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无线传感器网络作为一种从现实物理世界获取信息的手段,受到越来越多的重视,事件检测则是无线传感器网络的重要应用之一。考虑到无线传感器网络自身能耗受限和容易受环境影响的特性,事件检测算法要考虑使用高效的数据融合算法降低数据流,使用容错性较好的检测算法来保证事件检测的精度。从事件检测的区域来分,事件检测分为事件区域检测和事件边界检测两种。事件区域内部的本地传感器节点和其邻居节点的感知数据相差不大,而与之相比,事件边界处的本地传感器节点和其事件边界外的邻居节点的感知数据相差迥异,其边界内外的邻居节点之间感知数据也存在着很大差异。考虑到事件区域节点和事件边界节点的不同特性,本文分别提出了一种事件区域检测算法和事件边界检测算法。本文提出了一种事件区域检测算法,假设事件区域感知数据遵从静态分布,采用一种空间插值的方式,即指示克里格方法,降低故障节点的影响。此算法由两部分组成：(1)从原始数据到二进制数的指示性转换；(2)根据本地节点和其邻居节点的时空相关性,求得条件概率。通过以上两步,该算法能够估算得到事件发生的概率。通过模拟仿真,实验结果证明,此指示克里格事件检测算法具有良好的检测性能。本文提出了一种事件边界检测算法,将传感器节点的二维空间位置和感知数据作为对应三维点的空间坐标,如此将原始的模型变化为三维的图形,因为事件边界节点和其邻居节点之间、感知数据的差异,所以在三维图形上,其差异等价于曲面变化的问题。由于节点分布密集,事件边界内部的传感器节点读数近似,对应的三维点能够组成平滑的曲面,而在事件边界节点附近,其对应的三维图形会呈现差异性较大的变化。考虑到这一特性,此算法采用曲面拟合的方式估算传感器节点对应三维点在其近似曲面上的曲率,根据曲率特性判定此三维点周围的邻近结构,进而判定节点是否为事件边界节点。为了验证上述提出的事件检测算法的性能,本文使用MATLAB完成模拟仿真,首先创建出事件检测的网络模型,即在某一设定区域内随机部署有大量的传感器节点,这些传感器节点有一定比例的故障率,能够考验算法的容错性。然后在设定好的网络模型上运行事件检测算法,每次检测完毕后与真实判定对比,得出事件检测的精度和误判率,证实了事件检测算法的性能。