传感器网络技术领域，具体地，涉及一种无线传感器网络的心跳检测方法和装置。

背景技术

无线传感器网络被认为是21世纪产生巨大影响力的技术之一，它能够通过各类集成化的微型传感器之间的相互协作，传递信息，从而监测、感知和采集各种实时数据，并通过无线网络进行传输。微传感概念及节点的无线连接使无线传感器网络在电力测控领域具有重要的理论和现实意义，无线传感器网络以其低成本、低功耗等特点，在电力领域有着广泛的应用。

心跳包是网络数据流中一种自定义协议、固定信息、循环发送的数据包，在各种网络应用中作为在线状态检测、状态汇报方式、网络同步或其他定时机制的应用而普遍存在。心跳协议作为一种在传感器网络系统用来检测节点状态的关键技术，目前主要分为三类：简单心跳协议、经典加速心跳协议及基于选举算法的心跳协议。

与其他传感器网络应用场景不同，实际电力无线传感器网络应用场景具有以下三个特点：

(1)大占空比工作模式

由于电力设备长时间保持在一定的工作状态下，设备参数在一定时间内基本不会发生变化，因此传感器通常休眠时间远大于工作时间(10000倍以上)；同时，电力无线传感器网络中，包含多种类型的传感器节点,他们对工作周期的要求各不相同。

(2)低功耗要求

由于变电站设备通常不能停电以检修无线传感器等二次设备，变电站高压带电设备的无线传感器节点不具备随意更换电池的条件，所以变电站传感器网络要求传感节点具备低功耗长时间工作能力。

(3)快速故障检测

在设备状态监测中，电力无线传感器网络需要具备快速发现故障的能力，以尽可能地减少因为电力中断对用户造成的损失。同时，大部分电力设备处在野外人烟稀少的环境中，检修人员难以方便到达，要求电力无线传感器网络具备很低的误报率。

基于以上三个特点，简单心跳协议心跳周期不能动态变化，不能适应对于设备加入或移除某些传感器而造成的网络结构变化；经典加速心跳协议可以根据网络环境动态改变心跳周期，但故障检测延迟较大、节点出现故障后状态不可恢复，不能满足高可靠性和实时性的要求；基于选举算法的心跳协议通常用于有多个备份节点的冗余系统中，而在电力无线传感器网络中不能实现大量节点备份，且选举算法也比较复杂。现有技术的无线传感器网络心跳检测方法，无法适应无线传感器网络的大占空比、低功耗以及快速故障检测等需求。

发明内容

为了解决现有技术中存在的无法对无线传感器网络进行有效心跳检测的问题，本发明提出了一种无线传感器网络的心跳检测方法和装置。

本发明的无线传感器网络的心跳检测方法包括：

主控节点发送广播信标，判断骨干节点时隙或传感器节点时隙是否到达；

当骨干节点时隙到达时，主控节点向骨干节点发送第一心跳询问信息；

骨干节点接收到第一心跳询问信息后，向主控节点发送包含自身健康状态值H和通信压力值P的第一心跳回复信息；

主控节点根据健康状态值H和通信压力值P计算心跳服务值F，根据心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期。

本发明的无线传感器网络的心跳检测方法，根据网络中节点的运行情况，动态调整网络中各节点的心跳周期，并通过心跳来预测和判断节点故障；通过动态调整骨干网和微传感器网络心跳周期，从而适应电力无线传感器网络低功耗、休眠时间长的特点，并提高了节点故障检测速度和检测准确度。

本发明的无线传感器网络的心跳检测装置包括：

广播信标模块，用于主控节点发送广播信标，判断骨干节点时隙或传感器节点时隙是否到达；

第一发送模块，用于当骨干节点时隙到达时，主控节点向骨干节点发送第一心跳询问信息；

第一回复模块，用于骨干节点接收到第一心跳询问信息后，向主控节点发送包含自身健康状态值H和通信压力值P的第一心跳回复信息；

第一调整模块，用于主控节点根据健康状态值H和通信压力值P计算心跳服务值F，根据心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期。

