基于无线传感器网络和线性神经网络的事件边界检测方法

发布时间：2017-08-23 02:15

  本文关键词：基于无线传感器网络和线性神经网络的事件边界检测方法

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【摘要】：环境监测是无线传感器网络的典型应用,事件边界检测是其中的重要内容.文中首先建立无线传感器网络数据的时空模型,提出基于线性神经网络的事件边界检测方法.该方法利用传感器数据流的时间相关性,基于线性神经网络预测与验证数据流,并确定异常数据集合.在此基础上,根据传感器节点之间的空间相关性进行事件边界检测,不仅可识别故障节点,而且能识别事件边界节点,从而准确估算事件发生的区域位置与大小.理论分析及实验表明,文中方法在获得较高的故障节点和事件边界节点的检测准确率的同时,保持较低的误判率.
【作者单位】： 浙江农林大学信息工程学院;南京邮电大学物联网学院;
【关键词】： 无线传感器网络(WSN) 线性神经网络 异常检测 事件边界检测
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61202355,61174023) 浙江省自然科学基金项目(No.Y1110880,Y110791)资助
【分类号】：TP183;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言与传统有线网络相比,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)具有独特的优势.传感器节点对环境恶劣的物理空间的良好覆盖能力,使其尤其适合事件检测[1-2],因此WSN在环境监测中有着广阔的应用前景.当事件(如森林火灾、空气污染等)发生时,会引起特定区域环境发生变化

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本文编号：722404