Resumen

Las redes de sensores inalámbricos (WSN) se han utilizado ampliamente en diversas industrias y campos empresariales que requieren la cobertura de amplias regiones geográficas de difícil acceso para el ser humano. Por ello, es importante poder modelar, evaluar y predecir la fiabilidad de las WSN. Los datos enmascarados son un tipo de datos ausentes que se utilizan para representar fallos del sistema cuando se desconoce la causa exacta del fallo. Este trabajo propone un nuevo modelo de fiabilidad aditivo para un sistema WSN basado en clusters que utiliza datos enmascarados generales y utiliza el algoritmo de maximización de expectativas (EM) para resolver el problema de la estimación de máxima verosimilitud (MLE). Además, el modelo propuesto asume que una WSN se compone de varios clusters y que los procesos de fallo de estos clusters son independientes. Las características de probabilidad del sistema se determinan en función de la topología del sistema WSN para evaluar la fiabilidad del sistema. Por último, se demuestra que el modelo propuesto es potente para estimar la fiabilidad del sistema WSN utilizando un conjunto de datos simulados.

• 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:datos, sistema wsn, novedoso modelo aditivo de fiabilidad, fiabilidad del sistema wsn, redes inalámbricas de sensores, grandes regiones geográficas, estimación de máxima verosimilitud, wsns, modelo, ámbitos empresariales
• Keywords:data, wsn system, novel additive reliability model, wsn system reliability, wireless sensor networks, large geographical regions, maximum likelihood estimation, wsns, model, business fields