本文關鍵詞：基于無線傳感器網絡和線性神經網絡的事件邊界檢測方法

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【摘要】：環(huán)境監(jiān)測是無線傳感器網絡的典型應用,事件邊界檢測是其中的重要內容.文中首先建立無線傳感器網絡數(shù)據(jù)的時空模型,提出基于線性神經網絡的事件邊界檢測方法.該方法利用傳感器數(shù)據(jù)流的時間相關性,基于線性神經網絡預測與驗證數(shù)據(jù)流,并確定異常數(shù)據(jù)集合.在此基礎上,根據(jù)傳感器節(jié)點之間的空間相關性進行事件邊界檢測,不僅可識別故障節(jié)點,而且能識別事件邊界節(jié)點,從而準確估算事件發(fā)生的區(qū)域位置與大小.理論分析及實驗表明,文中方法在獲得較高的故障節(jié)點和事件邊界節(jié)點的檢測準確率的同時,保持較低的誤判率.
【作者單位】： 浙江農林大學信息工程學院;南京郵電大學物聯(lián)網學院;
【關鍵詞】： 無線傳感器網絡(WSN) 線性神經網絡 異常檢測 事件邊界檢測
【基金】：國家自然科學基金項目(No.61202355,61174023) 浙江省自然科學基金項目(No.Y1110880,Y110791)資助
【分類號】：TP183;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言與傳統(tǒng)有線網絡相比,無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)具有獨特的優(yōu)勢.傳感器節(jié)點對環(huán)境惡劣的物理空間的良好覆蓋能力,使其尤其適合事件檢測[1-2],因此WSN在環(huán)境監(jiān)測中有著廣闊的應用前景.當事件(如森林火災、空氣污染等)發(fā)生時,會引起特定區(qū)域環(huán)境發(fā)生變化

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本文編號：722404