本发明的无线传感器网络的心跳检测装置，根据网络中节点的运行情况，动态调整网络中各节点的心跳周期，并通过心跳来预测和判断节点故障；通过动态调整骨干网和微传感器网络心跳周期，从而适应电力无线传感器网络低功耗、休眠时间长的特点，并提高了节点故障检测速度和检测准确度。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例的无线传感器网络的组网示意图；

图2为本发明实施例一的工作流程图；

图3为本发明实施例二的工作流程图；

图4为本发明实施例建立心跳预测模型的工作流程图；

图5为本发明的无线传感器网络的心跳检测装置的结构图；

图6为本发明的无线传感器网络的心跳检测方法的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

如图1所示，电力无线传感器网络采用星星组网方式，骨干节点作为簇头采用有源供电方式，其作用就是收集其通信范围内的传感器节点采集的信息，各传感器节点其作用就是负责采集信息，这完全符合分级路由的应用特点，所以为了延长整个无线传感器网络的不更换电池工作寿命，采用分级路由协议算法并结合以数据为中心的路由算法，大大节省了路由功耗。

传感器节点采用单跳工作模式直接连接骨干节点，不转发任何其他传感器节点的数据，避免维护其它传感器节点路由，简化网络协议，降低传感器节点的功耗。骨干节点一般可从外部得到能源供应或者便于更换电池的，所以骨干节点间的通信采用了多跳工作模式，或者采用有线与后台通信。整个传感器网络心跳采用TDMA通信方式，各个现场设备(包括主控节点、骨干节点和传感器节点)都只有获得相应通信时隙才能发送心跳信息。

TDMA：Time Division Multiple Access时分多址，时分多址是把时间分割成周期性的帧(Frame)每一个帧再分割成若干个时隙向基站发送信号，在满足定时和同步的条件下，基站可以分别在各时隙中接收到各移动终端的信号而不混扰。同时，基站发向多个移动终端的信号都按顺序安排在预定的时隙中传输，各移动终端只要在指定的时隙内接收，就能在合路的信号中把发给它的信号区分并接收下来。

本发明的无线传感器网络的心跳检测方法的流程图如图6所示，该方法分别对主控节点与骨干节点、传感器节点与骨干节点组成的骨干网络和微传感器网络进行心跳检测，以实现对整个无线传感器网络的心跳预测和故障检测。实施例一为骨干节点到达时的心跳检测流程，实施例二为传感器节点时隙到达时的心跳检测流程。

实施例一

如图2所示，为主控节点和骨干节点组成的网络的心跳周期调整示意图。主控节点针对骨干节点返回的网络情况，动态设置心跳周期，包括：

步骤S101：将骨干节点的健康状态H分为三个状态：正常状态、怀疑状态和故障状态。

正常状态下各骨干节点工作正常，怀疑状态下有骨干节点可能出现故障需进一步检测，故障状态下有骨干节点出现故障。

步骤S102：当骨干节点时隙到达时，主控节点向骨干节点发送第一心跳询问信息。

步骤S103：骨干节点接收到第一心跳询问信息后，向主控节点发送包含自身健康状态值H和通信压力值P的第一心跳回复信息。

步骤S104：主控节点根据健康状态值H和通信压力值P计算心跳服务值F；通信压力值P为当前剩余通信资源量，即未分配的通信时隙。

具体的，计算心跳服务值F：p为剩余信道资源阈值，根据实际网络设定。

步骤S105：根据心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期；

具体的，当心跳服务值F为1时，则根据下列公式计算第一心跳周期T：

F_i为各骨干节点返回的心跳服务值，L为TDMA周期，l为骨干节点数量，当心跳服务值F为0时，保持第一心跳周期不变。

在本实施例中，当骨干节点健康状态为正常状态(H＝0)时，系统处于正常工作状态且在一定的时间内出现故障的几率较小，可以适当增大心跳周期，节约能量和信道资源，也可以保持不变。

当骨干节点健康状态为怀疑状态(H＝1)时，说明网络中有骨干节点未能及时响应心跳请求，需要减小心跳周期，来尽快检测该骨干节点是否真的发生故障。

当骨干节点健康状态为故障状态(H＝0)时，说明已经确定某骨干节点出现故障，将其反馈给相关维修部门，剩余的网络仍然保持正常工作状态，因此健康状态为故障状态时，也不需要调整心跳周期。

