Eftersom de befintliga metoderna för att diagnostisera sensornätverk leder till låg precision och hög komplexitet, en ny feldetekteringsmekanism baserad på stöd vektor regression och grannsamordning föreslås i detta arbete. Enligt den redundanta informationen om meteorologiska element som samlats in av en multisensor, byggs en felförutsägelsemodell med hjälp av en stödvektor regressionsalgoritm, och den uppnår resterande sekvenser. Sedan identifieras noden status genom ömsesidig testning bland pålitliga grannnoder. Simuleringar visar att när sensorns felsannolikhet i trådlösa sensornätverk är 40%, är detektionsnoggrannheten för den föreslagna algoritmen över 87%, och förhållandet falsklarm är under 7%. Detektionsnoggrannheten ökas med upp till 13%, i motsats till andra algoritmer. Denna algoritm minskar inte bara kommunikationen till sensornoder utan har också en hög detektionsnoggrannhet och ett lågt falskt larmförhållande. Den föreslagna algoritmen är lämplig för feldetektering i meteorologiska sensornätverk med låg nodtäthet och höga felförhållanden.
På samma sätt, i REF, författarna föreslog en mekanism för feldetektering baserad på Support Vector Reggression (SVR) och grannsamordning.
Distributed Fault Detection for Wireless Sensor Networks Based on Support Vector Regression
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}