Nätverksdiagnos, ett viktigt forskningsämne för traditionella nätverkssystem, har inte fått mycket uppmärksamhet för trådlösa sensornätverk. Befintliga sensor felsökning verktyg som sympati eller EmStar är starkt beroende av ett tillägg protokoll som genererar och rapporterar en stor mängd statusinformation från enskilda sensornoder, införa nätverket overhead till en resurs begränsad och vanligtvis trafik känslig sensor nätverk. Vi rapporterar i denna studie vårt första försök att tillhandahålla en lätt nätverksdiagnos mekanism för sensornätverk. Vi föreslår PAD, en probabilistisk diagnos metod för att dra slutsatsen grundorsakerna till onormala fenomen. PAD använder en paketmärkningsalgoritm för att effektivt konstruera och dynamiskt underhålla inferensmodellen. Vårt tillvägagångssätt medför inte ytterligare trafikkostnader för att samla in önskad information. Istället inför vi en probabilistisk inferensmodell som kodar interna beroenden bland olika nätverkselement, för onlinediagnos av ett operativt sensornätverkssystem. En sådan modell är kapabel till additivt resonemang grundorsaker baserade på passivt observerade symtom. Vi implementerar PAD-designen i vårt havsövervakningssensornätverks testbädd och validerar dess effektivitet. Vi utvärderar ytterligare effektiviteten och skalbarheten av denna design genom omfattande spårdrivna simuleringar.
För det första kan vi citera REF där författarna föreslår en probabilistisk diagnosmetod för att härleda grundorsakerna modell av onormala fenomen i trådlösa sensornätverk genom passiv observation av eventuella symtom.
Passive diagnosis for wireless sensor networks
{'venue': "SenSys '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}