基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测

摘要：

为改善传感器网络异常事件检测效果,提出一种基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测模型.首先采集传感器网络状态信息,并采用压缩感知算法对信息进行采样和重构,在减少传感器网络异常事件检测信息的同时,删除一些无效信息;然后从重构后的传感器网络异常事件检测信息中提取特征,组成传感器网络异常事件检测的特征向量;最后采用极限学习机建立传感器网络异常事件检测模型,并进行传感器网络异常事件检测仿真实验,分析模型的性能.实验结果表明,压缩感知算法可加快传感器网络异常事件检测速度,且传感器网络异常事件检测率高于95%,明显高于其他传感器网络异常事件检测模型.

关键词：异常事件、压缩感知算法、传感器网络、极限学习、检测特征

所属期刊栏目：56

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金青年基金BK20150432

在线出版日期：2018-05-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：375-381