Abstract-Various sensor nätverk mätningsstudier har rapporterat fall av övergående fel i sensoravläsningar. I detta arbete försöker vi besvara en enkel fråga: Hur ofta observeras sådana fel i verkliga utplaceringar? För att göra detta utforskar och karakteriserar vi först tre kvalitativt olika klasser av feldetekteringsmetoder. Regelbaserade metoder utnyttjar domänkunskap för att utveckla heuristiska regler för att upptäcka och identifiera fel. Uppskattningsmetoder förutsäga "normala" sensor beteende genom att utnyttja sensor korrelationer, flaging anomalous sensor avläsningar som fel. Slutligen tränas inlärningsbaserade metoder för att statistiskt identifiera felklasser. Vi finner att dessa tre klasser av metoder sitter på olika punkter på noggrannhet/robustness spektrum. Regelbaserade metoder kan vara mycket exakta, men deras noggrannhet beror kritiskt på valet av parametrar. Lärandemetoder kan vara besvärliga, men kan exakt upptäcka och klassificera fel. Uppskattningsmetoder är korrekta, men kan inte klassificera fel. Vi tillämpar dessa tekniker på fyra verkliga sensordataset och finner att förekomsten av fel samt deras typ varierar med dataset. Alla tre metoderna är kvalitativt konsekventa när det gäller att identifiera sensorfel i verkliga datamängder, vilket ger trovärdighet åt våra observationer. Vårt arbete är ett första steg mot automatiserad feldetektering och klassificering på nätet.
REF fokuserar på en liten uppsättning möjliga sensorfel som observerats vid verkliga driftsättningar.
On the Prevalence of Sensor Faults in Real-World Deployments
{'venue': '2007 4th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks', 'journal': '2007 4th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}