Abstract-existerande metoder för att diagnostisera sensornätverk är i allmänhet sjunk-baserade, som förlitar sig på att aktivt dra statlig information från alla sensornoder för att genomföra centraliserad analys. De handfatsbaserade diagnosverktygen ger dock upphov till enorma kommunikationer till de trafikkänsliga sensornätverken. På grund av den opålitliga trådlösa kommunikationen får sjunker ofta ofullständig och ibland misstänksam information, vilket leder till mycket felaktiga bedömningar. Ännu värre är att det alltid är svårare att få statlig information från de problematiska eller kritiska regionerna. För att ta itu med ovanstående frågor presenterar vi begreppet självdiagnos, som uppmuntrar varje enskild sensor att ansluta sig till felbeslutsprocessen. Vi konstruerar en serie nya feldetektorer genom vilka flera noder kan samarbeta med varandra i en diagnosuppgift. Feldetektorerna kodar diagnosprocessen för tillståndsövergångar. Varje sensor kan delta i feldiagnosen genom att överföra detektorns nuvarande tillstånd till ett nytt baserat på lokala bevis och sedan skicka feldetektorn till andra noder. Med tillräckliga bevis uppnår feldetektorn Accept-tillståndet och ger den slutliga diagnosrapporten. Vi undersöker prestandan hos vår självdiagnos verktyg som kallas TinyD2 på en 100 noder testbädd.
TinyD2 REF använder begreppet självdiagnos där varje sensor kan ansluta sig till felbeslutsprocessen.
Self-diagnosis for large scale wireless sensor networks
{'venue': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}