基于異常事件驅動的簇結構的檢測算法

常坤 武風波 張渤 劉海強

摘 要： 有效地使用傳感節點能量，并提高檢測異常事件概率，成為無線傳感網絡應用研究熱點。為此，提出基于異常事件驅動的簇結構的檢測算法（AEDCTD）。AEDCTD算法通過異常事件位置建立簇，然后由簇內節點檢測事件。在建立簇時，考慮了節點對事件的檢測概率及節點剩余能量，只有當剩余能量大于能量閾值的節點才可能加入簇。同時，引用動態能量閾值，平衡能耗。實驗數據表明，AEDCTD算法具有較低的漏檢率，同時，AEDCTD算法與CCM和GEP?ADS算法的能耗相比分別降低了近4.1%和5.8%。

關鍵詞： 無線傳感網； 異常事件； 簇； 節點能量； 檢測算法； 漏檢率

中圖分類號： TN911?34； TPT393 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）20?0037?05

Abstract： Effective use of sensor node energy and improvement of abnormal event detection probability have become hot research spots in wireless sensor network application. Therefore， an algorithm for abnormal event driven cluster topology detection （AEDCTD） is proposed. In the AEDCTD algorithm， the cluster is constructed according to the positions of abnormal events， and events are detected by nodes in the cluster. During cluster construction， the event detection probability and residual energy of nodes are considered， and only the nodes whose residual energy is larger than the energy threshold can join the cluster. The dynamic energy threshold is introduced to balance energy consumption. The experimental results show that in comparison with the CCM and GEP?ADS algorithms， the AEDCTD algorithm has lower missed detection probability， and can save energy consumption of about 4.1% and 5.8% respectively.

Keywords： wireless sensor network； abnormal event； cluster； node energy； detection algorithm； missed detection probability

0 引 言

無線傳感網絡（Wireless Sensor Networks，WSNs）已在各類應用中廣泛使用[1?3]，如環境監測、健康醫療、戰場勘察。WSNs通過傳感節點實時感測環境數據，實現對應用環境的監測。一旦檢測異常事件，就感測環境數據，并將數據傳輸到信宿，如圖1所示。檢測異常事件是WSNs的重要應用之一[4]。一旦發生異常事件，如火災、污染物泄漏，就希望傳感節點及時地感測異常事件發生位置，并向此信息傳遞至信宿。然而，由于外界環境干擾及傳感節點自身特性的影響，可能會發生對異常事件的漏檢情況。其中，傳感節點自身資源受限，如存儲容量、數據處理能力及能量受限，尤其是能量受限。由于WSNs常部署于野外惡劣環境，給傳感節點補給能量或更換電池都不具有可操作性[5]。因此，降低傳感節點能耗，提高節點的能量使用率，延長對環境的檢測時間成為WSNs的研究重點。

文獻[6]利用機器學習算法檢測異常事件，并通過K?近鄰算法對傳感節點進行分簇。文獻[7]引用了下降迭代算法檢測異常事件，并且通過調整參數提高檢測概率。然而這些檢測算法并沒有考慮到節點能量問題。

為此，本文針對異常事件的檢測問題，提出基于異常事件驅動的簇結構的檢測（Abnormal Event Driven Cluster Topology Detection，AEDCTD） 算法。AEDCTD算法先計算傳感節點對異常事件的檢測概率，然后通過此概率和節點剩余能量建立簇，即每個事件建立一個簇，通過此簇負責對異常事件的檢測。

1 GDET?CH算法

圖2所示為能量傳輸模型，其中圖2a）表示發射機模塊、圖2b）為接收機模塊。傳輸每比特的所消耗的總能量[Ebit]為：

針對特定的事件，選擇一群節點感測該事件成為無線傳感網絡研究熱點之一。傳感節點的核心任務之一是監測、收集重要的突發事件信息。

AEDCTD算法依據事件建立能感應該事件的群節點。建立群節點主要是根據節點與事件的發生距離，然后通過距離建立事件感測概率，最后依據概率形成群節點。

2.1 群節點

2.2 事件感測概率

假定傳感節點的感測半徑為[Rs]，并且每個節點的感測范圍是以節點位置為中心，以[Rs]為半徑的圓。考慮到外界環境干擾，節點的感測半徑存在誤差。假定感測誤差為[Ru]，則節點的感測范圍如圖3所示。