实施例二

对于骨干节点和传感器节点组成的微传感器网络，骨干节点完成基于心跳的故障检测过程包括心跳预测和故障检测两个部分，如图3所示，为骨干节点对传感器节点进行心跳检测的示意图，包括：

步骤S201：当传感器节点时隙到达时，传感器节点向骨干节点发送第二心跳询问信息。

步骤S202：骨干节点保存最近K次自传感器节点接收到的第二心跳询问信息，并统计最近K次收到第二心跳询问信息的时间。

步骤S203：根据最近K次收到第二心跳询问信息的时间建立心跳预测模型，并计算第K+1第二心跳询问信息到达的预测时间。

如图4所示，为建立心跳预测模型的工作流程图，包括：

步骤S2031：将最近K次收到第二心跳询问信息时间(t⁰(1),t⁰(2),...,t⁰(K))作为初始预测序列T⁰：T⁰＝{t⁰(1),t⁰(2),...,t⁰(K)}。

步骤S2032：对初始预测序列T⁰做累加计算，得到累加生成序列T¹：T¹＝{t¹(1),t¹(2),...,t¹(K)}，其中，

t^{1} (k) = Σ_{i = 1}^{k} t^{0} (i), k = 1,2, . . ., K .

步骤S2033：对累加生成序列T¹建立一阶微分方程并利用最小二乘法求解，可以得到t¹(K)的近似解

t_{p}^{1} (K) = (t^{0} (1) - \frac{b_{p}}{a_{p}}) e^{- a_{p} (K - 1)} + \frac{b_{p}}{a_{p}},

其中，[a_p,b_p]^T＝(B^TB)^-1B^TT_K，且参数列B和T_K为：

B = [\begin{matrix} - \frac{1}{2} (t^{1} (1) + t^{2} (2)) & 1 \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (2) + t^{1} (3)) & 1 \\ . & . \\ . & . \\ . & . \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (K - 1) + t^{1} (K)) & 1 \end{matrix}],

T_K＝{t⁰(2),t⁰(3),…,t⁰(K)}，其中，p表示与预测序列相关的计算，与前面的初始序列T⁰相区分，a,b仅为一个符号，用于简化表达式，B和T_K是在求解的过程中，对式[a_p,b_p]进行的简化描述；

建立预测序列

T_{p}^{0} : T_{p}^{0} = {t_{p}^{0} (1), t_{p}^{0} (2), . . . t_{p}^{0} (K), . . .},

其中，

t_{p}^{0} (1) = t^{0} (1),

t_{p}^{0} (K) = t_{p}^{1} (K) - t_{p}^{1} (K - 1),

其中，即为t¹(K)的近似解。

步骤S2034：对预测序列做累减计算得到：

t_{p}^{0} (K) = (t^{0} (1) - \frac{b_{p}}{a_{p}}) (1 - e^{a_{p}}) e^{- a_{p} (K - 1)},

其中，e为指数，根据该公式计算骨干节点收到第K+1次第二心跳询问信息的预测时间。

在预测模型建立完成后，转入步骤S204继续进行。

步骤S204：判断骨干节点是否在预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，如果是，则传感器节点无故障。

步骤S205：当骨干节点收到第K+1第二心跳询问信息后，根据第2次到第K+1次接收到第二心跳询问信息的时间重新建立心跳预测模型。

具体的，将时间信息放入初始预测序列T⁰。当K+1次心跳信息到达后，将其放入初始预测序列T⁰末端，并将初始预测序列T⁰中第一个元素删去，由此建立一个新的预测序列T⁰。

新的初始预测序列T⁰为T⁰＝{t⁰(2),t⁰(3),...,t⁰(K+1)}。

步骤S206：如果骨干节点没有在预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，则怀疑传感器节点故障，并调整第二心跳周期。

步骤S207：判断调整第二心跳周期的次数是否达到预设阈值，如果是，则骨干节点向主控节点发送传感器节点故障信息。

步骤S208：如果未达到预设阈值，则骨干节点向传感器节点发送缩小第二心跳周期指令，继续预测下一次接收到第二心跳询问信息的时间。

上述步骤S206-S208的具体操作过程为：如果在预测时间内，骨干节点没有收到传感器节点的心跳信息，则怀疑传感器节点故障，骨干节点向传感器节点发出指令调整心跳周期，并再次预测心跳时间，重复进行上述步骤S201-S205。如果调整心跳周期次数达到设定阈值M，则报告传感器故障；如果收到心跳信息，则删除怀疑。

