1.一种基于无线网络协同感知的行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：将无线传感网分为子节点层、母节点层和网关层，多个子节点、母节点形成感知子网络；子节点通过无线通信技术与母节点之间完成通信，再由母节点将数据转发给网关节点；

多个子节点以及母节点之间、感知子网络与后台网管中心之间通过感知数据的关联性，实现行为的识别和预测，即在一个感知子网络中，一个或多个子节点的感知数据作为一个或多个邻居子节点工作状态或感知行为的依据，邻居子节点再根据自身感知数据判断该感知子网络的一个行为状态；

行为状态识别根据多子节点感知数据并在网关节点处实现，从而以多节点协作的方式实现行为预测的能力；行为状态识别也可由子节点与母节点，母节点与母节点，或子节点、母节点和网关节点协作的方式完成；所述感知子网络通过网关节点与后台网管中心交互，所述后台网管中心根据不断获取到的感知子网络的多节点反馈的信息，或通过交互式主动感测方法对感知子网络中节点的工作模式进行配置、数据上报方式进行管理，实现对感知子网络的感知行为进行判断和预测；

所述子节点对应于母节点路由表中的各个路由节点，所述母节点与其路由表中的多个子节点之间通过协作感知，以达到行为预测的能力。

2.根据权利要求1所述的基于无线网络协同感知的行为预测方法，其特征在于，所述后台网管中心即是无线传感网的上层管理单元，是无线传感网上层的数据中心、控制中心和行为预测中心。

3.根据权利要求1所述的基于无线网络协同感知的行为预测方法，其特征在于，工业生产领域的所述交互式主动感测方法具体步骤如下：S1，启动辐射监测终端；

S2，远程监控中心生成巡检任务，并推送至企业巡检员的移动客户端APP；

S3，企业用户启动移动客户端APP，并根据任务要求完成巡检任务；

S4，移动客户端APP发起数据采样请求，该请求执行至远程监控中心，并由监控中心平台下发实时采样指令，并由现场辐射剂量数据上报至平台；

S5，移动客户端APP远程访问监控中心平台以获得现场监测数据；

S6，通过手机客户端APP进行现场拍照或视频采样；

S7，现场采样的图像和视频上报至平台；

S8，辐射监控终端执行主动式监测模式；

S9，根据设定的主动式监控机制进行周期性数据采样并上报平台；

S10，若检测到工业生产现场辐射值超标时，辐射监控终端自动上报报警信息，并由平台将报警详情实时推送至对应企业管理用户。

4.根据权利要求1所述的基于无线网络协同感知的行为预测方法，其特征在于，现场巡检监测的工作流程为步骤S2-S7；

除了执行巡检任务外，辐射监控终端都处于主动式监控的工作模式，即步骤S8-S10；

一旦有报警出现，监控中心和企业用户都会及时收到报警提醒，便于迅速处理警情。

5.根据权利要求1所述的基于无线网络协同感知的行为预测方法，其特征在于，基于多网络节点协同感知的主动式监测方法，具体步骤如下：假设工业生产环境本底辐射剂量阈值为U、辐射源的安全辐射阈值为V、辐射报警阈值为ξ、采样周期为t；

If网络节点检测到红外接近模块输出高电平电压，说明有人员进入；

触发辐射采集节点高频次连续采样，保存辐射监测值λi入数据库；

If λi属于(U,V]

{辐射剂量监测正常，该可移动的辐射源保管在库；}If λi≤U

{周期性采样，并记录采样总次数；

If连续采样总次数超出设定阈值，

判断该工业生产用可移动的辐射源已被取出；

辐射探测节点进入待机工作模式；}

If λi>V

{置报警标志，触发现场报警器网络节点，立即向监控中心上报工业生产现场辐射报警消息；}i＝i+1；

Else

所述触发辐射采集节点进入低频次采样模式，实现间歇式运行阶段；

End

在下一个时间周期t再重复上述的处理流程。

6.根据权利要求1所述的基于无线网络协同感知的行为预测方法，其特征在于，所述网络节点相互之间通过近程无线通信技术进行通信，所述近程无线通信技术包括ZigBee、蓝牙、LoRa和Z-Wave。

7.根据权利要求1所述的基于无线网络协同感知的行为预测方法，其特征在于，所述网络节点包括环境辐射参量监测节点、红外接近监测节点和报警节点。