基于聚类特征自适应机制的无线传感网异常节点检测算法

发布时间：2019-09-10 18:27

【摘要】：提出了一种基于聚类特征自适应机制的无线传感网节点检测算法.首先,基于节点聚类特征自适应机制,通过特征采样,不断获取异常节点的路由信息、链路抖动率以及数据分组传输率等关键参数信息,从而计算节点特征值,并联合矢量内积对异常节点进行识别,提高对异常节点的感知能力;随后,采用分区聚类,对可能的疑似异常节点进行聚合提纯,降低网络对正常节点的误判,提高了异常节点的检出效率;最后,定义异常节点检举规则,通过对分区进行筛选,有效降低了正常节点出现在异常节点集合中的概率,从而提高了算法对异常节点的搜寻效率.与当前PSO算法、SDR算法相比,此算法具有更高的异常节点检出率与更低的数据传输时延,能够有效避免异常节点对传输数据的篡改.
【作者单位】： 华东师范大学计算机科学与软件工程学院;上海建桥学院信息技术学院;
【基金】：上海市自然科学基金(14ZR1440821) 上海市教委科研创新项目(12YZ190)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2534170