[发明专利]基于子图处理的无线传感器网络异常节点检测与定位方法有效

专利信息
申请号: 201711222093.2 申请日: 2017-11-29
公开(公告)号: CN107707417B 公开(公告)日: 2020-08-07
发明(设计)人: 蒋俊正;杨杰;欧阳缮;孙希延;纪元法;刘松辽;杨玉琳;曹想;赵海兵;杨圣 申请(专利权)人: 桂林电子科技大学
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04L12/26;H04W24/06;H04W84/18
代理公司: 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 代理人: 陈跃琳
地址: 541004 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 基于 处理 无线 传感器 网络 异常 节点 检测 定位 方法
【权利要求书】:

1.基于子图处理的无线传感器网络异常节点检测与定位方法,其特征是,包括步骤如下:

步骤1、建立无线传感器网络的全局图信号模型,并将无线传感器网络中传感器节点采集的数据作为图信号中的节点信号,得到全局图信号矩阵;基于所建立的全局图信号模型和全局图信号矩阵,将无线传感器网络中的每一个传感器节点及其相邻的传感器节点视为一个子网络,得到每个子网络的子图信号模型和子图信号矩阵;

步骤2、将每个子图信号矩阵通过一个高通滤波器,得到子图高频图信号矩阵;

步骤3、通过图逆傅里叶变换,从每个子图高频图信号矩阵中筛选出该子图高频图信号矩阵在给定图频率上的子图信号分量矩阵;

步骤4、通过比较不同子图信号分量矩阵中每个节点的当前时刻的信号分量与历史时刻的信号分量的差别,筛选出在给定图频率上的异常子图,并建立异常子图中心节点集合;即:

步骤4.1、在每个子图i中,根据子图信号分量矩阵计算该子图的最小阈值和最大阈值并由此确定出该子图的正常区间

其中,Ni为第i个子图信号分量矩阵的节点数,Mi为第i个子图信号分量矩阵的时刻数,τ为给定的权值,为第i个子图的第j个节点在当前时刻的信号分量;为第i个子图的第j个节点在历史时刻的信号分量;

步骤4.2、判断每个子图i的子图信号分量矩阵中各个节点当前时刻的信号分量是否处于该子图的正常区间内,若子图i中存在至少一个节点的当前时刻的信号分量位于该正常区间之外,则将该子图i的中心节点放入异常子图中心节点集合中;

步骤5、如果某个子图的所有节点均存在于异常子图中心节点集合中,则说明该子图的中心节点是定位出的异常节点。

2.根据权利要求1所述的基于子图处理的无线传感器网络异常节点检测与定位方法,步骤1中,全局图信号模型为G=(V,E,W),其中V表示全图的节点集合,E表示全图的边集合,W表示全图的权矩阵;同理,子图信号模型为其中表示第i个子图的节点集合,表示第i个子图的边集合,表示第i个子图的权矩阵,i=1,2,…,N,N为无线传感器网络中传感器节点的数量。

3.根据权利要求1所述的基于子图处理的无线传感器网络异常节点检测与定位方法,其特征是,步骤2中,高通滤波器采用的是图样条滤波器。

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