Abslrcrct-On-line feldetektering i sensornätverk är av största vikt på grund av konvergens av en mängd olika utmanande tekniska, tillämpning, konceptuella och säkerhetsrelaterade faktorer. Vi introducerar en taxonomi för klassificering av fel i sensornätverk och Erst on-line modellbaserad provningsteknik. Tillvägagångssättet är generiskt i den meningen att det kan tillämpas på ett godtyckligt system av heterogena sensorer med en godtycklig typ av felmodell, medan det ger en mxihle avvägning mellan noggrannhet och latens. Nyckelidén är att formulera on-line-testning som en uppsättning fall av en icke-linjär funktionsminimering och därmed tillämpa icke-parametriska statistiska metoder för att identifiera de sensorer som har störst sannolikhet att vara felaktiga. Optimeringen utförs med hjälp av Powells ickelinjära funktionsminimeringsmetod. Effektiviteten av metoden utvärderas i närvaro av slumpmässigt buller med hjälp av ett system av ljussensorer.
I REF införs en taxonomi för klassificering av fel i sensornätverk och den första on-line modellbaserade provningstekniken.
On-line fault detection of sensor measurements
{'venue': 'Proceedings of IEEE Sensors 2003 (IEEE Cat. No.03CH37498)', 'journal': 'Proceedings of IEEE Sensors 2003 (IEEE Cat. No.03CH37498)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}