应用于管道气体泄漏监测的WSN层级式数据融合方法

摘要：

为提高利用无线传感器网络( WSN)监测天然气管网泄漏的准确性和可靠性,提出一种小波支持向量机( SVM)和证据理论相结合的层级式数据融合算法.该算法利用小波变换方法对原始信号进行数据级消噪处理,并提取对1泄漏敏感的特征参数；建立SVM多分类器模型,以特征参数作为输入向量在普通节点处进行泄漏检测特征级融合；采用改进的证据组合规则,在Sink节点处进行决策级证据组合,得到管网状态的最终决策.实验结果表明,该方法可有效地提高泄漏源位置检测的正确率,降低检测过程中的漏检率和误警率.

关键词：泄漏检测、无线传感器网络(WSN)、支持向量机(SVM)、证据理论

所属期刊栏目：22

分类号：TP3;TN9

资助基金：863计划2009AA01Z201;国家自然科学基金60974121;北京市自然科学基金8102025

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-7