本文關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的無線感知技術(shù)研究

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【摘要】：無線感知技術(shù)即無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的情景感知技術(shù),是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)之一,能夠通過傳感器獲取情景信息并對(duì)其進(jìn)行信息處理操作,使系統(tǒng)能夠根據(jù)傳感器采集的信息進(jìn)行自我決策。但由于部署方式、能源有限、環(huán)境噪聲、內(nèi)部制造缺陷等因素的干擾,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)易出現(xiàn)失效或讀數(shù)異常的現(xiàn)象。無線體域網(wǎng)通過附著在人身體上或者嵌入身體內(nèi)部的生物傳感器,采集人體的生理信號(hào)或者運(yùn)動(dòng)信號(hào),但是這些數(shù)據(jù)在采集或者傳輸過程中由于干擾等因素可能出現(xiàn)錯(cuò)誤,所以在應(yīng)用無線感知技術(shù)之前,首先應(yīng)該對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)檢測(cè),以保證數(shù)據(jù)的正確性。本文分析了無線體域網(wǎng)采集的人體生理數(shù)據(jù)如心率數(shù)據(jù)的特點(diǎn),驗(yàn)證其馬爾科夫性,將隱馬爾科夫模型引入醫(yī)療數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)的檢測(cè),獲得了很高的準(zhǔn)確率。利用隱馬爾科夫模型對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)檢測(cè),不僅避免了收集歷史數(shù)據(jù)的繁重任務(wù),而且當(dāng)歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)含有錯(cuò)誤時(shí),可以利用隱馬爾科夫模型的學(xué)習(xí)能力,對(duì)隱馬爾科夫模型的參數(shù)模型進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而利用Viterbi算法實(shí)現(xiàn)對(duì)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)。本文還分析了傳統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)算法,利用一種馬氏距離和核密度估計(jì)相結(jié)合的方法,對(duì)心率數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)。對(duì)比兩種實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明隱馬爾科夫模型用于醫(yī)療數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)具有較高的準(zhǔn)確性。最后,本文利用智能手機(jī)中的藍(lán)牙通信模塊對(duì)無線感知技術(shù)中的距離感知進(jìn)行實(shí)驗(yàn),藍(lán)牙通信模塊通過無線電技術(shù)可以自組織成微微網(wǎng),在沒有外部網(wǎng)絡(luò)的情形下仍可以相互通信�；谥悄苁謾C(jī)藍(lán)牙功能的距離感知技術(shù),可以使無線感知技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣闊。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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