Abstract-Jämfört med trådbundna nätverk, sensornätverk utgör två ytterligare utmaningar för övervakning funktioner: de stöder mycket mindre undersökande trafik, och de ändrar sin routing topologier mycket oftare. Vi föreslår därför att man endast använder end-to-end applikationstrafik för att dra slutsatsen att de interna nätverken fungerar. End-to-end data ger inte tillräcklig information för att beräkna länkförlusten exakt, men tillräckligt för att identifiera dåligt presterande (förlust) länkar. Vi introducerar inference tekniker baserade på maximal sannolikhet och Bayesian principer, som hanterar väl bullriga mätningar och routing förändringar. Vi utvärderar prestandan hos både inferensalgoritmer i simulering och på verkliga nätverksspår. Vi finner att dessa tekniker uppnår hög upptäckt och låga falska positiva nivåer.
Å andra sidan, Nguyen et al. REF använder okorrelerade data från end-to-end för att identifiera förlustlänkar.
Using End-to-End Data to Infer Lossy Links in Sensor Networks
{'venue': 'Proceedings IEEE INFOCOM 2006. 25TH IEEE International Conference on Computer Communications', 'journal': 'Proceedings IEEE INFOCOM 2006. 25TH IEEE International Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}