無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式容錯(cuò)事件檢測(cè)算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種從現(xiàn)實(shí)物理世界獲取信息的手段，受到越來(lái)越多的重視，事件檢測(cè)則是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用之一?？紤]到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身能耗受限和容易受環(huán)境影響的特性，事件檢測(cè)算法要考慮使用高效的數(shù)據(jù)融合算法降低數(shù)據(jù)流，使用容錯(cuò)性較好的檢測(cè)算法來(lái)保證事件檢測(cè)的精度。從事件檢測(cè)的區(qū)域來(lái)分，事件檢測(cè)分為事件區(qū)域檢測(cè)和事件邊界檢測(cè)兩種。事件區(qū)域內(nèi)部的本地傳感器節(jié)點(diǎn)和其鄰居節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)相差不大，而與之相比，事件邊界處的本地傳感器節(jié)點(diǎn)和其事件

2、邊界外的鄰居節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)相差迥異，其邊界內(nèi)外的鄰居節(jié)點(diǎn)之間感知數(shù)據(jù)也存在著很大差異?？紤]到事件區(qū)域節(jié)點(diǎn)和事件邊界節(jié)點(diǎn)的不同特性，本文分別提出了一種事件區(qū)域檢測(cè)算法和事件邊界檢測(cè)算法。
　　 本文提出了一種事件區(qū)域檢測(cè)算法，假設(shè)事件區(qū)域感知數(shù)據(jù)遵從靜態(tài)分布，采用一種空間插值的方式，即指示克里格方法，降低故障節(jié)點(diǎn)的影響。此算法由兩部分組成:(1)從原始數(shù)據(jù)到二進(jìn)制數(shù)的指示性轉(zhuǎn)換;(2)根據(jù)本地節(jié)點(diǎn)和其鄰居節(jié)點(diǎn)的時(shí)空相關(guān)性，求得條件

3、概率。通過(guò)以上兩步，該算法能夠估算得到事件發(fā)生的概率。通過(guò)模擬仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，此指示克里格事件檢測(cè)算法具有良好的檢測(cè)性能。
　　 本文提出了一種事件邊界檢測(cè)算法，將傳感器節(jié)點(diǎn)的二維空間位置和感知數(shù)據(jù)作為對(duì)應(yīng)三維點(diǎn)的空間坐標(biāo)，如此將原始的模型變化為三維的圖形，因?yàn)槭录吔绻?jié)點(diǎn)和其鄰居節(jié)點(diǎn)之間、感知數(shù)據(jù)的差異，所以在三維圖形上，其差異等價(jià)于曲面變化的問題。由于節(jié)點(diǎn)分布密集，事件邊界內(nèi)部的傳感器節(jié)點(diǎn)讀數(shù)近似，對(duì)應(yīng)的三維點(diǎn)能夠組成平

4、滑的曲面，而在事件邊界節(jié)點(diǎn)附近，其對(duì)應(yīng)的三維圖形會(huì)呈現(xiàn)差異性較大的變化?？紤]到這一特性，此算法采用曲面擬合的方式估算傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)三維點(diǎn)在其近似曲面上的曲率，根據(jù)曲率特性判定此三維點(diǎn)周圍的鄰近結(jié)構(gòu)，進(jìn)而判定節(jié)點(diǎn)是否為事件邊界節(jié)點(diǎn)。
　　 為了驗(yàn)證上述提出的事件檢測(cè)算法的性能，本文使用MATLAB完成模擬仿真，首先創(chuàng)建出事件檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)模型，即在某一設(shè)定區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署有大量的傳感器節(jié)點(diǎn)，這些傳感器節(jié)點(diǎn)有一定比例的故障率，能夠考驗(yàn)算法