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基于裁决门限辨析的无线传感网信号判定算法

发布时间:2018-03-31 05:17

  本文选题:无线传感网络 切入点:特征信号判定 出处:《计算机工程与设计》2017年05期


【摘要】:为解决当前无线传感网节点识别算法中因信号强度低等因素导致难以有效识别恶意节点信号,且识别收敛性差,使其准确度不高的不足,提出基于裁决门限辨析机制的无线传感网sink抽样特征信号判定算法。定义信号接收模型,实现对sink节点接收信号的复原,还原对应的节点特征信号函数;利用正常信号分量的正交特性,采取复数域共轭处理的方式从正常信号解析形式中提取出恶意节点信号分量,对该分量的进行分组处理,提高该分量在背景环境中的强度;从分组中抽取最强的信号作为建立裁决门限的样本,当特征信号较弱的节点(恶意节点)触发裁决门限时,将直接通过节点特征信号函数进行特征信号频率还原,提高网络对节点特征信号的识别率。仿真结果表明,同AGDAM算法、AGDAM_Plus算法相比,所提算法能够有效降低恶意信号筛选过程中的信噪比,提高恶意节点正确筛选概率。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to identify the malicious node signal effectively due to the low signal intensity in the current node recognition algorithm of wireless sensor network, and the poor convergence of the identification algorithm, the accuracy of the algorithm is not high enough.A decision threshold discriminating algorithm for sink sampling feature signals in wireless sensor networks is proposed.The signal receiving model is defined to recover the received signal of sink node, to restore the corresponding characteristic signal function of node, to utilize the orthogonal characteristic of normal signal component,The malicious node signal component is extracted from the normal signal analytic form by complex domain conjugate processing, and the component is grouped to improve the intensity of the component in the background environment.When the decision threshold is triggered by the node with the weaker characteristic signal (malicious node), the frequency of the feature signal will be restored directly through the feature signal function of the node when the strongest signal is extracted from the packet as the sample to establish the decision threshold.The recognition rate of node characteristic signal is improved.The simulation results show that compared with the AGDAM algorithm AGDAMPlus, the proposed algorithm can effectively reduce the signal-to-noise ratio in the process of malicious signal selection and improve the probability of correct selection of malicious nodes.
【作者单位】: 铜仁学院信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61562703)
【分类号】:TN929.5;TP212.9

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本文编号:1689308

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