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文檔簡介
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(lǐng)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(guān)聯(lián)性的特點,給出相關(guān)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(guān)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(guān)聯(lián)檢測和空間關(guān)聯(lián)檢測。在時間
3、關(guān)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(quán)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(guān)聯(lián)檢測階段。在空間關(guān)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
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