随着无线传感网的技术发展,相应的应用也越来越多。在军事、环境监测、医疗、日常生活中都有广泛的应用。无论在工业界还是在学术研究中,无线传感网都越来越受到重视。无线传感网通常被应用于采集目标区域的数据,用于进一步的处理和分析。所以,数据的质量对于无线传感网来说,非常重要。但是,由于无线传感网自身的特点,无线传感网节点容易产生故障,会导致数据异常,从而影响无线传感网的数据质量。本文主要研究无线传感网的数据故障检测技术,以降低节点故障对数据质量的影响。首先,本文提出了一种基于贝叶斯的数据故障检测算法(DBA算法)。该算法引入了贝叶斯网络来计算节点发生故障的概率。节点通过邻居节点的故障概率及其自身发生故障的先验概率,计算其发生故障的后验概率。还引入了边界节点的概念,有效避免了由于大量故障节点带来的影响,提高了故障检测的准确度。在论文中,使用NS-2进行仿真,对算法的性能进行了验证,并与经典的故障检测算法(DFD算法)进行对比。仿真结果显示DBA算法有效地提高了故障检测的准确度,特别是在故障率较高或节点密度较大时。其次,本文就常见数据故障种类及检测算法进行了研究,提出了一种基于采样的数据故障检测算法,能有效地推理出数据故障的种类。考虑到无线传感网应用环境复杂多样,检测指标的阈值需要根据环境的变化进行调节,而传统的故障检测中,阂值是事先设定的,影响了故障检测算法的适用性。在基于采样的数据故障检测中,使用采样的手段,使得阈值随着环境的变化而变化,提高了算法的适用性。在该算法中,根据检测到的事件,经过因果图进行推理,能有效地推理出发生的故障种类。在论文中,通过NS-2仿真软件,对该算法进行了仿真评估。在仿真中,评估了采样次数对该算法的故障检测准确度的影响,以及噪声大小对故障检测准确度的影响。