一个基于模糊的群优化算法,用于在无线传感器网络中有效检测故障节点
B Nagarajan1, Santhosh Kumar Svn2, M Selvi3
1School of computer Science Engineering and Information Systems, Vellore Institute of Technology, Vellore, India. nagarajan.b@vit.ac.in.
Scientific reports
|November 11, 2024
概括
本研究介绍了一种用于检测无线传感器网络 (WSN) 中传感器节点故障的新算法. 拟议的方法提高了故障检测准确性和网络性能,同时最大限度地降低了能源消耗和错误报警.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 电气工程 电气工程
- 网络工程 网络工程
背景情况:
- 无线传感器网络 (WSN) 对于环境监测至关重要,但由于部署挑战和有限的资源,会遭受传感器节点故障.
- 在WSN中的节点故障可能导致拓变化,通信中断,网络分区和数据传输错误.
- 有效检测,诊断和恢复传感器节点故障对于WSN可靠性至关重要.
研究的目的:
- 为无线传感器网络 (WSN) 提出一个有效的传感器节点故障检测算法.
- 为了提高故障检测的准确性,减少错误报警和错误阳性,并优化能源消耗.
- 为了增强WSN内有缺陷的传感器节点的定位.
主要方法:
- 一个新的算法,将Poisson隐藏马尔科夫模型 (PHMM) 结合起来,用于故障检测和基于Fuzzy的群优化 (F-CSO),以改进本地化和参数优化.
- 使用NS2模拟器实现和模拟,使用现实的参数来评估性能.
- 与现有的最先进系统进行比较,以证明有效性.
主要成果:
- 实现了89.5%的故障检测准确度,与现有方法相比显著改进.
- 产量增加了19.53%,能源消耗减少了8.43%.
- 与其他系统相比,显示了最小的延迟率和较低的假阳性率.
结论:
- 拟议的基于PHMM和F-CSO的算法为检测WSN中的传感器节点故障提供了非常有效的解决方案.
- 该方法显著提高了网络性能指标,包括精度,吞吐量和能源效率.
- 这种方法提供了一个强大的策略,在面对节点故障时保持WSN完整性和可靠性.
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