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Novel Fault Management Framework Using Markov Chain in Wireless Sensor Networks: FMMC

机译：使用Markov链在无线传感器网络中的新型故障管理框架：FMMC

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Due to using wireless sensor nodes (WSNs) in inaccessible areas and applying limitations in making nodes to reduce costs, these networks are prone to faults. The performance and efficiency of the networks should not be affected by faults so that fault tolerance is a required feature. To improve fault tolerance and ensure optimal performance of network, fault detection and recovery or fault management is essential. This paper represents a fault management framework based on clustering algorithms to detect and recover faults in WSNs. In the proposed method, on self-detecting and diagnosing faults, all faults are modeled through Markov chain. In recovery phase, the status of nodes is defined based on the type of fault so that the faults are recovered. The results of simulation reveal that the proposed fault management framework results in improved energy consumption, increased number of alive nodes, improved detection accuracy, and reduced false alarm rate compared with other frameworks.
机译：由于在无法访问的区域中使用无线传感器节点（WSNS）并在制作节点时应用限制以降低成本，因此这些网络容易出现故障。 网络的性能和效率不应受到故障的影响，以便容错是必需的功能。 为提高容错并确保网络的最佳性能，故障检测和恢复或故障管理至关重要。 本文代表了基于聚类算法的故障管理框架，以检测和恢复WSN中的故障。 在提出的方法中，在自我检测和诊断故障上，所有故障都通过Markov链进行建模。 在恢复阶段，节点的状态基于故障类型定义，以便恢复故障。 仿真结果表明，与其他框架相比，所提出的故障管理框架导致提高能耗，增加的检测精度，降低的误报率。

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