无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量的具有计算、存储和无线通信能力的传感器节点构成的多跳、自组织的网络。凭借传感器节点廉价、低功耗等优点,无线传感器网络在国防军事、农业种植、医疗卫生、交通管理等诸多领域有着广泛的应用。通常这些传感器节点被部署在恶劣或者敌对的环境中,传感器节点的部件往往暴露在外部环境中,这导致节点发生故障的概率很高。故障的传感器节点会严重影响无线传感器网络的稳定性和使用寿命,因此故障诊断问题是无线传感器网络研究中一个非常重要且必要的课题。对无线传感器网络进行故障诊断,可以及时地发现网络中的故障节点并进行替换,这能够有效地保障网络的稳定性并提高网络的使用寿命。对于无线传感器网络的故障诊断问题,已经有研究者做出了大量的研究成果。然而,很少有研究者关注到网络部署环境的复杂性对诊断结果带来的不良影响。同时,在目前的研究工作中也很少有人关注诊断过程中节点的能量消耗问题。本文针对以上不足,做了如下两点工作:(1)部署在复杂环境下的无线传感器网络难以准确地检测出故障的传感器节点。针对这一问题,本文提出了一种复杂环境下基于聚类的WSN故障诊断算法。首先,将无线传感器网络中具有相似特征的节点划分到一类,然后根据传感器节点采集的数据具有时空相关性的特点,通过邻居节点进行2回合的故障诊断。对于算法的诊断成功率和错误诊断率,本文也给出了相关分析。仿真实验结果表明,相较于传统的无线传感器网络节点故障诊断算法,本文设计的故障诊断算法在有多类环境特征的复杂环境下具有更好的诊断性能。(2)针对目前故障诊断问题研究中很少考虑节点能量消耗的问题,本文设计了一种基于节能的无线传感器网络故障诊断算法。相较于传统的节点故障诊断算法,本文的算法在设计的过程中更多的考虑了节点通信质量、剩余能量等因素,有效地减少了通信质量不佳和剩余能量过低的节点参与诊断的次数,达到了不降低诊断性能的前提下减少能量消耗的目标。本文中分析了系统运行诊断算法时参与节点的能量消耗。最后,使用Java进行了仿真实验,实验结果表明本文的故障诊断算法能够有效地检测出故障节点,同时与传统的故障诊断算法相比,本文的算法有着更低的能耗。综上所述,本文以提高网络的可靠性和生命周期为目标研究了无线传感器网络的故障诊断问题,随着无线传感器网络的应用日益广泛,对故障诊断问题的研究也因此具有非常重要的理论意义和巨大的应用价值。