本发明的无线传感器网络的心跳检测方法，根据网络中节点的运行情况，动态调整网络中各节点的心跳周期，并通过心跳来预测和判断节点故障；通过动态调整骨干网和微传感器网络心跳周期，从而适应电力无线传感器网络低功耗、休眠时间长的特点，并提高节点故障检测速度和检测准确度。

如图5所示，为本发明的无线传感器网络的心跳检测装置的结构图，包括：

广播信标模块10，用于主控节点发送广播信标，判断骨干节点时隙或传感器节点时隙是否到达；

广播信标模块20，用于当骨干节点时隙到达时，主控节点向骨干节点发送第一心跳询问信息；

第一回复模块30，用于骨干节点接收到第一心跳询问信息后，向主控节点发送包含自身健康状态值H和通信压力值P的第一心跳回复信息；

第一调整模块40，用于主控节点根据健康状态值H和通信压力值P计算心跳服务值F，根据心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期。

第一回复模块30具体包括：

服务值计算子模块301，用于计算心跳服务值F：p为剩余信道资源阈值，根据实际网络设定；

心跳周期调整子模块302，用于当心跳服务值F为1时，则根据下列公式计算第一心跳周期T：

还包括：

第二发送模块50，用于当传感器节点时隙到达时，传感器节点向骨干节点发送第二心跳询问信息；

时间统计模块60，用于骨干节点保存最近K次自传感器节点接收到的第二心跳询问信息，并统计最近K次收到第二心跳询问信息的时间；

时间预测模块70，用于根据最近K次收到第二心跳询问信息的时间建立心跳预测模型，并计算第K+1第二心跳询问信息到达的预测时间；

第一判断模块80，用于判断骨干节点是否在预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，如果是，则传感器节点无故障；

第二判断模块90，用于如果骨干节点没有在预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，则怀疑传感器节点故障，并调整第二心跳周期。

时间预测模块70具体包括：

初始序列子模块701，用于将最近K次收到第二心跳询问信息的时间作为初始预测序列T⁰：T⁰＝{t⁰(1),t⁰(2),...,t⁰(K)}；

生成序列子模块702，用于对初始预测序列T⁰做累加计算，得到累加生成序列T¹：T¹＝{t¹(1),t¹(2),...,t¹(K)}，其中，

预测序列子模块703，用于建立预测序列

t_{p}^{0} (1) = t^{0} (1), t_{p}^{0} (K) = t_{p}^{1} (K) - t_{p}^{1} (K - 1),

其中，为t¹(K)的近似解，且

t_{p}^{1} (K) = (t^{0} (1) - \frac{b_{p}}{a_{p}}) e^{- a_{p} (K - 1)} + \frac{b_{p}}{a_{p}},

[a_p,b_p]^T＝(B^TB)^-1B^TT_K，

B = [\begin{matrix} - \frac{1}{2} (t^{1} (1) + t^{2} (2)) & 1 \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (2) + t^{1} (3)) & 1 \\ . & . \\ . & . \\ . & . \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (K - 1) + t^{1} (K)) & 1 \end{matrix}],

T_K＝{t⁰(2),t⁰(3),…,t⁰(K)}，其中，p表示与预测序列相关的计算，与初始序列T⁰相区分，a,b仅为一个符号，用于简化表达式，B和T_K是在求解的过程中，对式[a_p,b_p]进行的简化描述；

时间计算子模块704，用于对预测序列做累减计算得到：根据该公式计算骨干节点收到第K+1次第二心跳询问信息的预测时间，其中e为指数。

还包括：

继续预测模块100，用于当骨干节点收到第K+1第二心跳询问信息后，根据第2次到第K+1次接收到第二心跳询问信息的时间重新建立心跳预测模型；

第三判断模块110，用于判断调整第二心跳周期的次数是否达到预设阈值，如果是，则骨干节点向主控节点发送传感器节点故障信息；

第四判断模块120，用于如果未达到预设阈值，则骨干节点向传感器节点发送缩小第二心跳周期指令，继续预测下一次接收到第二心跳询问信息的时间。

本发明的无线传感器网络的心跳检测装置，根据网络中节点的运行情况，动态调整网络中各节点的心跳周期，并通过心跳来预测和判断节点故障；通过动态调整骨干网和微传感器网络心跳周期，从而适应电力无线传感器网络低功耗、休眠时间长的特点，并提高节点故障检测速度和检测准确度。

