一种无线传感器网络中基于时空关联模型的高效实时事件检测技术

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)广泛应用于环境监测、交通控制等诸多领域,但网络节点因能量有限、抵制干扰能力差而产生错误数据,影响查询结果的准确性.提出一种高效的实时事件检测技术,该技术利用了传感器感知数据的时空关联性,在节约能耗的同时有效地排除各种错误数据对查询结果的影响,同时又能尽量保证用户提出的实时性要求.实验结果表明,该技术提高了事件检测的准确度和可靠性.     

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.     

应用于事件检测的无线传感器网络节点死活状态的研究

针对应用于事件检测的无线传感器网络的特点,在大量实验的基础上,分析了单个节点因能量消耗而死亡的全过程;根据节点工作的受限程度定义了节点的亚死亡状态和死亡状态,提出一种基于Heartbeat机制的节点亚死亡状态检测方法.该方法采用邻居监测方法检测节点是否处于沉默期,并参考节点自测电压值与重启现象判断其是否进入了亚死亡状态.同时给出节点死亡的判断公式.实验表明,该方法是有效的,降低了误判,为事件检测无线传感器网络的实际应用提供了支持.     

基于PSoC的无线传感器网络系统设计

无线传感器网络能够实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,但是无线传感器网络节点能耗高、容易失效。针对这一问题,提出一种基于PSoC的无线传感器网络系统设计方案,采用CYPRESS公司PSoC芯片(可编程片上系统)CY8C29466作为节点处理器,实时采集网络各节点的电池电量,引入抗干扰能力较强的Wire-lessUSB通信技术构建无线网络,提高无线数据传输的可靠性,以车位锁管理系统设计为例,详细阐述了该传感器网络系统的硬件和软件设计。实际应用结果表明,该方案充分利用PSoC芯片内部的模拟资源和数字资源,缩小了体积,缩短开发周期,且能有效地降低系统的能耗,检测网络各节点当前的电量,通知管理人员及时更换电池。     

无线传感器网络中近似事件检测节点调度问题

在异构的无线传感器网络中,组成事件的不同类型的数据之间具有较强的相关性.为了减少能量的消耗,可以通过收集组成事件的部分感知数据来近似地检测该事件.提出近似事件检测的节点调度问题.将网络中的节点分成若干个集合,每个集合轮流工作,在保证收集到的部分数据能够有效地近似检测目标事件的同时,最大化网络的生命周期.证明了近似事件检测的节点调度问题是NP完全问题,并给出了基于贪心策略的近似比为1/2的近似算法.实验结果表明,方法能够有效延长网络的生命周期.     

一种基于无线传感器网络数据链路层的能量模型

提出一种无线传感器网络数据链路层能量模型,综合考虑网络层、物理层及传输信道的影响,分析模型主要参数,提出能耗优化的方法.用NS2仿真结果证明了该模型的有效性,并在仿真的基础上推导出能耗经验计算公式.     

无线传感器网络中一种分布式冗余检测算法

无线传感器网络覆盖控制中现有的大部分冗余检测算法都是针对节点感知半径相同的同构网络的,无法应用于异构网络.提出一种保持网络k级覆盖的适应异构传感器网络的分布式冗余检测算法.该算法根据节点的冗余分布特性设计了有效覆盖邻居选取,通过有效覆盖邻居感知半径关系及交点处的覆盖程度判断检测冗余.仿真表明:算法中有效覆盖邻居选取的设计,大大降低了节点执行冗余计算的时间,算法的运行效率较高;算法在异构WSN中性能优异,冗余检测彻底、充分,有益于节省节点能量,延长网络生存时间.     

一种线型无线传感器网络部署策略

根据矿井线型环境下传感器节点的定位需求,提出一种K(K=3)重覆盖无线传感器网络部署策略,该策略通过使用等腰三角形分区覆盖和传感器节点分组的方法,解决了矿井线型环境下的K重覆盖和网络能耗均衡问题。仿真实验表明,该策略使用较少的分组实现了预定的覆盖度要求,并通过组内节点数的不均匀部署保证了网络能耗的均衡性,与组内节点数均匀部署相比,其网络生命周期提高了53.64%。     

无线传感器网络环境下的一种轻量级事件容错检测算法

由于节点经常布置于恶劣的环境中以及节点自身资源的有限性,节点在运行过程中容易发生漏警错误和虚警错误,因此容错的事件检测方法受到了广泛的重视与研究。但传统方法在性能上表现出计算复杂度高和能耗大的特点,针对此,引入雷达目标检测中Cth/m的检测思想,提出一种基于时空特性的检测方法。该方法通过观察节点采样值数据变化率与时间特性相似度来判断是事件发生还是节点出错。方法在一次迭代过程中,节点只需做m次距离比较和一次邻居状态查询,根据节点间的空间特性做出决策,表现出轻量级和低能耗的特点。仿真表明,方法还具有较低的漏警率和虚警率以及较高的故障识别率。此外,由于引入了节点可信度自适应调整机制,方法能够保证事件检测概率在迭代过程中一直保持较高水平,而不随时间恶化。     

