一种基于模式匹配与相关性分析的事件检测算法

针对无线传感器网络中传统事件检测算法所存在的网络传输量大和能耗高的问题,提出了一种基于模式匹配与相关性分析的复杂事件检测算法.根据复杂事件的特点,算法将事件检测分为单个节点处的特征检测和多个节点之间相关性分析两部分:在单个节点进行特征提取和模式匹配;多节点间通过对数据进行变换压缩和相关性分析来减少网络传输量从而降低能耗.实验表明,提出的复杂事件检测算法能够有效地减少能量消耗.     

RDATA:基于时间的接收者驱动丢包检测算法

当数据包在网络传输过程中发生丢包和乱序时,可靠的传输协议需要丢包检测算法检测丢包事件。在信息中心网络ICN中,接收者驱动的传输协议被广泛应用。针对接收者驱动的传输协议丢包检测机制不够高效的问题,本文在谷歌的RACK-TLP算法基础上,提出了一种适用于接收者驱动传输协议的丢包检测算法——RDATA,其思想是使用乱序容忍时间来判断丢包。相比通过响应报文的字节序号和数量来判断丢包,乱序容忍时间不受在外数据包数量的影响,因此更加可靠和及时。首先描述了接收者驱动传输协议的机制,然后详细描述了RDATA算法。针对接收者驱动传输协议存在的高请求包聚合度问题,RDATA算法利用请求包或数据包丢包发生概率来区分请求包或数据包丢包事件,能够更快地重新请求数据。在Linux内核态实现了RDATA算法。实验结果表明,RDATA算法能够高效地检测丢包,有效的提高了数据传输的效率。     

一种无线传感器网络可靠拓扑的生成算法

在无线传感器网络（ WSNs）的应用中,网络中的节点需要将采集到的数据信息传送到汇聚节点,其信息传输的可靠性是十分重要的。然而,由于无线通信信道容易受到干扰和噪音的影响,极限情况时甚至可能造成数据传输失败,这对无线传感器网络的正常工作提出了极大挑战。针对上述问题,提出一种可靠拓扑的生成算法,通过该算法设计了一组可靠的路由拓扑,并通过仿真验证了其可靠性。     

基于事件与能量感知的WMSNs节点不相交多路径算法

在无线传感器网络中建立从源节点到目标节点的多条不相交路径,提出了一种基于事件与能量感知的节点不相交多路径算法（ EEDMA）。建立了基于事件与能量感知的多路径模型,基于对事件类型和各路径中节点剩余能量的感知,为不同的事件类型的数据选择合适的路径进行传输。通过仿真结果验证：这种算法为实现异常事件提供了可靠、快速的传输路径,并且为平衡整个网络的能量消耗有重要意义。     

无线传感器网络中基于非端到端的区分队列服务

在无线传感器网络中,通信的一方是汇聚节点,通信的另一方不是某一个传感器节点而是一群传感器节点。适用于端到端通信的服务质量方法不再适用于无线传感器网络。为此,提出了一套新的非端到端的事件服务质量参数,并基于此提出了一种基于区分队列服务算法的、为网络中不同的事件提供不同服务质量的方法。通过这一策略,汇聚节点可以及时可靠地检测到待处理的紧急事件。仿真实验结果验证了该方法的可靠性。     

无线传感器网络节点可靠性分析

本文通过对现阶段无线传感器网络可靠性因素进行分析,对原有LEACH协议进行改进,提出了种新的节能、拓扑可靠的簇算法ERCTNA（Energy—effcient and reliable cluster algorithm for topology）。ERCTNA算法通过簇头辅助节点的设置和优化信息传输模式可以平衡簇头的能量负载,增加网络的拓扑可靠性。这种模式改善了传统无线传感器网络中长距离通信带来的能量过度耗损问题,有效的延长了整个网络的生命周期,提高了无线传感器网络的可靠性。     

弱稀疏性下的无线传感器网络事件检测算法

为提高弱稀疏性条件下基于压缩感知的无线传感器网络事件检测的可靠性和有效性,提出一种迭代凸优化网络事件检测算法。该方法利用多次凸优化算法共同对弱稀疏性网络事件进行检测,在每次运行凸优化算法后,对已检测出的网络事件进行加权以降低权值,从而有利于其他网络事件在下次凸优化中得到检测。与以往的无线传感器网络事件检测算法相比,迭代凸优化检测算法可在网络事件稀疏性较弱的情况下保证成功检测概率。仿真实验验证了所提算法的正确性。     

