無線傳感器網(wǎng)絡中基于多屬性的異常檢測技術的研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network，WSN)廣泛應用于環(huán)境監(jiān)測、交通控制等諸多領域。異常檢測作為無線傳感器網(wǎng)絡的重要應用之一，受到越來越多的重視。然而由于傳感器節(jié)點具有感知準確性低、硬件資源有限、抵制干擾性能差等特點，節(jié)點會因為環(huán)境噪聲、自身硬件的干擾、環(huán)境變化的影響、能量的枯竭以及硬件的故障感知到錯誤數(shù)據(jù)，這些錯誤數(shù)據(jù)會嚴重影響到檢測結(jié)果的準確性。包含這種錯誤數(shù)據(jù)的結(jié)果信息在降低檢測結(jié)果準確度的同時會損失大

2、量人力物力，因此，采用一種網(wǎng)內(nèi)檢測的方法來保證檢測結(jié)果的高準確性尤為重要。
　　 本文通過分析傳感器數(shù)據(jù)屬性關聯(lián)性的特點，給出相關屬性的概念，并以此為基礎建立了屬性的多維數(shù)據(jù)空間。通過比較數(shù)據(jù)點之間的相似度確定真正的異常數(shù)據(jù)。針對相關屬性中只有個別屬性變化的情況，補充了屬性變化度來衡量屬性數(shù)據(jù)的變化程度，僅當屬性變化度為1且有與之相似的鄰居節(jié)點的節(jié)點數(shù)據(jù)才是真正的異常數(shù)據(jù)。異常數(shù)據(jù)的檢測過程分為時間關聯(lián)檢測和空間關聯(lián)檢測。在時間

3、關聯(lián)檢測過程，傳感器節(jié)點存儲少量的歷史數(shù)據(jù)，利用加權的方法計算當前時刻感知數(shù)據(jù)與所有歷史數(shù)據(jù)的綜合數(shù)據(jù)相似度，進而計算針對當前歷史數(shù)據(jù)的平均數(shù)據(jù)相似度，如果平均相似度低于給定的閾值，就認為當前數(shù)據(jù)是非正常數(shù)據(jù)，向鄰居節(jié)點發(fā)送異常數(shù)據(jù)信息，轉(zhuǎn)入到空間關聯(lián)檢測階段。在空間關聯(lián)檢測過程，鄰居節(jié)點計算與暫時性異常節(jié)點感知數(shù)據(jù)的相似度，如果數(shù)據(jù)相似度大于給定閾值，則視為異常數(shù)據(jù)，向基站發(fā)送感知數(shù)據(jù)并向暫時性異常節(jié)點發(fā)送應答信息。如果是噪聲數(shù)據(jù)，利