Abstract-Många inference problem som uppstår i sensornätverk kräver beräkning av en global slutsats som överensstämmer med lokal information som är känd för varje nod. En stor klass av dessa problem, inklusive probabilistisk inferens, regression och kontrollproblem-kan lösas genom meddelande som vidarebefordrar en datastruktur som kallas ett korsningsträd. I det här dokumentet presenterar vi en distribuerad arkitektur för att lösa dessa problem som är robusta för opålitlig kommunikation och nodfel. I denna arkitektur, noderna i sensornätverket montera sig i en korsning träd och utbyta meddelanden mellan grannar för att lösa inference problemet effektivt och exakt. En viktig del av arkitekturen är en effektiv distribuerad algoritm för att optimera valet av korsningsträd för att minimera den kommunikation och beräkning som krävs av inferens. Vi presenterar experimentella resultat från en prototypimplementering på ett 97-node Mica2 mote nätverk, samt simuleringsresultat för tre applikationer: distribuerad sensorkalibrering, optimal styrning och sensorfältmodellering. Dessa experiment visar att vår distribuerade arkitektur kan lösa många viktiga inferensproblem exakt, effektivt och robust.
I REF introducerar författarna en arkitektur för distribuerad slutledning i sensornätverk.
A robust architecture for distributed inference in sensor networks
{'venue': "IPSN '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}