Abstract-In trådlösa sensornätverk (WSNs), diagnos är en avgörande och utmanande uppgift på grund av den distribuerade naturen och stränga resurser. De flesta tidigare metoder övervakas, beroende på a-prioriterad kunskap om nätverksfel. Å andra sidan avslöjar vår erfarenhet av GreenOrbs, ett långsiktigt storskaligt WSN-system, behovet av diagnos på ett agnostiskt sätt. Förutom fördefinierade fel (dvs. med kända typer och symtom) står tysta fel som är okända i förväg för en stor del av nätprestandanedbrytningen. För närvarande finns det ingen effektiv lösning för tysta fel eftersom de ofta är olika och mycket systemrelaterade. I detta dokument föreslår vi Agnostic Diagnosis (AD), en online lättviktsdetektion metod. AD motiveras av det faktum att systemmåtten (t.ex. radio-on-tid, antal paket som överförs) av GreenOrbs sensorer vanligtvis uppvisar vissa korrelationsmönster. Brott mot sådana mönster tyder på potentiella tysta misslyckanden. Vi utformar därför ett korrelationsdiagram, som systematiskt karakteriserar interna korrelationer inuti en nod. Tysta fel upptäcks genom att spåra förändringar och anomalier i korrelationsdiagram. Vi implementerar AD på en fungerande WSN bestående av 330 noder. Våra experimentella resultat visar fördelarna med AD för att upptäcka tysta misslyckanden, effektivt utöka kapaciteten och omfattningen av WSN diagnos.
Miao m.fl. REF presenterade ett system för upptäckt av lättviktsfel online med namnet Agnostic Diagnosis (AD), som motiveras av det faktum att systemmåtten för sensorer vanligtvis uppvisar vissa korrelationsmönster.
Agnostic diagnosis: Discovering silent failures in wireless sensor networks
{'venue': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}