公开(公告)号：CN105916216B

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201610463804.4

申请日：2016-06-23

Applicant: 福建农林大学

Inventor： 邹腾跃 ,  林寿英 ,  江道淮 ,  李澍源 ,  林志忠 ,  林跃江

IPC: H04W84/18 ,  G08B25/10

CPC classification number: Y02D70/122 ,  Y02D70/14

Abstract: 本发明涉及一种自适应无线传感器网络安防报警方法，每个无线传感器网络节点间通过无线链路组成一个无线传感器网络，从而可将陌生人员的入侵信号通过无线网络回传给监控控制中心，以达到安防报警的目的。采用贝叶斯网络作为概率学习的推理机，使本系统成为具有机器学习能力的智能系统。在节点充分聚集后，系统使用K均值聚类算法对成片的传感器节点进行聚类分簇，并在每簇中选取几个工作节点正常运转，而多余的节点则可以转入休眠状态，通过这种方法可以有效降低全网实时工作的传感器节点数量，降低总体功耗，在工作节点的电能消耗殆尽以后转用休眠节点进行报警。

公开(公告)号：CN105916216A

公开(公告)日：2016-08-31

申请号：CN201610463804.4

申请日：2016-06-23

Applicant: 福建农林大学

Inventor： 邹腾跃 ,  林寿英 ,  江道淮 ,  李澍源 ,  林志忠 ,  林跃江

IPC: H04W84/18 ,  G08B25/10

CPC classification number: Y02D70/122 ,  Y02D70/14 ,  H04W84/18 ,  G08B25/10

Abstract: 本发明涉及一种自适应无线传感器网络安防报警方法，每个无线传感器网络节点间通过无线链路组成一个无线传感器网络，从而可将陌生人员的入侵信号通过无线网络回传给监控控制中心，以达到安防报警的目的。采用贝叶斯网络作为概率学习的推理机，使本系统成为具有机器学习能力的智能系统。在节点充分聚集后，系统使用K均值聚类算法对成片的传感器节点进行聚类分簇，并在每簇中选取几个工作节点正常运转，而多余的节点则可以转入休眠状态，通过这种方法可以有效降低全网实时工作的传感器节点数量，降低总体功耗，在工作节点的电能消耗殆尽以后转用休眠节点进行报警。