无线传感器网络的可靠性计算*

主要研究无线传感器网络的传输可靠性计算问题。针对传感器网络的特性,对无线传感器的节点和链路都有失败概率的情况,提出一种计算网络传输可靠性的分解算法,分析了算法的计算复杂性,并通过算例演示了算法的可行性。     

高性能和高可靠同时上马

在构建企业信息网络的时候,都希望网络具有高效的传输性能和高可靠的传输链路。在这方面,一方面要依赖于网络设备本身的性能和传输链路的可靠性;另一方面,借助于先进的网络技术——MLT,可以将网络性能和传输的可靠性提高到一个更高的层次,做到性能和可靠性双赢。     

WSN中基于层次结构的可靠传输算法

提出针对无线传感器网络分层结构的一种数据可靠传输算法。采用综合节点剩余能量、缓冲区可用率、信道错误率3因素的可靠路径与备选可靠路径策略,依据缓冲区空闲情况进行预拥塞节点检测,进行路径前后疏导缓解拥塞。对簇头节点和非簇头节点的失效进行分类处理。仿真结果证明,该算法可提高数据传输的可靠性。     

基于时间序列数据的无线传感器网络的异常检测方法

伴随着无线传感器网络的发展和广泛应用,针对传感器网络在恶劣环境下传感器之间采样值差异大以及随着无线传感器网络故障节点增多导致事件检测不准确的问题,提出一种基于传感器网络时间序列数据的检测方法.利用传感器采集的K个正常数据的中位数建立枢轴量,构造置信区间,提出一种计算数据区间差异度的方法以判断发生异常的来源.实验结果表明,本文方法对传感器网络的异常数据检测率保持在98%以上,误报率保持在0.5%以下,具有一定的实用性.     

分布式无线传感器网络容错事件边界检测

事件监测是无线传感器网络的一种重要应用。针对该应用中软故障节点提供的错误数据会降低监测的准确性的问题,提出了一种分布式的容错事件边界检测算法。节点只需与邻节点交换一次传感数据,通过简单地计算识别故障;正常的事件节点利用统计比较的方法判断其是否处于事件边界,边界宽度可根据网络用户的要求调节。该算法执行时所需的通信量小,计算复杂度低,时延小,对大规模网络具有很好的可扩展性。仿真结果表明即使节点故障率很高,应用该算法仍可以获得很好的检测效果。     

基于距离的不确定离群点检测

在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术.这项技术在确定性数据中已经得到了深入的研究,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.在无线传感器网络、数据集成和数据挖掘等技术中使用不确定数据模型更能真实反映现实世界,进一步提高这些技术的实际可行性.针对不确定数据,提出新的离群点定义.提出基于距离的不确定数据离群点检测的高效过滤方法,包括基础过滤方法b-RFA和改进方法o-RFA,最后提出高效概率计算方法DPA.b-RFA方法利用非离群点的过滤性质,减少检测次数.o-RFA方法通过挖掘数据分布信息对b-RFA方法作出改进,进一步提高过滤效率.DPA方法找到概率求解中的递推规律,极大提高了单点检测效率.实验结果显示:提出的方法可以有效地减少候选集,降低搜索空间,改善在不确定数据上的查询性能.     

一种基于MA的无线传感器网络IDS模型研究

本文针对分簇式无线传感器网络的特点,将入侵检测技术与移动Agent技术相结合,提出一种基于MA的无线传感器网络入侵检测方案,采用多个Agent模块分布协作,运用一种基于聚类的入侵检测算法,从而达到提高无线传感器网络的安全性、可靠性,降低入侵检测能量消耗的目的。     

Deploying a wireless sensor network on an active volcano

Augmenting heavy and power-hungry data collection equipment with lighten smaller wireless sensor network nodes leads to faster, larger deployments. Arrays comprising dozens of wireless sensor nodes are now possible, allowing scientific studies that aren't feasible with traditional instrumentation. Designing sensor networks to support volcanic studies requires addressing the high data rates and high data fidelity these studies demand. The authors' sensor-network application for volcanic data collection relies on triggered event detection and reliable data retrieval to meet bandwidth and data-quality demands.     

