河网中具有时空关系的异常事件在线检测
当网络异常事件发生时,传感器节点间的时空相关性往往非常明显.而现有方法通常将时间和空间数据性质分开考虑,提出一种分散的基于概率图模型的时空异常事件检测算法.该算法首先利用连通支配集算法(CDS)选择部分传感器节点监测,避免监测所有的传感器节点;然后通过马尔可夫链(MC)预测时间异常事件;最后用贝叶斯网络(BN)推测空间异常事件是否出现,结合时空事件来预测异常事件是否会发生.与简单阈值算法和基于贝叶斯网络算法对比,实验结果表明该算法有高检测精度、低延迟率,能大幅降低通信开销,提高响应速度.
无线传感器网络 时空相关性 异常事件 在线检测
毛莺池 接青 陈豪
河海大学计算机与信息学院,南京211100 河海大学水利水电学院,南京210098;华能澜沧江水电股份有限公司,昆明650214
国内会议
兰州
中文
3106-3111,3207
2015-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）