鲁棒性能(robustness)，是指当系统的内部、外部的各种参数发生变化时，该系统的整体结构和性能依旧能够保持系统稳定性的能力。鲁棒性能的这种分析方法对于研究不同方面、不同领域的科学家而言，在评判标准和科学评估这两个方面都有着很大的实践价值和理论意义。　　 无线传感器网络因为其无线部署并且可以长期监控的优势，为很多领域的用户所钟爱，尤其是工业网络。不同与商业办公领域，工业生产发展中对实时信号传输、传输可靠性的要求较高，因此有必要提出相应的网络鲁棒性能测试和分析评价方法。同时对无线传感器网络的鲁棒性能进行分析评价，获得其性能的总体情况，可以评估鉴定和验收一个现有网络。鲁棒性强弱是无线传感器网络的一个重要性能指标，也是作为复杂系统的基本属性，采用理论分析和仿真试验相结合的方法，建立科学的评估指标，其结论不仅有助于权衡不同系统的优劣程度，而且为无线传感器系统的组建以及应用提供有价值的参考。　　 云模型将宇宙中事物或者人类知识的模糊性和随机性较好的集合在了一起，使得可以在语言表达中定性信息中获得定量数据信息，也就是数据范围和分布规律，也可以将精确的数字在一定程度上转化为适当的定性语言值。　　 论文首先在云模型对处理不确定性问题的上进行了探讨分析;其次引入云模型理论到无线传感器网络鲁棒性能评估机制中，提出了基于云模型的无线传感器网络鲁棒性能评估模型。云模型的引入，解决了评语本身的不确定性、随机性和模糊性问题。为了更加全面的引入云模型，本文的计算过程分为了两个方向，分别为定性→定量→定性，和定量→定性→定量。由于本文在所提的模型当中，并没有使用隶属函数，由此有效的解决了在传统的方法中，综合评价方法总是难以确定函数的问题;另外，论文通过对几种不同的确定权重方法的探讨、对比和分析，最终采用熵权来处理影响鲁棒性能因素的权重问题，有效的避免了人为带来的主观因素的影响。其次，论文提出了基于多维云模型的无线传感器网络鲁棒性能评估研究方法，即将得到的原始数据经过一定的处理之后，有效的将数据转变为矩阵，再将矩阵转变为向量的计算，通过夹角余弦的方法来确定相似性程度的度量，最终来确定指标等级，将云模型合理的运用于计算过程中。实验证明将云模型应用于无线传感器网络鲁棒性能评估的问题上，其理论具有一定的理论意义和使用价值。　　 本文的研究对于云模型在无线传感器网络鲁棒性能评估问题上进行了初步的尝试，是对云模型在无线传感器网络鲁棒性能应用的有意义的探索，为云模型在无线传感器网络技术的应用提供了一种有效的新思路。