無線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常檢測分析系統(tǒng).pdf

1、隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用成為重要的科研領(lǐng)域。異常檢測分析作為諸多無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)之一，也有著巨大的研究意義和應(yīng)用價值。本論文設(shè)計實現(xiàn)了一個異常檢測分析系統(tǒng)，可以檢測到WSN異常數(shù)據(jù)并且分析異常發(fā)生情景。
　　系統(tǒng)首先收集WSN數(shù)據(jù)并對其進行預(yù)處理。本文提出了一種基于直方圖的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，該方法利用直方圖計算感應(yīng)數(shù)據(jù)集中趨勢，過濾小概率噪聲數(shù)據(jù)，僅將大概率的數(shù)據(jù)樣本用于計算數(shù)據(jù)均值。該方法相對于

2、均值方法和中位數(shù)方法具有更好的去除噪聲數(shù)據(jù)的效果。
　　異常數(shù)據(jù)檢測分為節(jié)點內(nèi)異常檢測和節(jié)點間投票決策兩部分。節(jié)點內(nèi)異常檢測基于閡值進行非正常數(shù)據(jù)的判定，并且利用屬性相關(guān)性進行錯誤檢測，識別出錯誤節(jié)點。節(jié)點間投票決策基于節(jié)點決策可信度和距離權(quán)重來進行投票判定，糾正錯誤節(jié)點，正確地判定節(jié)點工作狀態(tài)。該異常檢測方法不僅充分利用節(jié)點內(nèi)的數(shù)據(jù)時間相關(guān)性、屬性相關(guān)性和節(jié)點之間的空間相關(guān)性，還排除了錯誤節(jié)點對于異常檢測的干擾，具有較好的異常檢