基于语义的无线传感器网络段异常与异常事件检测
其他计算机科学
2014-11-11 v1
摘要
环境科学家日益部署无线传感器网络，以捕获测量并记录关于我们环境精确信息的宝贵数据。与无线传感器网络相关的主要挑战之一是数据质量，更具体地说是段异常（segment outliers）和异常事件的检测。大多数先前的研究集中于检测由不可靠传感器和传感器节点引起的错误异常。然而，迫切需要开发新工具，能够从传感器数据流中识别、标记和可视化错误的段异常和异常事件。在本文中，我们提出了一种用于无线传感器网络的 SOUE Detector（段异常与异常事件检测器）系统，该系统结合了使用动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）的统计分析与领域专家知识（通过本体和语义推理规则捕获）。由此产生的 Web 门户使科学家能够高效地搜索无线传感器数据流集合，并在数据流中识别、检索和显示段异常（包括错误和真实的）。在本文中，我们首先描述了检测算法、实现细节以及 SOUE Detector 系统的功能。其次，我们利用从部署在澳大利亚昆士兰州 Springbrook 国家公园的传感器网络收集的传感器观测数据来评估我们的方法。实验结果表明，SOUE-Detector 能够以高精密度和高召回率高效地检测段异常和异常事件。
引用
@article{arxiv.1411.2188,
title = {Semantic-based Detection of Segment Outliers and Unusual Events for Wireless Sensor Networks},
author = {Lianli Gao and Michael Bruenig and Jane Hunter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.2188},
year = {2014}
}
备注
Dynamic Time Warping, Data Quality, Wireless Sensor Networks, Outlier Detection, Unusual Event Detection, Semantic Web