[发明专利]无线传感器网络中安全有效的数据聚合方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络的数据聚合方法，具体是一种基于分组 结构的无线传感器网络数据聚合方法，可以用于无线传感器网络中安全有效 的聚合各个传感器节点采集到的数据。

背景技术

无线传感器网络广泛应用于军事侦察、智能建筑、环境监控以及工业控 制等各个领域中。首先，由于传感器节点本身使用无线链路进行数据传输， 传输信号容易受到干扰而导致接收到错误数据，甚至丢失数据包。其次，传 感器节点上的部分传感器件也会因为故障或损坏等原因而采集到错误的数 据。最后，由于无线传感器网络部署区域的物理安全性很难保证，这使得传 感器节点很容易被捕获，进而导致向无线传感器网络中注入恶意的虚假数据 信息。这些异常的错误数据和恶意的攻击数据都会导致无线传感器网络中数 据聚合时产生错误的聚合结果，从而对无线传感器网络的正常应用造成巨大 的影响，甚至产生不可预测的严重后果。

目前现有的无线传感器网络数据聚合方法仅考虑能量有效性问题，并不 能过滤掉异常的错误数据和恶意的攻击数据，进而无法保证无线传感器网络 数据聚合时的有效性和安全性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无线传感器网络中安全有效的数据聚合方 法。使用该方法即可以有效的识别和过滤由器件故障或传输干扰等原因而产 生的错误数据，也可以安全的识别和过滤无线传感器网络所面临的各种恶意 攻击方式而产生的虚假数据信息。而且，即使是在因网络干扰或故障等原因 而导致部分采集数据缺失的情况下，本方法仍然能保证有效和安全的识别并 过滤错误和虚假的数据信息。

为实现上述目的，本发明采取了以下技术方案。整个方案包括智能分组、 数据传输及识别过滤、数据聚合三个阶段，如图1所示。首先，在智能分组 阶段将整个传感器网络划分成若干个组，保证每个组内的传感器节点在物理 空间上位置临近而且传感器所采集到的数据值接近(不超过预设的门限值)。 其次，在数据传输及识别过滤阶段，组内的各个传感器节点将采集到的数据 发送到本组的组长节点，组长节点通过执行异常数据识别算法过滤错误或者 虚假的数据信息。最后，组长节点根据具体的传感器网络应用需求聚合过滤 后的数据，并将其传输至网关节点。

智能分组阶段如图2所示，包括以下具体步骤：

1)每个传感器节点利用随机数生成函数生成随机延迟时间；

2)开始延迟；

3)如果上述传感器节点在延迟期间收到其他传感器节点发送来的加入组 信息，则暂停延迟并保存剩余延迟时间，否则执行步骤7)；

4)此传感器节点判断是否满足加入组的条件；即利用从加入组消息中获得 的组内采集数据最大值、最小值、平均值以及此传感器节点采集到的数 据值重新计算此节点加入组后采集数据的最大值、最小值、平均值；如 果新计算的采集数据最大值、最小值与平均值之差的绝对值均小于预设 门限值并且此传感器节点与组中组长节点的距离小于预设的最大跳数 值，则此传感器节点加入本组，否则此传感器节点不加入本组；

5)如果步骤4)中加入组条件不满足，则此传感器节点恢复延迟时间，跳 转至步骤2)继续延迟；否则，此传感器节点加入本组，修改其父节点 为所接收到的加入组消息中的源节点；更新组内采集数据的最大值、最 小值、平均值和节点个数；

6)此传感器节点利用更新后的采集数据最大值、最小值、平均值、节点个 数填充广播数据包中的各个域，并广播更新后的加入组数据包；

7)此传感器节点选择自己为本组组长，用自己采集到的数据填充广播数据 包中的采集数据最大值、最小值、平均值域，并广播此加入组数据包。

数据传输及识别过滤阶段如图3所示，具体包括以下步骤：

a)组内成员传感器节点将采集到的数据发送给组长传感器节点；

b)组长传感器节点接收组内各传感器节点发送来的采集数据；

c)组长传感器节点运行稳健的多维统计方法计算由组内各传感器节点所采 集数据构成的多维矩阵的均值和协方差，如OGK(Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring)方法、MCD(Minimum Covariance Determinant) 方法、FMCD(Fast Minimum Covariance Determinant)方法、MBA(Median Ball Algorithm)方法等；