无线传感器网络(WSN, wireless sensor networks)是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。事件检测是无线传感器网络的一项重要应用,无线传感器网络通过外界可识别的特征监测事件发生区域和边界,而其所面临的主要问题是检测精度受环境噪声和设备不稳定性,以及传感器网络固有的能量约束的影响。常见的无线传感器网络容错事件检测算法按照节点协同方式的不同,可以分为集中式容错事件检测算法和分布式容错事件检测算法两种,而分布式容错事件检测算法更适合应用于能量受限、带宽有限的无线传感器网络。现有的分布式容错算法通常假设两类已知的环境特征值(比如无事件发生和有事件发生),而事件检测的最优门限值选择为两类环境特征值的中值。但在实际应用中,待检测环境特征取值类型多样,而事件的定义往往与监测用户所关心的环境特征有关,显然研究满足用户设定事件检测门限条件下的分布式容错事件检测算法无疑是无线传感器网络应用中的一个重要问题。本文结合已有的基于时间相关性(Temporal Correlation, TC)的分布式容错事件检测算法和基于时空相关性(Temporal-Spatial Correlation, TSC)的分布式容错事件检测算法研究成果,重点分析和研究了用户设定门限值对容错事件检测算法的影响,并在此基础上总结得出与之相适应的容错事件检测技术方案。本文首先分析了用户设定门限在不同环境特征值的概率分布条件下的容错事件检测算法性能,分析结果表明：用户设定门限值与环境特征取值概率分布的不同关系会直接影响容错事件检测性能：距离用户设定门限值越远的环境特征值分布概率越大,容错事件检测算法性能越好；而处于环境特征值中点的用户设定门限值,由于互补性,环境特征值的不同概率分布则对算法性能没有影响。此外,论文研究了在未知环境特征值状态下适用于用户设定门限的基于时-空相关性分布式容错事件检测算法,提出了检测把握度的概念,仿真结果表明,基于时-空相关性分布式容错事件检测算法在性能上优于基于空间相关性的分布式容错事件检测算法,并且同样存在一个最佳门限区参数使算法性能达到最佳；检测把握度不仅给单个传感器节点的检测结果的正确性提供有效的参考,还为事件边界区域节点提供分辨边界区域的有效信息。作为用户设定门限值条件下容错事件检测算法的应用,论文分析了环境特征动态变化条件下的分布式容错事件检测问题。论文具体分析了基于检测把握度的边界识别算法,以及环境特征变化条件下的容错事件检测性能。分析结果表明,在环境特征动态变化条件下,同样存在一个最佳门限区参数,使得基于时-空相关性分布式容错事件检测算法获得最佳的纠错性能和最小漏警概率。在随时间不断变化的动态环境特征条件下,与静态的用户设定门限值算法略有不同的是,用户设定的门限值距离环境特征值函数起点越远获得的检测性能越好。同时,通过仿真可以得出,当用户设定门限值在环境特征函数外部时,随着时间变化的环境特征值距离用户设定门限值越近,事件检测性能越好,相反,随着时间变化环境特征值距离用户设定门限值越远,事件检测性能越差；当用户设定门限值在环境特征函数内部时,距离环境特征曲线起点较远的用户设定门限值检测性能明显优于距离起点较近的用户设定门限值检测性能,这在我们实际应用无线传感器网络中是很有帮助的。