本发明能有多种不同形式的具体实施方式，上面以图1-图5为例结合附图对本发明的技术方案作举例说明，这并不意味着本发明所应用的具体实例只能局限在特定的流程或实施例结构中，本领域的普通技术人员应当了解，上文所提供的具体实施方案只是多种优选用法中的一些示例，任何体现本发明权利要求的实施方式均应在本发明技术方案所要求保护的范围之内。

最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种无线传感器网络的心跳检测方法，其特征在于，包括：

所述骨干节点接收到所述第一心跳询问信息后，向所述主控节点发送包含自身健康状态值H和通信压力值P的第一心跳回复信息；

所述主控节点根据所述健康状态值H和所述通信压力值P计算心跳服务值F，根据所述心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络的心跳检测方法，其特征在于，所述主控节点根据所述健康状态值H和所述通信压力值计算心跳服务值F，根据所述心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期的步骤具体包括：

计算所述心跳服务值F：p为剩余信道资源阈值，根据实际网络设定；

当所述心跳服务值F为1时，则根据下列公式计算第一心跳周期T：

F_i为各骨干节点返回的心跳服务值，L为TDMA周期，l为骨干节点数量，当所述心跳服务值F为0时，保持第一心跳周期不变。

3.根据权利要求1所述的无线传感器网络的心跳检测方法，其特征在于，还包括：

当传感器节点时隙到达时，传感器节点向所述骨干节点发送第二心跳询问信息；

所述骨干节点保存最近K次自所述传感器节点接收到的第二心跳询问信息，并统计最近K次收到第二心跳询问信息的时间；

根据所述最近K次收到第二心跳询问信息的时间建立心跳预测模型，并计算第K+1第二心跳询问信息到达的预测时间；

判断所述骨干节点是否在所述预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，如果是，则传感器节点无故障；

如果所述骨干节点没有在所述预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，则怀疑传感器节点故障，并调整第二心跳周期。

4.根据权利要求3所述的无线传感器网络的心跳检测方法，其特征在于，所述根据所述最近K次收到第二心跳询问信息的时间建立心跳预测模型的步骤具体包括：

将最近K次收到第二心跳询问信息的时间作为初始预测序列T⁰：T⁰＝{t⁰(1),t⁰(2),...,t⁰(K)}；

对所述初始预测序列T⁰做累加计算，得到累加生成序列T¹：T¹＝{t¹(1),t¹(2),...,t¹(K)}，其中，

t^{1} (k) = Σ_{i = 1}^{k} t^{0} (i), k = 1,2, . . ., K;

建立预测序列

T_{p}^{0} : T_{p}^{0} = {t_{p}^{0} (1), t_{p}^{0} (2), . . . t_{p}^{0} (K), . . .}, t_{p}^{0} (1) = t^{0} (1), t_{p}^{0} (K) = t_{p}^{1} (K) - t_{p}^{1} (K - 1),

其中，为t¹(K)的近似解，且

t_{p}^{1} (K) = (t^{0} (1) - \frac{b_{p}}{a_{p}}) e^{- a_{p} (K - 1)} + \frac{b_{p}}{a_{p}},

[a_p,b_p]^T＝(B^TB)^-1B^TT_K，

B = [\begin{matrix} - \frac{1}{2} (t^{1} (1) + t^{2} (2)) & 1 \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (2) + t^{1} (3)) & 1 \\ . & . \\ . & . \\ . & . \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (K - 1) + t^{1} (K)) & 1 \end{matrix}],

对所述预测序列做累减计算得到：

t_{p}^{0} (K) = (t^{0} (1) - \frac{b_{p}}{a_{p}}) (1 - e^{a_{p}}) e^{- a_{p} (K - 1)},

