1、本文提出了基于時(shí)間相關(guān)性的容錯(cuò)事件檢測(cè)算法，以及基于時(shí)-空相關(guān)性的容錯(cuò)事件檢測(cè)算法。仿真結(jié)果顯示，在環(huán)境特征變量變化緩慢的靜態(tài)監(jiān)測(cè)環(huán)境中，基于時(shí)間相關(guān)性的容錯(cuò)事件檢測(cè)算法能夠有效地減少單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)由于噪聲干擾而引起的錯(cuò)誤。而在環(huán)境變化較慢時(shí)，基于時(shí)-空相關(guān)性的容錯(cuò)事件檢測(cè)算法則在檢測(cè)精度和能量有效性兩方面都優(yōu)于Bayesian容錯(cuò)事件檢測(cè)算法。 此外，相關(guān)研究工作表明，結(jié)合數(shù)據(jù)融合的路由技術(shù)或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠更好地減少網(wǎng)絡(luò)的通

2、信量，并能有效地返回用戶所關(guān)心信息。目前有很多關(guān)于傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)和以數(shù)據(jù)為中心的路由技術(shù)的研究工作，如定向擴(kuò)散、LEFACH、PEGASIS、TAG、CAG等。但已有的研究工作還沒有涉及與事件檢測(cè)應(yīng)用相關(guān)的容錯(cuò)數(shù)據(jù)融合方法。 本文在分析已有的數(shù)據(jù)融合和路由技術(shù)基礎(chǔ)上，提出了一種適用于事件檢測(cè)應(yīng)用的容錯(cuò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)。該方法能夠有效地將傳感器網(wǎng)絡(luò)的查詢操作、路由形成和容錯(cuò)事件檢測(cè)應(yīng)用有效地結(jié)合起來(lái)。通過(guò)在查詢發(fā)布階段和數(shù)據(jù)

3、收集階段與父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果的對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了容錯(cuò)事件檢測(cè)。通過(guò)分析我們發(fā)現(xiàn)，在相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)為N=4時(shí)，本文提出的容錯(cuò)數(shù)據(jù)融合方法的容錯(cuò)性能與Bayesian最佳門限判決方案的容錯(cuò)性能是相同的。采用本文提出的容錯(cuò)數(shù)據(jù)融合方法，傳感器節(jié)點(diǎn)并不需要獲取所有的相鄰節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果，就可以實(shí)現(xiàn)Bayesian最佳門限判決方案的容錯(cuò)性能。這就減少了節(jié)點(diǎn)大量的通信量，因此該方法是能量有效的。此外，通過(guò)時(shí)間劃分機(jī)制，節(jié)點(diǎn)在大部分時(shí)間處于低功耗的等待狀態(tài)，