V01．36 No．3
Mar．2013
计
算
机
学
0F COMPUTERS
CHINESEJOURNAL
报
第36卷第3期
2013年3月
面向物联网传感器事件监测的双向反馈系统
杨
静”
辛
宇”
”(哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨
谢志强2’
150001)
150080)
2’(哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨
摘要针对一般无线传感器网络事件监测算法没有考虑物联网数据的动态不确定性问题，提出面向物联网多维
动态不确定数据的事件监测双向反馈系统．该系统分为基站和无线传感器节点2个子系统，其中基站子系统
(Base Station
Subsystem，BS)采用BS动态容错训练策略，利用因子分析法计算容错阈值并将其反馈到无线传感器
Sensor Nodes
节点子系统(Wireless
Subsystem，NS)，以调整无线传感器节点子系统的动态不确定数据事件监测参
数；其中无线传感器节点子系统采用NS动态容错训练策略，在利用人工神经网络的动态容错能力减少事件监测通
信损耗的同时，通过所建立的以容错阈值为参数的人工神经网络事件监测模型进行事件监测，并将监测结果反馈
到基站子系统，以驱动基站子系统计算新的容错阈值，实现基站与无线传感器节点子系统的双向反馈循环，完成面
向物联网的多维动态不确定数据的事件监测，最后通过实验验证了算法的有效性与可行性．
关键词 物联网；无线传感器网络；因子分析；人工神经网络；事件监测
中图法分类号TP311
DOI号10．3724／SP．J．1016．2013．00506
A
Bi—feedback
of Wireless Sensor NetworkEvent Detection
System
in the Internet of
Things
YANG Jin91’XIN Yu¨ XIEZhi—Qian92’
Science and
”(Collegeof Computer
Technology，Harbin EngineeringUniversity，Harbin 150001)
Science and
of Computer
Science and 150080)
Technology，Harbin
”(College
Technology，Harbin University of
Abstract
at
wireless sensor networks event
detection
hasn’t allowed
algorithms
Aiming
general
for the issues of the multidimensional
uncertain
in Internet
of
data
dynamic
Things，this paper
a
bi—feedback
of wireless sensor networks event detection in the
system
system
Internet of
Sensor
proposes
Things．The bi—feedback
consists of
Station
Subsystem)and
BS(Base
NS(Wireless
Nodes
BS devises the
Fault Tolerant
cal—
Subsystem)，the
BS—DFTS(Dynamic
Strategy)。which
culates the fault—-tolerant threshold
factor
and feeds the fault——tolerant
threshold back
by
analysis
to the NS，to
the
uncertain data detective
of NS：the NS
parameters
devises the
of
update
dynamic
Fault Tolerant
utilizes the fault—tolerant
efficiency
NS—DFTS(Dynamic
ANN
Strategy)．which
tO minimize the communication
the event detection
the ANNevent detective
by
cost，implements
framework with the fault—tolerant threshold as
calculate the new fault—tolerant threshold。and
feeds the result back to the BS to
argument，and
feedback
dynamic
the
between the BS and
loop
implements
the event detection of the
NS，to
multidimensional
uncertain data in Internet
of
serial simulations．
implement
of
effectiveness of BFSis
a
Things．Finally，the
proved by
Internet of
sensor
neural
networks；factor analysis；artificial
Keywords
Things；wireless
detection
network；event
收稿日期：2012—09—07；最终修改稿收到日期：2012—12—03．本课题得到国家自然科学基金(61073041，61073043，60873019)、黑龙江省自然科
学基金(F201101)、哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(优秀学科带头人)(2011RFXXG015)、高等学校博士学科点基金(20112304110011，
20122304110012)资助．杨静，女，1962年生，教授，博士生导师，中国计算机学会(CCF)高级会员，主要研究领域为数据与知识工程、企
业智能计算．E-mail：．edu．ca．辛
字，男，1987年生，博士，中国计算机学会(CCF)学生会员，主要研究方向为数据与知识
工程、企业智能计算．谢志强，男，1962年生，博士，教授，中国计算机学会(CCF)高级会员，主要研究领域为数据与知识工程、企业智能计算．
万方数据
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