2.3 能量因子

GDET?CH算法在選擇簇頭時，充分考慮了節點剩余能量。當節點剩余能量[Ere]大于閾值[Eth]時，才可能成為簇頭，而閾值[Eth]的設定起到關鍵作用。為此，采用自適應的閾值機制。

首先，引用[ψ=ψ1，ψ2，…，ψm]表示節點能量的范圍，且[ψ∈0，1]。隨著節點工作的進行，節點能量肯定逐漸下降。換而言之，最初，閾值[Eth]可以較高，因為多數節點的能量較為充足。但是，經過一段時間后，節點能量肯定下降，如果節點閾值[Eth]過高，或者不隨進行改變，那多數節點的能量肯定低于閾值[Eth]。

最初，引用[E1th]作為閾值。當網格內所有節點已做過簇頭后，再引用[E2th]作為閾值，依次類推。通過這種方式，使得閾值能與網絡能耗保持一致。

2.4 群形成過程

接下來，AEDCTD算法對矩陣[D1]進行排序，在第一行，按距離從小至大排序。即[σ1?←Sortσ1l]，且[?=1，2，…，k]。同時，引用序值矢量[p1k]表示各個節點的序值。相應地，排序后的矩陣[D1]表示為[D1]，序值矩陣為[P1]。

簇頭產生過程的偽代碼如圖4所示。先將矩陣[D1]，[P1]和[Qs]初始化，并將矢量[σ1]，[p1]也初始化。其中[Qs]為節點狀態矩陣，維數為[k×p]。

然后，從第一個事件開始，依據式（10），每個節點計算離此事件距離，即形成[σ11]，再進行排序。再從第二個事件，重復上述過程，直至所有傳感網絡均計算了離各事件距離。

接下來，依據排序后的矩陣[D1]。然后在此矩陣[D1]的每一行找出第一個事件感測概率最大的節點，并將此節點納入群內。考慮到每個群最多只容納[p]個節點。而在形成群時，只考慮每個群容納[m]個節點，且[m≤p]。為此，引用變量[m]，限定群內節點數。

從第一行開始，[τ]的初值為1，找到剩余能量大于閾值，就將此節點加入到群，并且[τ]值加1，直到[τ>m]。然后，再從第二行開始，并重復上述過程，直到建立[k]個群。

3 性能仿真

3.1 仿真參數及性能指標

為了更好地估計GDET?CH算法性能，通過Matlab軟件建立仿真平臺。選擇100 m×100 m的感測區域，且傳感節點數為100。每個節點的初始能量[E0=50 J]。其他有關的能量參數如表1所示。

此外，異常事件發生率[λ]從[1]～5變化。仿真時間為100 s，每次實驗獨立重復50次，取均值作為最終的實驗數據。

此外，利用漏檢率和能耗分析AEDCTD的性能，并與CCM[9]和GEP?ADS[10]算法進行比較。之所以選擇CCM和GEP?ADS作為參照，是因為它們是典型的異常事件檢測算法。

3.2 漏檢率

漏檢率隨異常事件發生率的變化曲線如圖4所示。從圖4可知，隨著異常事件發生率[λ]的增加，漏檢率呈上升趨勢。在[λ]從1～3變化區間，AEDCTD的漏檢率比CCM和GEP?ADS算法分別下降了40%～66.7%和29%～55%。這主要是因為AEDCTD通過事件驅動建立簇，并依據事件感測概率和剩余能量判斷節點是否加入簇，具有好的檢測率。

3.3 能 耗

圖5分析了3個算法的能耗情況。從圖5可知，隨著漏檢率的增加，它們能耗均在下降。當漏檢率一定時，AEDCTD算法的能耗最少。與CCM和GEP?ADS算法相比，AEDCTD算法的能耗分別下降了4.1%和5.8%。這主要因為AEDCTD算法是基于事件驅動建立簇，降低了通信代價，減少了能耗。

4 結 語

異常事件檢測是無線傳感網絡的應用之一。為此，本文提出異常事件驅動的簇結構的檢測算法AEDCTD。AEDCTD算法以事件發生位置建立簇。在建立簇時，考慮了傳感節點的能量及傳感節點對事件的檢測概率。實驗數據表明，提出的AEDCTD算法減少了能耗，并且提高了對異常事件的檢測率。

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