无线传感器网络隐式防盗技术的研究与实现.pdf

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1、中文摘要中又捅要无线传感器网络由于体积小、功耗低而备受各界研究者的关注，防盗是其中一个较新颖的应用。传统防盗技术均存在无法避免的局限性，如死角、易被发现或抗干扰差等。针对这些存在的问题，本文首次提出了隐式防盗技术，其原理是利用电磁波被人体吸收后产生信号强度衰减的特性(阴影效应)进行行为检测。本文建立了隐式防盗系统的整体框架，并在框架内对一些关键技术进行了研究，主要研究成果及贡献如下：1．通过单链路验证性实验得知，人体吸收电磁波程度较高，链路RSSI值降低较明显。确定了防盗系统的任务，即在监测区域内检测人体活动。监测链路被抽象

2、为无向图的边，使得监测任务模型化。将链路监测任务均匀化问题抽象定义为均衡的顶点分边问题，并设计了两种基于贪心思想的算法对问题进行解决。2．通过验证性实验，得出在无人静态环境中，各链路的RSSI值平稳于各不相同的范围之内。为了求得各链路RSSI的稳定范围及阈值，定义了K-众数集问题并设计算法对问题进行求解。隐式防盗系统判断收集到的RSSI样本值：处于稳定状态之外的样本，系统视之为异常。本文设计的折中异常处理算法，得到了较好的实验结果。系统使用双信道同时工作可以达到密集扫描的效果。将同一时槽扫描区域最大化问题抽象为2．无关点序列

3、问题，并设计算法对该问题进行求解。3．讨论了多监测区域的建立、通信的问题，研究并解决了相邻子网通信冲突、数据查询与报警路由的问题。系统可以识别用户的超级节点，对用户的入侵行为不采取报警。在框架内使用真实节点对隐式防盗系统进行了实现，并测试了系统的性能。实验数据表明双层扫描在n向应时间方面优于单层扫描。系统未发现漏报，且误报率较低。关键词：无线传感器网络；防盗技术；行为检测；均衡的顶点分边问题；双层扫描黑龙江大学硕士学位论文AbstractDuetothesmallvolumeandlowenergyconsumption，w

4、irelesssensornetwork(WSN)attractsmoreresearchers’attention．Anti—TheftisoneofthenovelapplicationsofWSN。Therearemanyinevitablelimitationsintraditionalanti—thefttechnologies，suchasdeadangle，easilybeingfoundandbadanti-jamming．Aimingtotheseshortcomings．HiddenAnti-theflS

5、ystem(HASforshort)isproposedforthefirsttimeinthispaper．ThesystemdetectshumanmotionaccordingtotheRSSIchangingwhichisattenuatedbyhuman(Shadowingeffect)．TheHASframeworkisestablishedinthispaperandsomekeytechnologiesinframeworkarestudied．Themaincontributionsareasfollows

6、：1．Accordingtoexperimentsofsinglecommunicationlink，itisfoundthathumanbodyabsorbsmoreelectromagneticwavethanothercommonphysicalmedia．ThechangeofRSSIisobvious．Anti-thefttaskis，todetectbodymotioninmonitoredarea．Themonitoredlinksareabstractedintoedgesinundirectedgraph．

7、Thatconvertsthetaskintomodels．BalancedEdgesPartitionedbyVerticesProblem(B—EPVPforshort)isformallydefinedforthefirsttime，tosolvebalancetheagentdistributionloadproblem．GDandPDalgorithmsareproposedtosolveB—EPVP,andprovedtobegreedy．2．Theresultofstaticenvironment(nobody

8、motion)experimentshowsthatRSSIsofalllinksarestableindifferentstableranges．InordertoobtainallstableRSSIrangesandthresholds，K-ModeSetProblem(KMSPfo