一种三维无线传感器网络节点调度算法

在三维无线传感器网络中为了满足指定的覆盖率要求,同时使活动节点数最少,提出了一种基于邻节点分类的调度算法。将邻居节点按距离分类,分析了每类邻居节点的网络覆盖率与活动节点数[k]之间的约束关系,根据此约束关系判断节点是否冗余,并通过回退机制休眠冗余节点。理论分析和仿真结果表明,该算法能在满足指定覆盖率的条件下有效判别和休眠冗余节点,从而延长网络的寿命。     

高效容错的无线传感网事件及其边界检测算法

事件检测与事件边界检测是无线传感器网络的重要应用之一,节点故障的准确检测是提高事件与事件边界检测效率的前提.然而,目前的故障检测机制对节点故障类型分析不够明晰,导致系统可能将事件边界节点误判为故障节点,且常需要传感器节点间进行频繁通信,导致网络系统容错性能和节点利用率低下,并带来额外的能耗开销.为了达到较高的检测精度与能源利用率,提出了一种新的高效容错的无线传感网事件及其边界检测算法：利用时间相关性实现无线传感器网络事件检测,利用空间相关性实现故障检测与事件边界检测;提出了节点的信息可靠度恢复机制,使得节点能够根据网络环境的变化,自动调整节点的信息可靠度.实验结果表明,即使在故障概率较高的情况下,该策略仍然具有良好的性能表现.     

一种高效的无线传感器网络混合入侵检测模型

无线传感器网络的安全问题日益引起人们的关注。这种网络有一些使它容易受到攻击的特点,如露天传输和无固定基础设施的自组织性。文章为无线传感器网络提出了一种混合轻量级入侵检测模型。该模型利用基于簇的体系结构来降低能耗,采用基于支持向量机的异常检测算法和一组签名规则来检测恶意行为,并进行整体的轻量级入侵检测。仿真结果表明,该模型可以有效地检测异常事件,具有较高的检出率和较低的误报率。     

网络安全；无线传感器网络；入侵检测；代理；智能优化 ；粒子群优化

文章提出了一种专门针对无线传感器网络的轻量级本地入侵检测系统(单机IDS)的设计方案.采用监视、检测、响应和控制4个代理模块,1个数据库连接接口和1个响应接口实现这一系统;每个代理模块独立运行,各自执行系统分配的任务.在检测代理模块实现中,文章提出采用一种基于GM(1,1)的智能优化预测算法作为检测技术,经实验分析该算法在建模数据较少的情况下仍具有较高的准确性.     

一种基于节能的无线传感器网络MAC协议

无线传感器网络中节点能量十分有限,为了进一步提高能量的利用效率,提出了一种基于节能的改进型媒体接入控制(MediumAccess Control,MAC)协议.该协议结合了BASIC算法与自适应S-MAC协议的优点,采用一种简单易行的算法根据节点实际分布情况调节RTS、CTS、DATA、ACK四种帧的发送功率,从而达到节省能量的目的.协议中采用的自适应侦听机制不仅可以减少数据的传输延迟,而且可以避免由于在S-MAC协议中引入功率控制策略时带来的一些问题.协议与S-MAC算法相比节省了能量,减少了时延,同时并没有降低无线传感器网络的其他性能.     

无线传感器网络协作事件检测研究

事件检测是无线传感器网络的重要应用之一。由于传感器节点廉价、易损,无线通信链路不稳定、易受干扰等特点,检测精度受到很大的限制。所以,利用传感器节点密集分布独立感知的特性进行协作事件检测很有必要。本文针对应用场景相关和网络维护相关两类事件的协作检测机制现状进行研究,并对各类协作模式下不同检测算法的优缺点进进行了比较。     

面向事件监测的无线传感网感知调度

针对事件监测应用的特点,提出了一种简单、有效的基于栅格的无线传感网感知调度方法.该方法首先对目标环境进行栅格划分,然后由栅格内的节点选举出代表轮流执行监测任务,具有通信开销小、电量消耗均衡,可扩展性好的特点.通过分析和模拟可知,基于栅格的感知调度可以获得与节点密度成正比的电量节省,并且在事件监测质量上优于随机调度方法.而且,通过调整栅格尺寸和节点工作时间,可以为平衡网络寿命和发现延迟提供有效的手段.     

基于信任和权重的无线传感器网络数据融合模型

在无线传感器网络中,数据融合的可靠性是一个非常重要的问题并且受到了广泛的关注。为此,提出一种基于信任和权重的无线传感器网络数据融合模型(TWDFM)。在该模型中,传感器节点通过构建信任表选举可靠簇头,簇头根据权重检测异常节点并融合可信数据。仿真实验表明,该模型可以有效提高数据融合的安全性和准确性。     

无线传感器网络中基于时间分段拟合的高效查询处理算法

以数据为中心的分布式传感器网络,用户经常对感兴趣的传感区域提交查询命令,如获取区域F在某个给定时间段内的感知数据;由于传感器网络依赖高密度部署节点以及高采样频率提高监测精确度,存在大量冗余数据,因此,有效地保证查询数据准确性,减少大量冗余数据传输能量消耗,是目前亟需解决的问题;文中提出一种单个节点传感数据时间分段拟合算法,对给定查询时间进行分段拟合,寻找满足误差阀值的拟合模型集合;理论分析和实验结果表明,文章提出的基于时间分段拟合的高效查询处理算法能节省大量数据传输能耗,返回满足用户精度要求的查询结果.