Resumen

Las redes de sensores inalámbricos (WSN) se utilizan ampliamente en la ingeniería de precisión, que requiere una estricta exactitud de los datos. Por lo tanto, evaluar la fiabilidad de los datos de las WSN tiene un valor práctico. Teniendo en cuenta la complejidad del entorno real, el sensor está obligado a verse afectado por los factores de perturbación. En la actualidad, el resultado de la investigación sobre las perturbaciones de los datos de las WSN no es el ideal. Porque los resultados del análisis de fiabilidad no son necesariamente creíbles en un entorno perturbado. Por lo tanto, es necesario juzgar la fiabilidad de los nodos sensores en el entorno de perturbación. Por lo tanto, se introduce el análisis de perturbaciones. En este documento, la correlación temporal y la correlación espacial de los datos medidos de los nodos WSN se toman como indicadores de fiabilidad. Mediante el método de análisis de perturbaciones para simular las perturbaciones en el proceso de trabajo de los nodos, se propone un modelo de evaluación de la fiabilidad de los datos de los nodos WSN, que se basa en la regla de razonamiento de pruebas (ER) en el entorno perturbado. Basándose en el experimento con sensores inalámbricos del laboratorio de investigación Intel Berkeley, en este artículo se explica la racionalidad del modelo. La regla ER que tiene en cuenta las perturbaciones proporciona un método eficaz para analizar la fiabilidad de los datos de la WSN.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:entorno de perturbación, fiabilidad, datos wsn, nodos wsn, laboratorio de investigación intel berkeley, modelo de evaluación de la fiabilidad de los datos, perturbación de los datos wsn, red inalámbrica de sensores, método de análisis de perturbaciones, precisión estricta de los datos
• Keywords:disturbance environment, reliability, wsn data, wsn nodes, intel berkeley research laboratory, data reliability evaluation model, wsn data disturbance, wireless sensor network, disturbance analysis method, strict data accuracy