Trådlösa sensornätverk (WSN) är en grundläggande byggsten av många genomträngande applikationer. Användningen av sådan teknik medför dock nya utmaningar när det gäller utvecklingen av tillförlitliga och feltoleranta system. En av de mest kritiska frågorna är upptäckten av korrumperade avläsningar mitt i den enorma mängden insamlade sensoriska data. Sådana avläsningar kan i hög grad påverka kvaliteten på tjänsten (QoS) i WSN, och det är därför mycket önskvärt att de automatiskt kastas överbord. Denna fråga behandlas vanligen genom "feldetektering" algoritmer som klassificerar avläsningar genom att utnyttja tidsbundna och rumsliga korrelationer. I allmänhet tar dessa algoritmer inte hänsyn till andra QoS-krav än klassificeringsnoggrannheten. I detta dokument föreslås en fullständigt distribuerad algoritm för att upptäcka datafel, med beaktande av svarstiden förutom klassificeringsnoggrannheten. Vi antar Bayesian nätverk för att utföra klassificering av avläsningar och Pareto optimering för att QoS krav ska kunna uppfyllas samtidigt. Vårt tillvägagångssätt har testats på en syntetisk datauppsättning för att utvärdera dess beteende med avseende på olika värden av QoS begränsningar. Den experimentella utvärderingen gav goda resultat, vilket visar att vår algoritm i hög grad kan minska svarstiden på bekostnad av en liten minskning av klassificeringsnoggrannheten.
I REF föreslogs en distribuerad algoritm som beaktade svarstid och detektionsnoggrannhet vid feldetektering utöver den nödvändiga servicekvaliteten (QOS).
QoS-Aware Fault Detection in Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}