看了与上一篇研究方向一致的文章，上一篇19年的，这一篇22年的更新。若有侵权，请联系删除。

I. INTRODUCTION        介绍

 主要介绍了使用贝叶斯网络和历史数据对无线传感器网络可维护性研究的重要性和必要性，并对下面的各章进行了总结。

本文的其余部分组织如下:第二节论述了WSN维护的相关研究工作。第三节分为两小节。一篇描述了贝叶斯网络模型，另一篇讨论了期望最大化算法。在第四节中，将提出的技术和可维护性模型用于实验和实际推理。第五节得出结论。

II. RELATED WORK IN WSN MAINTTENANCE        WSN维护的相关工作

1、人们在无线传感器网络可靠性方面取得了许多成果

（1）提取了影响传感器网络可靠性的因素，建立了传感器网络可靠性评估模型;

（2）对无线传感器网络可靠性研究分别在节点层、通信层和感知层进行

（3）进行了特殊应用环境下的无线传感器网络的可靠性研究

2、对WSN可靠性的研究的局限性

（1）忽略了各种可靠性影响因素之间的相关性，更谈不上对其进行全寿命周期的综合评价

（2）在大多数研究中，更多的是关注无线传感器网络设计的可靠性。然而，无线传感器网络具有复杂、多态和动态性的特点。无线传感器网络的现场运行很少受到重视。

（3）由于传感器节点的简单性，一些可靠性算法对节点的资源不适应。一些研究利用传感器的移动性，将移动节点引导到期望的位置，以增加传感覆盖。但有时由于缺乏准确的定位能力而无法实现。

可靠性≠可维护性。

III. THE PROPOSED MAINTAINABILITY METHOD        可维护性方法

三个过程。

1、建立基于专家经验的贝叶斯网络模型。

2、利用历史运行信息训练学习数据集作为模型，优化模型参数的条件概率表(CPT)。

3、利用训练好的模型得到可维护性策略。

A. Bayesian networks        贝叶斯网络

        贝叶斯网络，也称为概率有向无环模型。每个节点的CPT可以根据专家经验、历史统计数据或其他方法得到。

B. Expectation-maximum algorithm        最大期望算法

EM 标准背后的思想是分两步迭代估计未知参数：

1、期望 (E) 步骤：对潜在变量的条件概率取完整数据似然的统计期望

2、最大化 (M) 步骤：针对感兴趣的参数最大化上面获得的条件期望。

这两个步骤迭代，直到满足预定的收敛条件。

EM算法用于贝叶斯网络模型的主要思想：

1、期望步骤：根据专家设定的初始CPT值，利用消去法推理算法从贝叶斯网络的已知节点中推导出贝叶斯网络未知节点的状态。

2、最大化步骤：贝叶斯网络中所有节点的联合概率可以转换成CPT的乘积的特征。