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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種從現(xiàn)實物理世界獲取信息的手段,受到越來越多的重視,事件檢測則是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用之一??紤]到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身能耗受限和容易受環(huán)境影響的特性,事件檢測算法要考慮使用高效的數(shù)據(jù)融合算法降低數(shù)據(jù)流,使用容錯性較好的檢測算法來保證事件檢測的精度。從事件檢測的區(qū)域來分,事件檢測分為事件區(qū)域檢測和事件邊界檢測兩種。事件區(qū)域內(nèi)部的本地傳感器節(jié)點和其鄰居節(jié)點的感知數(shù)據(jù)相差不大,而與之相比,事件邊界處的本地傳感器節(jié)點和其事件
2、邊界外的鄰居節(jié)點的感知數(shù)據(jù)相差迥異,其邊界內(nèi)外的鄰居節(jié)點之間感知數(shù)據(jù)也存在著很大差異??紤]到事件區(qū)域節(jié)點和事件邊界節(jié)點的不同特性,本文分別提出了一種事件區(qū)域檢測算法和事件邊界檢測算法。
本文提出了一種事件區(qū)域檢測算法,假設(shè)事件區(qū)域感知數(shù)據(jù)遵從靜態(tài)分布,采用一種空間插值的方式,即指示克里格方法,降低故障節(jié)點的影響。此算法由兩部分組成:(1)從原始數(shù)據(jù)到二進制數(shù)的指示性轉(zhuǎn)換;(2)根據(jù)本地節(jié)點和其鄰居節(jié)點的時空相關(guān)性,求得條件
3、概率。通過以上兩步,該算法能夠估算得到事件發(fā)生的概率。通過模擬仿真,實驗結(jié)果證明,此指示克里格事件檢測算法具有良好的檢測性能。
本文提出了一種事件邊界檢測算法,將傳感器節(jié)點的二維空間位置和感知數(shù)據(jù)作為對應(yīng)三維點的空間坐標,如此將原始的模型變化為三維的圖形,因為事件邊界節(jié)點和其鄰居節(jié)點之間、感知數(shù)據(jù)的差異,所以在三維圖形上,其差異等價于曲面變化的問題。由于節(jié)點分布密集,事件邊界內(nèi)部的傳感器節(jié)點讀數(shù)近似,對應(yīng)的三維點能夠組成平
4、滑的曲面,而在事件邊界節(jié)點附近,其對應(yīng)的三維圖形會呈現(xiàn)差異性較大的變化??紤]到這一特性,此算法采用曲面擬合的方式估算傳感器節(jié)點對應(yīng)三維點在其近似曲面上的曲率,根據(jù)曲率特性判定此三維點周圍的鄰近結(jié)構(gòu),進而判定節(jié)點是否為事件邊界節(jié)點。
為了驗證上述提出的事件檢測算法的性能,本文使用MATLAB完成模擬仿真,首先創(chuàng)建出事件檢測的網(wǎng)絡(luò)模型,即在某一設(shè)定區(qū)域內(nèi)隨機部署有大量的傳感器節(jié)點,這些傳感器節(jié)點有一定比例的故障率,能夠考驗算法
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