Abstract-Traditionella metoder för trådlös sensor nätverk diagnos är främst sjunk-baserade. De samlar aktivt globala bevis från sensornoder till diskhon för att genomföra centraliserad analys vid den kraftfulla back-end. Å ena sidan, långdistans proaktiv informationshämtning medför enorma överföring overhead; å andra sidan, på grund av kopplingseffekten mellan diagnoskomponenten och själva applikationen, sjunker ofta misslyckas med att få fullständiga och exakta bevis från nätverket, särskilt för de problematiska eller kritiska delarna. För att undvika stora overhead i bevis insamling process, självdiagnos injicerar fel inference moduler i sensor noder och låta dem göra lokala beslut. Diagnos resultat från enskilda noder, är dock i allmänhet felaktiga på grund av den begränsade omfattningen av systemets prestanda. Dessutom leder befintliga självdiagnosmetoder vanligtvis till inkonsekventa resultat från olika inferensprocesser. Hur man balansera arbetsbelastningen bland sensorn noderna i en diagnos uppgift är en kritisk fråga. I detta arbete presenterar vi en ny in-network diagnos metod som heter Local-Diagnosis (LD2), som genomför diagnosprocessen i ett lokalt område. LD2 uppnår diagnosbeslut genom distribuerade bevisfusionsoperationer. Varje sensornod ger sina egna bedömningar och bevisen sammansmältes inom ett lokalt område baserat på Dempster-Shafer-teorin, vilket resulterar i konsensusdiagnosrapporten. Vi implementerar LD2 på TinyOS 2.1 och undersöker prestandan på en 50 noder inomhus testbädd.
LD2 REF är en in-network diagnos metod som genomför diagnosprocessen i ett lokalt område.
Sherlock Is Around: Detecting Network Failures with Local Evidence Fusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}