压缩感知理论在传感器异常事件检测中的应用

发布时间：2018-09-19 19:58

【摘要】：无线传感器存在网络节点多、能量有限等特点,针对传统方法异常事件检测成功率低的缺陷,利用压缩感知理论的信号重构优点,将压缩感知理论引入到无线传感器网络异常事件检测中。首先对无线传感器网络的异常事件检测研究现状进行分析,然后分析无线传感器网络模型以及异常事件检测问题,并采用压缩感知理论对异常事件进行分析和检测,最后,采用仿真实验对有效性进行验证。结果表明,压缩感知理论可以有效对无线传感器网络的异常事件进行处理,提高了检测成功率,降低了误检测率,完全可以满足无线传感器网络的实际应用要求。
[Abstract]:Wireless sensor has many network nodes, limited energy and so on. Aiming at the defect of low success rate of abnormal event detection in traditional methods, the advantages of signal reconstruction based on compressed sensing theory are used. This paper introduces the theory of compression sensing into the detection of abnormal events in wireless sensor networks. Firstly, the research status of abnormal event detection in wireless sensor networks is analyzed, then the model of wireless sensor network and the problem of abnormal event detection are analyzed, and the theory of compression sensing is used to analyze and detect abnormal events. Finally, The validity is verified by simulation experiment. The results show that the compression sensing theory can effectively deal with abnormal events in wireless sensor networks, improve the success rate of detection, reduce the rate of error detection, and fully meet the practical application requirements of wireless sensor networks.
【作者单位】： 梧州学院;广西高校行业软件技术重点实验室;
【基金】：2015广西教育厅科研项目(KY2015LX441) 2014梧州学院院级重点科研项目(2014B008)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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1 朱翠涛;瞿毅;;基于压缩感知的稀疏事件检测[J];中南民族大学学报(自然科学版);2011年01期

【共引文献】

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5 周勇;王新兵;;WSN中基于对偶线性规划的异常检测和定位算法[J];计算机测量与控制;2014年11期

6 华涛;李来祥;;基于多峰函数优化的无线传感网稀疏事件检测[J];计算机应用与软件;2015年01期

7 李力;;无线传感网中一种基于支持向量机的异常事件检测方案[J];计算机应用与软件;2015年02期

8 赖锴;王新兵;;一种改进的WSN异常检测和定位算法研究[J];计算机科学;2015年04期

9 陈渝龙;;重采样与机器学习结合的防火墙链接动态分配[J];科技通报;2015年10期

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1 许丽敏;基于贝叶斯压缩感知的无线网络定位技术研究[D];浙江工业大学;2014年

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【二级参考文献】

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1 胡立琼;舒坚;吴振华;刘琳岚;孙利民;;应用于事件检测的无线传感器网络节点死活状态的研究[J];计算机科学;2009年09期

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6 ;[J];;年期

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本文编号：2251172