探析无线传感器网络中事件检测关键技术的研究

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1、黑龙江大学硕士学位论文无线传感器网络中事件检测关键技术的研究姓名：王继强申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：郭龙江20090507中文摘要IIIll_无线传感器网络(W'1：relessSensorNetworks)由分布在一定区域内的大量传感器节点组成，节点间通过无线通信形成一个自组织的网络，其主要功能是由节点采集物理信息，进行一定处理后传给一个或多个酶汇聚节点。由于传感器节点的资源有限，因此能量效率是无线传感器网络研究所关心的首要问题。本论文就无线传感器网络中事件检测的部分关键技术进行研究，主要内容为：本文提出了EBAS(Energy-effic

2、ientEventBoundaryApproximatedSuppressionAlgorithmBasedonSlope)算法即基于斜率的能量有效地事件边界压缩算法。在无线传感器网络内部，通信模块是能量消耗的主要部分，而传感器网络设计的首要目标就是节省能量，所以在做传感器网络算法设计时首要问题便是要控制节点间的通信。该算法可以实现数据的网内压缩和汇聚，能量高效的回传事件边界上的节点信息以帮助汇聚节点重建事件边界，从而解决了以往工作中节点只能确定自身是否处在事件边界上，但任务管理节点前的用户却不能得到事件边界在整个网络中的情况的问题。本文的工作为网络检测数据可视

3、化提供了一种新的视角。本文的另一主要工作是研究了网络中数据分布改变检测(MCDN，MonitoringChangesonDataDistributioninNetworks)算法。本文研究了基于小波的数据分布改变检测算法，并分析了算法的优缺点，考虑到其应用环境和无线传感器网络环境的冲突，本文在此基础上提出了利用直方图解决网络中数据分布改变检测的算法Histo-DA(Histogram-BasedDistributedAlgorithmofMom'toringChangesOnDataDistributioninNetworks)，考虑到传感器网络的节能要求，本文

4、在设计算法时考虑了直方图的分布式检测。为了验证本文所提算法的有效性和正确性，本文进行了基于TOSSIM的模拟实验。实验结果验证了算法的节能性和正确性。‘关键词无线传感器网络；事件检测；事件边界检测；数据分布改变检测黑龙江大学硕士学位论文IIAbstract嘶elesssensornetworksarecomposedoflargenumberofsensornodeswhicharedeployedinacertainfield，withtheaimofcollectingphysicalinformation,processinglocallyonacerta

5、inlevelandthentransmittingtheinformationtothesinknodebyself-organizingintowirelessad—hoenetworks．Duetothelimitedresourcesandbattery-poweredenergyprovidingmode，whichareimpracticaltoreplaceorrecharge，thevitalproblemofwirelesssensornetworkisenergyefficiency．Thisthesisfocusesonpartsofthe

6、keytechniquesresearchworkofeventdetectionandeventbounaarydetectioninwirelesssensornetworks．WepresentanovelalgorithmEBAS：Energyefficienteventboundaryapproximatedsuppressionalgorithmbasedonslope．Amongallthecomponentsofwirelesssensornetworks，theenergykillingpartisradiocommunication．Them

7、ainproblemfordesigningawirelesssensornetworkisenergysaving，SOthebasicrequirementfordesigningallalgorithminwirelesssensornetworksiscontrollingtheradiocommunicationbetweennodes．WiththehelpofEBAS，usersatremotetaskmanagenodesCanknowabouttheeventboundariesintheentiremonitoredarea．Anewview

8、isprovidedto