【摘 要】
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环境监测是无线传感器网络的典型应用,事件(森林火灾、空气污染等)边界检测是其中的重要内容.本文首先建立了无线传感器网络数据的时空模型,给出了一种基于线性神经网络的异
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,杭州市中国311300;南京邮电大学物联网学院,南京市中国210003浙江农林大学信息工程学院,杭州市中国311300
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环境监测是无线传感器网络的典型应用,事件(森林火灾、空气污染等)边界检测是其中的重要内容.本文首先建立了无线传感器网络数据的时空模型,给出了一种基于线性神经网络的异常数据检测方法.在此基础上,提出一种事件边界检测算法,用于估算事件发生的区域位置与大小.理论分析及仿真实验结果表明,在故障与事件同时发生并且节点分布均匀的情况下,本文提出算法的故障检测准确率高于92％,事件边界检测准确率高于85％,故障检测误判率与事件边界检测误判率均低于5％.与以往的事件边界检测的同类算法LFTEBD相比,该算法具有更好的可扩展性和检测效果.
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