无线传感器网络中基于区域相关性的自组织成簇算法

无线传感器网络资源有限,信息量大,通常采用分簇压缩减少传输量。针对传感器网络中的小波压缩,提出了一种基于相关区域自组织的成簇算法。该算法利用实际区域数据的相关性进行分簇,在簇头进行小波数据压缩的同时进行相关性检测,动态调整簇结构,保证簇内节点的相关性较好;同时在Sink分析簇间节点数据相关性,形成相关性好的大规模簇,进一步提高较长时间内的压缩效率。理论分析和实验仿真表明,该算法能尽可能地利用节点数据的时间和空间相关性去除冗余数据,提高小波数据压缩效率,降低了网络的能耗。     

一种基于分层聚合的分布式异常数据检测方案

在无线传感器网络中,由于传感器节点的带宽、功率、计算能力有限,传统的集中式方案难以区分海量数据中的异常数据.为解决此问题,提出一种基于多层分布式无线传感器网络的异常数据检测方案.在节点层级采用K-Means++算法对数据进行聚类,执行簇合并算法以减少数据传输量,在网关节点执行基于KNN的异常簇检测算法,将正常簇信息返回至底层节点进行局部检测,从而区分异常数据.在高斯数据集与IBRL数据集上的实验结果表明,该方案检测率高于98%,且能显著降低通信消耗.     

基于ＢＩＲＣＨ聚类算法的高维传感器数据异常检测

海量高维传感器数据受网络环境扰动较大,导致其异常值检测难度较大,提出基于BIRCH聚类算法的高维传感器数据异常检测方案。推算节点对应的一阶差分信号序列,信号矢量通过多跳路由传输至网关节点,将空间相关性强的传感器节点划分在同一簇内,采集完整的高维传感器数据;利用分割点预设得到传感器数据特征属性候选分割点,挑选信息增益最大的点为最佳分割点;将传感器数据序列的中位数异常看作异常检测判定条件,利用BIRCH聚类算法中的聚类特征和聚类特征树计算节点特征属性,将数据聚类结果拟作球形簇状架构,输出高维传感器数据序列异常数据。仿真结果证明,该方法的异常节点检测的检出率在95%以上,误报率为0.35%,异常检测耗时在1.5min以内。     

WSN中基于粒子滤波的入侵检测算法实现

安全问题已经成为无线传感器网络进一步发展和应用的障碍之一。文章提出了一种基于粒子滤波算法的入侵检测技术,该方案利用LEACH算法对无线传感器网络节点进行分簇,通过粒子滤波算法对簇内节点的数据流量情况进行检测,发现其中的异常节点,并利用MATLAB仿真工具对节点的反应灵敏度进行仿真。结果表明,算法计算得出的异常检测率维持在0.48到0.7之间,检测系统处于一种较为稳定的状态,粒子滤波能够较好的运用到WSN的入侵检测系统中。     

基于模糊聚类的CO2数据流时空异常模式研究*

传统的异常检测算法不能区分CO2数据流的异常类型,为了有效识别因泄漏造成CO2数据流的异常,提出了基于模糊聚类的CO2数据流时空异常模式检测算法。该算法首先利用3 规则实现自适应阈值的异常点检测,其次提取待检测滑动窗口的特征值（均值）,构建指定区间内邻居节点间的时空关系矩阵,采用模糊聚类分析相邻节点特征值的时空相关性并对其进行分类,根据分类结果确定泄漏异常概率,最后利用真实观测数据对算法进行验证并对参数的选取进行分析。实验结果表明该算法能有效的识别因泄漏造成的事件异常,具有较高的检测率和较低的误警率。     

基于数据关联性的无线传感器网络簇内数据管理算法

无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSNs)节点能量有限, 能量高效的数据管理和延长网络寿命是该领域的技术难题. 在以簇构建的传感器网络中, 利用节点的计算和分析功能, 提出了基于数据关联性的簇内数据管理算法. 簇头利用误差函数和模糊函数分析成员感知数据的关联性, 获取节点感知数据综合支持度, 由此将成员节点划分为冲突节点、补充节点和可靠节点, 对不同类别节点采用不同的调度规则以便降低簇内能耗和尽可能实现簇间节点能耗均衡, 并给出了簇头数据融合的处理方法. 仿真结果表明算法能够实现簇内数据分类管理, 并能有效降低簇内数据收发量和延长网络寿命.     

一种能量高效的WSN近似数据收集算法

为降低能耗和最大化网络生存期,论文提出了在一定误差范围内的高效近似数据收集算法。首先利用节点感知数据的时间相关性生成局部估计模型,然后根据节点间估计数据的空间相关性进行分簇,在簇首进行相关性检测,动态调整簇结构,并将簇首的模型参数上传给SINK节点,最后在SINK节点进行全局近似数据收集。仿真结果表明,该算法能充分利用节点数据的时空相关性去除冗余数据,在给定误差界限内能显著降低通信成本。     

基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据聚合算法

为了减少分簇的无线传感器网络(WSN)中数据包传输的数量,并使传感器网络的能量效率最大化,提出了一种节能的自适应数据聚合算法.在该算法中,源节点凭借其存储和计算能力,利用数据流技术减少数据包的传输量;当数据从源节点传输到簇头时,簇头根据控制信息选择一组节点作为编码节点,当数据相关性低于某阈值时,该组节点对数据包进行网络编码,若数据相关性高于某阈值,该组节点则会成为聚合节点进行数据聚合,网络编码和数据聚合可以减少簇头冗余流量,提高能量效率.实验结果显示,使用该算法后,数据包交付率有所提高,能量消耗显著减少.     

传感网络中基于位置信息的分布式多播路由算法

提出了一个传感网络中基于位置信息的成簇思想,并基于该思想给出了一种传感网络中基于位置信息的分布式多播路由算法.该算法首先利用相邻节点的位置信息分布式成簇,然后各簇头利用蚂蚁算法分布式地找到一条具有最短总跳数的到目的节点组的实际路径.最后,由簇头负责收集本簇内的传感信息,并在对这些信息进行汇聚处理后,沿找到的最优路径将汇聚数据分别发送到各目的节点.理论分析和仿真结果表明,该算法能有效地节约能量,具有较好的路由性能.     

基于双簇头网格调度的WSNs能量空洞缓解

设计了基于双簇头网格调度反馈结构的无线传感器网络（WSNs）非均布节点能量空洞缓解机制,并设计了主副簇头网格聚类算法,形成网格单元;依据节点身份（ID）与网格ID,定义鉴定规则,确定网格中的WSNs节点;构造了网格单元中心点的计算数学模型,依据该中心点坐标确定每个网格单元的簇头,调度网格内的节点;构建了主-副-相邻簇头的数据调度传输结构,有效分散了节点所承担的负载,并对本机制性能进行理论分析.仿真结果表明：与其他机制相比,在非均布节点环境下,该算法更能有效避免网络能量空洞,其节点持续时间最长,显著消除了“漏斗效应”.