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J-GLOBAL ID：201802214163588248   整理番号：18A1954593

隣接ノードの事前状態に基づく無線センサネットワーク故障診断アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis algorithm of WSN based on precondition of neighbor nodes

著者 (4件)： Ma Mengying (福建師范大学数学与信息学院,福州350007;福建省网絡安全与密碼技術重点実験室(福建師范大学),福州350007) ,  Ceng Yali (福建師范大学数学与信息学院,福州350007;福建省网絡安全与密碼技術重点実験室(福建師范大学),福州350007) ,  Wei Tiantian (福建師范大学数学与信息学院,福州350007;福建省网絡安全与密碼技術重点実験室(福建師范大学),福州350007;中国科学院信息工程研究所中国科学院网絡測評技術重点実験室,北京100093) ,  Chen Zhide (福建師范大学数学与信息学院,福州350007;福建省网絡安全与密碼技術重点実験室(福建師范大学),福州350007)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 38  号： 8  ページ： 2348-2352  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無線センサーネットワーク(WSN)の故障ノード率が50%以上のときの故障検出率の低下の問題に照準を定め,隣接ノードの事前状態および隣接ノードのデータに基づく無線センサネットワーク(WSN)の故障診断アルゴリズムを提案した。最初に,ノードの状態を,ノードの自己履歴データによって予備的に判断し,次に,ノードの類似性および隣接ノードの状態に従って,ノードの状態を最終的に判断し,そして,移動センサノードを用いて,最適経路を通して,基地局に,故障ノード情報を送信し,そして,通信回数を効果的に減少させた。シミュレーション実験は100m×100mの方形領域でWSNを模擬する。実験結果は,従来の分散故障診断(DFD)アルゴリズムと比べて,診断精度が9.84パーセント増加し,ノード故障率が50%に達するとき,提案したアルゴリズムは95%の精度を達成できることを示した。実用的応用において,提案したアルゴリズムは,故障診断の精度を改善すると同時に,エネルギー消費を削減し,ネットワーク寿命を延ばすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  エネルギー消費 ,  計算機シミュレーション ,  通信 ,  *センサネットワーク ,  シミュレーション ,  最適航路 ,  基地局 ,  *故障診断 ,  *アルゴリズム ,  類似性
準シソーラス用語： ネットワーク寿命 ,  ノード故障 ,  センサノード ,  *診断アルゴリズム ,  *無線センサネットワーク ,  *隣接ノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 隣接ノード ,  無線センサネットワーク ,  故障 ,  診断アルゴリズム