文献类型：期刊文章

作　　者：敬明旻[1] 肖莉[1] 杨传书[1]

机构地区：[1]中国石化石油工程技术研究院信息与标准化研究所,北京100101

出　　处：《电子技术应用》

基　　金：国家科技支撑计划子课题(2012BAH34F04)

年　　份：2015

卷　　号：41

期　　号：7

起止页码：114-117

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、DOAJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：WSN中的故障节点导致网络的数据传递延迟与能耗增加,同时可引起网络拥塞等问题,对此提出一种基于最大似然估计与朴素贝叶斯分析器的WSN故障节点诊断与定位算法。首先,从数据包的协议部分提取大量特征作为训练数据集,从中估算边际概率并建立朴素贝叶斯分类器,使用最大似然估计估算条件概率。检测阶段则通过判断传输延迟是否满足阈值条件来决定可疑节点,然后使用朴素贝叶斯分类器检测故障节点,最终将节点成功进行分类。

关 键 词：最大似然估计 朴素贝叶斯分类器 故障诊断  无线传感器网络

分 类 号：TP393]