基于无线传感器网络的分布式事件检测

事件检测是无线传感器网络的重要研究方向之一，典型的应用实例包括安防监控、污染源检测、地震监测、火灾预警等。现有的事件检测方法一般基于以下假设：（1）事件源的数目已知；（2）环境参数已知；（3）中心节点集中式的处理数据。但实际应用中事件源的数目与环境参数通常未知，而集中式处理数据的方法并不适合于大规模的无线传感器网络。.申请人拟研究无线传感器网络中的分布式事件检测算法，克服现有方法的上述局限性。主要的创新点包括：（1）利用事件源的稀疏性构建稀疏信号恢复问题，无需已知事件源数目；（2）将环境参数作为优化变量，采用跨层设计的思想联合进行信号恢复与环境感知；（3）设计分布式优化算法，提高无线传感器网络的可扩展性与鲁棒性。拟解决的关键科学问题包括：（1）稀疏信号恢复问题的性能界限；（2）跨层设计算法的最优性与适应性；（3）分布式优化算法的收敛速度和鲁棒性。

事件检测是无线传感器网络的重要研究方向之一，典型的应用实例包括安防监控、污染源检测、地震监测、火灾预警等。现有的事件检测方法一般基于以下假设：（1）事件源的数目已知；（2）环境参数已知；（3）中心节点集中式的处理数据。但实际应用中事件源的数目与环境参数通常未知，而集中式处理数据的方法并不适合于大规模的无线传感器网络。..本项目研究无线传感器网络中的分布式事件检测算法，克服现有方法的上述局限性。主要的创新点包括：（1）利用事件源的稀疏性构建稀疏信号恢复问题，无需已知事件源数目；（2）将环境参数作为优化变量，采用跨层设计的思想联合进行信号恢复与环境感知；（3）设计分布式优化算法，提高无线传感器网络的可扩展性与鲁棒性。..本项目取得了一系列的研究成果，包括：（1）利用事件源的稀疏性，对多目标跟踪、DOA估计问题、节点定位与错误估计等问题进行建模、求解；（2）通过纵向解耦与拉格朗日松弛，将多目标跟踪问题分解成传感器管理层与多目标跟踪层，实现跨层优化；（3）设计能量高效的分布式优化算法，求解基于无线传感器网络的事件检测问题，并在理论上分析了分布式交替方向乘子法的线性收敛性。通过本项目的实施，系统性的完成了无线传感器网络中的分布式事件检测的问题建模、算法设计、算法分析。