Analysis of low power wireless links in smart grid environments

Recently, wireless sensor networks (WSNs) have been used in various smart grid applications, including remote power system monitoring and control, power fraud detection, wireless automatic metering, fault diagnostics, demand response, outage detection, overhead transmission line monitoring, load control, and distribution automation. However, harsh smart grid environment propagation characteristics cause great challenges in the reliability of WSN communications in smart grid applications. To this end, the analysis of wireless link reliability and channel characterizations can help network designers to foresee the performance of the deployed WSN for specific smart grid propagation environments, and guide the network engineers to make design decisions for the channel modulation, encoding schemes, output power, and frequency band. This paper presents a detailed analysis of low power wireless link reliability in different smart grid environments, such as 500 kV outdoor substation environment, indoor main power control room, and underground network transformer vaults. Specifically, the proposed analysis aims to evaluate the impact of different sensor radio parameters, such as modulation, encoding, transmission power, packet size, as well as the channel propagation characteristics of different smart grid propagation environments on the performance of the deployed sensor network in smart grid. Overall, the main objective of this paper is to help network designers quantifying the impact of the smart grid propagation environment and sensor radio characteristics on low power wireless link reliability in harsh smart grid environments.     

EasiTOD:一种降低传感器网络时效障碍物干扰的检测调节机制

时效障碍物是一类由于传感器网络周围环境因素的改变所造成无线链路通信质量下降的障碍物.针对周期性时效障碍物对传感器网络所产生的影响提出了EasiTOD(EasiNet timeliness obstacle detection)检测调节机制,该机制利用时效障碍物对传感器网络链路产生周期性干扰的特点,将链路质量的周期划分为链路稳定时期与链路波动时期,并针对不同时期的链路状态采取相应的检测调节方法.通过实测验证,无线链路采用EasiTOD机制可以有效地检测并降低周期性时效障碍物对无线网络通信的干扰,同时在保证无线链路通信可靠性的前提下尽可能地降低网络能耗,从而提高传感器网络的整体性能.     

无线传感器网络中的一种基于移动Agent的动态入侵检测系统

无限传感器网络需要一种有效的、灵活的入侵检测方法来抵御入侵。根据无限传感器网络的特征,我们设计了一种基于移动Agent的动态入侵检测系统。该系统包括四种Agent,监控Agent、检测Agent、响应Agent和管理Agent。多个Agent分部合作,并采用异常检测算法进行检测,从而提高了无限传感器网络的安全性和可靠性,同时也降低了入侵检测时的能耗。     

一种无线传感器网络中事件区域检测的容错算法

特殊环境中的事件区域检测是无线传感器网络的一种重要应用.由于传感器的错误会导致事件区域检测的不准确,所以相关的容错算法成为近年来的研究热点.已有研究工作都仅考虑了事件的空间相关性,通过相邻传感器之间的数据交换实现容错.文中从事件的空间相关性和时间相关性入手,提出了一种以局部检测为主的分布式事件区域检测算法.该算法通过检验传感器本地采样值构成的时间序列与事件随机过程统计特征的符合程度实现容错.算法分析的结果表明,该算法可以减少传感器之间的数据交换,从而有效地利用传感器的能量.模拟实验表明,当有10%的传感器发生错误时,该算法可以检测到93%的事件区域和88%的错误传感器.     

基于ZigBee与数传电台的矿井环境检测系统节点设计及其组网方案

针对因煤矿井下环境复杂造成无线传感器网络无法有效地远距离传输信息的问题,提出了一种基于ZigBee无线传感器网络与数传电台的矿井环境检测系统的设计方案,给出了系统总体结构,介绍了以CC2430为核心的传感器节点和网关节点的设计,阐述了适合于矿井环境的ZigBee无线传感器树形网络组网方案的实现。实际测试结果表明,该系统采用ZigBee无线传感器网络与数传电台相结合的通信方案是切实可行的,有效解决了低功耗、远距离传输、高可靠性方面的问题;对节点进行编号的组网规则使网络拓扑结构更具有针对性,提高了节点的精确定位功能,降低了井下作业的危险性。