Sensornätverk syftar till att övervaka sin omgivning för händelsedetektering och objektspårning. Men på grund av sensorernas fel eller död kan falsk signal överföras. I det här dokumentet tar vi hänsyn till problemen med distribuerad feldetektering i trådlösa sensornätverk (WSN). I synnerhet, Vi överväger hur man tar beslut om feldetektering i en bullrig miljö som ett resultat av falsk upptäckt eller falskt svar händelse av vissa sensorer, där sensorerna placeras i mitten av regelbundna hexagoner och händelsen kan inträffa på endast en hexagon. Vi föreslår system för felsökning som uttryckligen inför felsannolikheten i den optimala händelsedetekteringsprocessen. Vi introducerar två typer av detektion sannolikheter, en för center noden, där händelsen inträffar, och den andra för de angränsande noderna. Denna andra typ av detektionsannolikhet är ny i sensornätverkslitteratur. Vi utvecklar system enligt modellen urvalsförfarande och flera modeller urvalsförfarande och använda begreppet Bayesian modell medelvärde för att identifiera en uppsättning troliga felsensorer och få ett genomsnittligt prediktivt fel.
Nandi m.fl. REF införde två olika sannolikheter för upptäckt och använde en modellurvalsmetod, ett urvalsförfarande med flera modeller och Bayesian-modellens medelvärdesmetoder för att lösa detektionsproblemet.
Model Selection Approach for Distributed Fault Detection in Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}