Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 18
 İndirme 4
Outlier Detection Techniques In Wsn
2022
Dergi:  
İlköğretim Online
Yazar:  
Özet:

Wireless sensor network is an emerging technology and gaining importance because of its nature of sensing and diverse applications in which it is deployed. Just as there is an increase in applications, likewise erroneous data transmission in Wireless Sensor Network is inevitable. It is because sensor nodes may be deployed in harsh unattended environments. It may be disturbed by environmental factors or malicious nodes. During transmission of data, due to noise or external intervention, the data may turn into erroneous data. Such deviated data is an outlier. As the sensor nodes are used in crucial applications like industrial monitoring system or a patient monitoring systems, an erroneous data should be avoided. In this paper we propose to detect outliers based on Dempster-Shafer Theory. The results obtained are compared using NS2 and JTOSSIM simulators. By detecting outlier nodes, the resilience against node capture can be greatly enhanced as well. Comparative studies of challenges of sensor network and outlier detection methods are provided so that readers can have a rudimentary analysis of the security issues.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








İlköğretim Online

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 6.985
Atıf : 19.718
2023 Impact/Etki : 0.025
İlköğretim Online