本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 動態(tài)事件區(qū)域檢測��； 參考：《南京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：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,其中事件區(qū)域檢測是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用之一。但在現(xiàn)實場景中,事件區(qū)域通常具有動態(tài)性。傳統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型和算法雖然理論上比較完善,但在現(xiàn)實的應(yīng)用中表現(xiàn)出諸多的局限。考慮到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身攜帶能量有限和易受環(huán)境影響的特性,在選擇動態(tài)事件區(qū)域檢測算法時要考慮使用復(fù)雜度低且容錯性較好的檢測算法來保證動態(tài)事件檢測的精度。本文提出了一種貝葉斯模型方法處理無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)事件區(qū)域檢測問題。在本文的模型中,每個傳感器節(jié)點都與一個虛擬社區(qū)和一個信任值相關(guān)聯(lián),其中信任值是用來定量的衡量其社區(qū)中傳感器節(jié)點的可信度。如果一個傳感器節(jié)點的信任值小于一個閾值,就代表此傳感器節(jié)點發(fā)生故障,因此在這一時間點,該傳感器節(jié)點的讀數(shù)不可信。傳感器節(jié)點信任值的概念使得本文的模型區(qū)分于其他的模型,例如馬爾科夫隨機場。同時,本文也考慮到了一些實際問題,包括鄰近節(jié)點的時空相關(guān)性,傳感器節(jié)點中存在故障節(jié)點等。根據(jù)目標(biāo)模型,在每個時間步長,每個傳感器節(jié)點的信任值需要通過粒子濾波算法實時更新。傳感器節(jié)點是否位于事件區(qū)域是由當(dāng)前傳感器節(jié)點的信任值決定的。實驗結(jié)果表明,相比于已存在的動態(tài)事件區(qū)域檢測算法,目標(biāo)算法在動態(tài)事件區(qū)域檢測問題上具有更好的性能。
[Abstract]:As a means to obtain information from the real physical world, wireless sensor networks (WSN) have been paid more and more attention, among which event area detection is one of the important applications of WSN. However, in real-world scenarios, event areas are usually dynamic. Although the traditional models and algorithms of wireless sensor networks are perfect in theory, they have many limitations in practical applications. Considering the characteristics of wireless sensor networks with limited energy and easy to be affected by environment, the low complexity and fault-tolerant detection algorithm should be considered to ensure the accuracy of dynamic event detection in selecting dynamic event region detection algorithm. This paper presents a Bayesian model approach to dynamic event detection in wireless sensor networks. In this model, each sensor node is associated with a virtual community and a trust value, where the trust value is used to quantitatively measure the credibility of the sensor node in its community. If the trust value of a sensor node is less than a threshold value, the sensor node will fail, so at this time point, the sensor node reading is not credible. The concept of sensor node trust value distinguishes our model from other models such as Markov random field. At the same time, some practical problems are considered, including the temporal and spatial correlation of adjacent nodes, the presence of fault nodes in sensor nodes, and so on. According to the target model, at each time step, the trust value of each sensor node needs to be updated in real time through particle filter algorithm. Whether the sensor node is located in the event area is determined by the trust value of the current sensor node. Experimental results show that the target algorithm has better performance than the existing dynamic event region detection algorithm.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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本文編號：1870467