根据该公式计算骨干节点收到第K+1次第二心跳询问信息的预测时间，其中，e为指数。

5.根据权利要求3所述的无线传感器网络的心跳检测方法，其特征在于，还包括：

当所述骨干节点收到第K+1第二心跳询问信息后，根据第2次到第K+1次接收到第二心跳询问信息的时间重新建立心跳预测模型；

判断调整第二心跳周期的次数是否达到预设阈值，如果是，则所述骨干节点向所述主控节点发送传感器节点故障信息；

如果未达到预设阈值，则所述骨干节点向所述传感器节点发送缩小第二心跳周期指令，继续预测下一次接收到第二心跳询问信息的时间。

6.一种无线传感器网络的心跳检测装置，其特征在于，包括：

第一回复模块，用于所述骨干节点接收到所述第一心跳询问信息后，向所述主控节点发送包含自身健康状态值H和通信压力值P的第一心跳回复信息；

第一调整模块，用于所述主控节点根据所述健康状态值H和所述通信压力值P计算心跳服务值F，根据所述心跳服务值F的值动态调整第一心跳周期。

7.根据权利要求6所述的无线传感器网络的心跳检测装置，其特征在于，所述第一回复模块具体包括：

服务值计算子模块，用于计算所述心跳服务值F：p为剩余信道资源阈值，根据实际网络设定；

心跳周期调整子模块，用于当所述心跳服务值F为1时，则根据下列公式计算第一心跳周期T：

8.根据权利要求6所述的所述的无线传感器网络的心跳检测装置，其特征在于，还包括：

第二发送模块，用于当传感器节点时隙到达时，传感器节点向所述骨干节点发送第二心跳询问信息；

时间统计模块，用于所述骨干节点保存最近K次自所述传感器节点接收到的第二心跳询问信息，并统计最近K次收到第二心跳询问信息的时间；

时间预测模块，用于根据所述最近K次收到第二心跳询问信息的时间建立心跳预测模型，并计算第K+1第二心跳询问信息到达的预测时间；

第一判断模块，用于判断所述骨干节点是否在所述预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，如果是，则传感器节点无故障；

第二判断模块，用于如果所述骨干节点没有在所述预测时间收到第K+1第二心跳询问信息，则怀疑传感器节点故障，并调整第二心跳周期。

9.根据权利要求8所述的无线传感器网络的心跳检测装置，其特征在于，所述时间预测模块具体包括：

初始序列子模块，用于将最近K次收到第二心跳询问信息的时间作为初始预测序列T⁰：T⁰＝{t⁰(1),t⁰(2),...,t⁰(K)}；

生成序列子模块，用于对所述初始预测序列T⁰做累加计算，得到累加生成序列T¹：T¹＝{t¹(1),t¹(2),...,t¹(K)}，其中，

预测序列子模块，用于建立预测序列

t_{p}^{0} (1) = t^{0} (1), t_{p}^{0} (K) = t_{p}^{1} (K) - t_{p}^{1} (K - 1),

其中，为t¹(K)的近似解，且

t_{p}^{1} (K) = (t^{0} (1) - \frac{b_{p}}{a_{p}}) e^{- a_{p} (K - 1)} + \frac{b_{p}}{a_{p}},

[a_p,b_p]^T＝(B^TB)^-1B^TT_K，

B = [\begin{matrix} - \frac{1}{2} (t^{1} (1) + t^{2} (2)) & 1 \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (2) + t^{1} (3)) & 1 \\ . & . \\ . & . \\ . & . \\ - \frac{1}{2} (t^{1} (K - 1) + t^{1} (K)) & 1 \end{matrix}],

10.根据权利要求8所述的无线传感器网络的心跳检测装置，其特征在于，还包括：

继续预测模块，用于当所述骨干节点收到第K+1第二心跳询问信息后，根据第2次到第K+1次接收到第二心跳询问信息的时间重新建立心跳预测模型；

第三判断模块，用于判断调整第二心跳周期的次数是否达到预设阈值，如果是，则所述骨干节点向所述主控节点发送传感器节点故障信息；

第四判断模块，用于如果未达到预设阈值，则所述骨干节点向所述传感器节点发送缩小第二心跳周期指令，继续预测下一次接收到第二心跳询问信息的时间。