作者：李鹏,王建新,曹建农 单位：中国科学院电子学研究所;国家自然科学基金委员会信息科学部 出版：《电子与信息学报》2015年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZYX2015070110 DOC编号：DOCDZYX2015070119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对现有的异常事件检测算法准确率低和能量开销较大等问题，该文提出一种基于压缩感知(CS)和GM(1，1)的异常事件检测方案。首先，基于分簇的思想将传感器节点的数据进行压缩采样后传输至Sink，针对传感器网络中数据稀疏度未知的特点，提出一种基于步长自适应的块稀疏信号重构算法。然后，Sink基于GM(1，1)对节点发生的异常进行预测，并对节点的工作状态进行自适应调整。仿真实验结果表明，相比于其它异常检测算法，该算法的误警率和漏检率较低，在保证异常事件检测可靠性的同时，有效地节省了节点能量。

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