In this work, we aim to provide a new and efficient recursive detection method for temporarily monitored signals. Motivated by the case of the propagation of an event through a field of sensors, we postulated that the change in the statistical properties in the monitored signals can only be temporary. Unfortunately, to our best knowledge, existing recursive and simple detection techniques such as the ones based on the cumulative sum (CUSUM) do not consider the temporary aspect of the change in a multivariate time series. In this paper, we propose a novel simple and efficient sequential detection algorithm, named Temporary-Event-CUSUM (TE-CUSUM). Combined with a new adaptive way to aggregate local CUSUM variables from each data stream, we empirically show that the TE-CUSUM has a very good detection rate in the case of an event passing through a field of sensors in a very noisy environment.


翻译:在这项工作中,我们的目标是为暂时监测的信号提供一种新的高效循环探测方法。以通过传感器领域传播事件为动机,我们假设监测信号中统计属性的改变只能是暂时的。不幸的是,据我们所知,现有的循环和简单的探测技术,如基于累积总和(CUSUM)的探测技术,并不考虑多变时间序列变化的暂时性方面。在本文中,我们提出了一个新的简单而高效的测序算法,名为临时-静态-CUSUUM(TE-CUUUM) 。加上一种将每个数据流的当地CUSUM变量汇总起来的新的适应方法,我们从经验上表明,在非常吵闹的环境中通过传感器领域时,TE-CUSUM有非常好的探测率。

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