基于K-means算法的无线传感器网络节点自私行为检测方法

发布时间：2018-10-29 14:05

【摘要】：针对无线传感网络共享信道中自私节点(或恶意节点)对信道的不公平竞争行为,提出了一种基于网络性能特征序列的聚类检测方法(Network Performance Characteristic Sequence based-Clustering Detection Method,NPCS-CDM)。该算法以节点链路的平均传输延迟和平均吞吐量为网络性能特征建立统计序列,采用K-means聚类算法对特征序列进行分析和聚类,以此完成网络中节点自私行为的检测,同时该方法有效解决了基于CUSUM算法用于检测多自私节点的不足,即难以确定适当的阈值来完成检测任务。基于NS2的仿真结果表明,NPCS-CDM对自私节点的检测效果明显优于已有的基于CUSUM的算法,而且能适用于多自私节点存在的情况。
[Abstract]:Aiming at the unfair competition between selfish nodes (or malicious nodes) in shared channels of wireless sensor networks, a clustering detection method based on network performance feature sequences (Network Performance Characteristic Sequence based-Clustering Detection Method,NPCS-CDM) is proposed. In this algorithm, the average transmission delay and throughput of the node link are taken as the network performance features to establish the statistical sequence, and the K-means clustering algorithm is used to analyze and cluster the feature sequence to detect the selfishness behavior of the node in the network. At the same time, this method effectively solves the problem of detecting multi-selfish nodes based on CUSUM algorithm, that is, it is difficult to determine the appropriate threshold to complete the detection task. The simulation results based on NS2 show that the detection effect of NPCS-CDM to selfish nodes is obviously better than that of existing algorithms based on CUSUM, and it can be applied to the existence of multi-selfish nodes.
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61163051) 云南省应用基础研究基金资助项目(2009ZC050M)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2297900