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⛄ 内容介绍
无线传感器网络 (WSN) 是一项很有前途的技术，几乎在各行各业都有广泛的应用。WSN 的重要应用之一是在边境地区和防御设施中进行入侵检测和监视。边境地区绵延数百至数千英里，因此不可能巡逻整个边境地区。因此，敌人可能会在没有监视的情况下从任何地点进入，造成人员伤亡或摧毁军事设施。WSN 可以成为边界地区入侵检测和监视问题的可行解决方案。在边境地区和附近的军事营地等关键地区发现敌人是一项时间敏感的任务，因为几秒钟的延迟可能会造成灾难性的后果。所以，当敌人进入部署系统的范围时，设计能够识别和检测敌人的系统就变得势在必行。在本文中，我们提出了一种基于完全连接的前馈人工神经网络 (ANN) 的深度学习架构，用于准确预测 k-barriers 的数量，以实现快速入侵检测和预防。我们使用四个潜在特征训练和评估了前馈 ANN 模型，即圆形区域的面积、传感器的感应范围、传感器的传输范围以及高斯和均匀传感器分布的传感器数量。这些特征是通过蒙特卡洛模拟提取的。在这样做，我们发现该模型准确地预测了高斯分布和均匀传感器分布的 k-barrier 数量，前者的相关系数 (R = 0.78) 和均方根误差 (RMSE = 41.15)，前者的 R = 0.79 和 RMSE = 48.36后者。此外，所提出的方法在准确性和计算时间复杂度方面优于其他基准算法。
⛄ 部分代码
%% Code for "A deep learning approach to predict the number of k-barriers for intrusion detection over a circular region using wireless sensor networks"
%% Data from https://www.kaggle.com/datasets/abhilashdata/ffannid-intrusion-detection-in-wsns
%% IF you are using this code then please cite the following paper;
%% Singh, A., Amutha, J., Nagar, J., & Sharma, S. (2022). A deep learning approach to predict the number of k-barriers for intrusion detection over a circular region using wireless sensor networks. Expert Systems with Applications, 118588.
clc
clear all
data=xlsread('circ_bsm_gu.xlsx');
% rng(0) %seed for reproducibility
rand_pos = (randperm(length(data)));
for k = 1:length(data)
data(k) = data(rand_pos(k));
end
Area=data(:,1);
SensingRange=data(:,2);
Transmissionrange=data(:,3);
No_of_sensor=data(:,4);
X=[Area,SensingRange,Transmissionrange,No_of_sensor];
Y=data(:,end-1); %end uniform
x = X';
t = Y';
ts=tic;
% Choose a Training Function
% For a list of all training functions type: help nntrain
% 'trainlm' is usually fastest.
% 'trainbr' takes longer but may be better for challenging problems.
% 'trainscg' uses less memory. Suitable in low memory situations.
trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt backpropagation.
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
Singh, A., Amutha, J., Nagar, J., & Sharma, S. (2022). A deep learning approach to predict the number of k-barriers for intrusion detection over a circular region using wireless sensor networks. Expert Systems with Applications, 118588.
