無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量的傳感器以自組織和多跳的方式構(gòu)成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)協(xié)作地感知、采集、處理和傳輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋地理區(qū)域內(nèi)被感知對(duì)象的信息，并最終把這些信息發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)所有者。因其易于部署和靈活拓?fù)涞忍攸c(diǎn)廣泛地應(yīng)用于軍事防御、工農(nóng)業(yè)控制、環(huán)境監(jiān)測(cè)等眾多領(lǐng)域。由于網(wǎng)絡(luò)自身的限制及部署環(huán)境的復(fù)雜性易造成采集數(shù)據(jù)的異常，作為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用之一的離群點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。
　　 相對(duì)于網(wǎng)中單個(gè)節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)而言，節(jié)點(diǎn)某個(gè)時(shí)刻的異常讀

2、數(shù)可視為離群點(diǎn);相對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的全部節(jié)點(diǎn)而言，異常的節(jié)點(diǎn)可視為離群點(diǎn)。從異常讀數(shù)方面來(lái)講，目前很多離群點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布是一致的，但在實(shí)際中，網(wǎng)絡(luò)所部署的監(jiān)測(cè)環(huán)境的是異質(zhì)的，即包含多種不同的數(shù)據(jù)分布，從而導(dǎo)致鄰域劃分不準(zhǔn)確，對(duì)檢測(cè)精度造成影響。通常意義上的離群點(diǎn)檢測(cè)等價(jià)于異常讀數(shù)的檢測(cè)。另一方面，現(xiàn)有的針對(duì)異常節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)算法不多，實(shí)際上，異常不限于單個(gè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，也可能是節(jié)點(diǎn)的全部讀數(shù)都是異常的，需要從節(jié)點(diǎn)的

3、層面上去檢測(cè)異常并分析異常節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的原因。本文從這兩個(gè)角度進(jìn)行離群點(diǎn)檢測(cè)，論文的主要工作如下:
　　 (1)綜合性地介紹了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)內(nèi)容，對(duì)幾種有代表性的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的離群點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行分析比較，總結(jié)了影響無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)離群點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)主要因素。
　　 (2)根據(jù)監(jiān)測(cè)環(huán)境的異質(zhì)性，提出適用于異質(zhì)監(jiān)測(cè)環(huán)境的基于橢球模型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的異常讀數(shù)檢測(cè)算法。算法用橢球模型刻畫數(shù)據(jù)分布，節(jié)點(diǎn)間只傳輸模型參數(shù)，用橢球參

4、數(shù)式方程計(jì)算橢球間的相異度;將數(shù)據(jù)分布的不一致性引入到鄰域劃分的過(guò)程中，最終利用傳感器讀數(shù)間的時(shí)空關(guān)聯(lián)性來(lái)檢測(cè)局部離群點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法具有通信量低、檢測(cè)精度高和誤檢率低的優(yōu)點(diǎn)。
　　 (3)針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)由于自身資源的限制和部署環(huán)境的復(fù)雜性等因素易造成節(jié)點(diǎn)異常的現(xiàn)象，提出無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的異常節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)方法解決網(wǎng)絡(luò)中異常節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)問(wèn)題，算法用橢球模型來(lái)刻畫節(jié)點(diǎn)的正常讀數(shù)模式，利用節(jié)點(diǎn)間空間關(guān)聯(lián)性將節(jié)點(diǎn)與其鄰域