Abstrakt. Nyligen, Wireless Sensor Networks (WSN) gemenskap har bevittnat ett program fokus skifte. Även om övervakning var den första tillämpningen av trådlösa sensornätverk, i nätverk databehandling och (nära) realtid aktivering förmåga har gjort trådlösa sensornätverk lämplig kandidat för händelsedetektering och alarmerande applikationer också. Otillförlitlighet och dynamik (t.ex. När det gäller utplaceringsområde, nätresurser och topologi) är normal praxis inom WSN-området. Därför kräver effektiva och pålitliga metoder för händelsedetektering för WSN robusta och intelligenta metoder för att bryta dolda mönster i sensordata, samtidigt som olika typer av dynamik stöds. På grund av att händelser ofta är funktioner av mer än ett attribut, datafusion och användning av fler funktioner kan bidra till att öka händelsedetekteringsfrekvensen och minska falsk larmfrekvens. Dessutom kan sensorfusion leda till mer exakt och robust händelsedetektering genom att eliminera avvikelser och felaktiga avläsningar av enskilda sensornoder och kombinera enskilda händelsedetekteringsbeslut. I detta dokument föreslår vi en två nivåers sensorfusionsbaserad händelsedetekteringsteknik för WSN. Den första nivån av händelsedetektering i vårt föreslagna tillvägagångssätt utförs lokalt inuti sensorn noderna, medan den andra nivån utförs på en högre nivå (t.ex. i ett klusterhuvud eller gateway) och innehåller en fusionsalgoritm för att nå samförstånd bland individuella detekteringsbeslut som fattas av sensornoder. Genom att betrakta brand som en händelse utvärderar vi vår strategi genom flera experiment och illustrerar sensorfusionens inverkan på att uppnå bättre resultat.
Bahrepour m.fl. I REF föreslås en teknik för att upptäcka händelser på två nivåer för WSN.
Sensor fusion-based event detection in Wireless Sensor Networks
{'venue': '2009 6th Annual International Mobile and Ubiquitous Systems: Networking & Services, MobiQuitous', 'journal': '2009 6th Annual International Mobile and Ubiquitous Systems: Networking & Services, MobiQuitous', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}