[发明专利]基于伸展树的事件区域检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种事件区域检测的方法，用以实现事件区域的自动检测。

背景技术

无线传感器网络的一项基本任务是检测和报告发生在特定区域内的各种感兴趣事件。某事件的发生认为是环境状态(如温度、湿度、压力等)的异常改变，它可能以多种方式出现。随着时间的推移，若传感器读数保持平稳，则认为此环境对传感器检测来说是时空关联的，可见，位于同一区域中邻近传感器的读数关系密切。当某时段传感器感知的读数偏离了正常值，或者邻居节点的读数大大超过了预定义的阈值，则可能是某事件发生或是传感器产生了故障。但是，传感器节点报告错误读数的原因是多方面的(如与邻居传感器的读数不同或虽然没有超过预先设定的阈值但却与它在上一时间间隔感知读数不同等)。若发生了通信或硬件故障，这些错误会导致节点无效，意外破坏或恶意通信线路的改变也会导致无效节点的产生。环境受其它因素的影响，传感器也可能产生瞬时的错误读数。特别是部署在恶劣环境中的动态传感器网络进行感兴趣事件的检测，由于网络拓扑结构发生变化，也会导致错误读数的产生。所以，在无线传感器网络中，保证原始数据的可信性，消除错误读数的影响，是事件区域检测需要解决的关键问题之一。

尽管事件区域检测是许多应用的一个重要问题，然而专门讨论这个问题的方法却不多，有的方法如分布式核回归，其任何一个节点都含有它局部区域范围内的近似参数，因而，它不能正确回答自己局部区域之外的查询，每个节点发送含有一个向量(向量用来描述覆盖它的局部区域)的信息，这个向量的大小随着大量的和它共享核变量的邻居节点的增加而增长，这对于资源受限的传感器节点来说，是难以忍受的。

因此，如何在较小的通信数据量的前提下，使无线传感器网络具有较好的容错能力，以保证原始数据的可信性，是本领域关注的重点。

发明内容

本发明目的是提供一种基于伸展树的事件区域检测方法，以应用于事件区域检测，实现感兴趣区域中环境参数如温度、湿度等的检测，提高事件区域检测的效率和准确度。

为达到上述目标，本发明采用的技术方案是：一种基于伸展树的事件区域检测方法，包括下列步骤：

(1)传感器网络节点随机部署；

(2)采用基于Voronoi图以及Delaunay三角网络来描述感知网络拓扑，通过三种消息Beacon，Probe和Join实现伸展树的构建；

2-1)设定树的深度p(4≤p≤10)

2-2)发送三种消息Beacon，Probe和Join，在感知周边邻居的同时，获得传感器网络中需要保持的节点集；

2-3)0＜j＜p-1，1＜i＜2^j，对于深度为j+1的节点M_i和深度为j的节点n_i(这里j为节点所在的深度)，在其通信范围内，n_i发送包含其ID的Beacon包到M_i，在最大跨度路径长度时，M_i选择n_i作为其父节点；M_i发送Probe包到n_i，在NWAIT time内，选择n_i为父节点的M_i节点收到Probe包，转到下一级树节点；

(3)基于伸展树进行数据融合，融合树中的每个节点接收并存储由最近的非树节点周期性报告给它的数据；

伸展树中的每个节点接收并存储由最近的非树节点周期性报告给它的数据，即NT(Not Tree)节点负责感知而AT(Aggregation Tre)节点负责存储，将存储在AT节点里的值看作是输入x-y坐标的函数值，此过程由三元组(f，x，y)描述，这里f为位于(x，y)处节点的感知估计值，由AT中存储在节点i的数据及其子节点发送的多元回归模型的系数执行多元线性函数回归生成。多元线性回归模型形式为：

Y＝β₀+β₁X₁+β₂X₂+…+β_kX_k +μ