本文關(guān)鍵詞：基于多維數(shù)據(jù)模型的傳感器數(shù)據(jù)流異常檢測方法的研究

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)驗證 多維數(shù)據(jù)模型 異常檢測

【摘要】：隨著傳感器技術(shù)的迅速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被越來越多地應(yīng)用到工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、衛(wèi)生等行業(yè)中。其中,將傳感器節(jié)點散布在目標區(qū)域內(nèi),通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集目標區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)(溫度,濕度,CO2濃度等),可以實時監(jiān)控散布區(qū)域的外部環(huán)境變化情況。為了能夠及時準確地發(fā)現(xiàn)自然環(huán)境中的突發(fā)事件,監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡(luò)的健康狀況,提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可靠性,對傳感器節(jié)點采集到的數(shù)據(jù)流進行異常檢測就顯得尤為重要。本文的主要工作如下:1.提出了一種基于多維數(shù)據(jù)模型的傳感器數(shù)據(jù)流異常檢測方法。該方法可以利用多維數(shù)據(jù)模型對傳感器數(shù)據(jù)流中的異常數(shù)據(jù)進行檢測,之后根據(jù)傳感器節(jié)點的時空相關(guān)性對異常數(shù)據(jù)的來源進行確認,并以此為依據(jù)確認傳感器節(jié)點的工作狀態(tài)。2.本文提出的傳感器數(shù)據(jù)流的異常檢測方法主要包括三個步驟。第一步是利用多維數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)計特征對傳感器多維數(shù)據(jù)流中的異常數(shù)據(jù)進行檢測和識別;第二步是利用節(jié)點的時空相關(guān)性以及多維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性對異常數(shù)據(jù)的來源進行驗證;第三步是根據(jù)異常來源驗證的結(jié)果對傳感器節(jié)點的工作狀態(tài)進行確認。3.對本文提出的方法的性能進行了評估。利用傳感器節(jié)點人工合成數(shù)據(jù)在MATLAB平臺上進行仿真實驗,對本文方法的多項性能進行測試,并與現(xiàn)有的方法進行了性能對比。實驗結(jié)果表明,本文方法對于節(jié)點異常數(shù)據(jù)的檢測率保持在95%左右,對于四維數(shù)據(jù)集的異常數(shù)據(jù)檢測率比一維數(shù)據(jù)集可提高3%到4%。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)驗證 多維數(shù)據(jù)模型 異常檢測
【學(xué)位授予單位】：浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 1 緒論11-22
• 1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簡介11-17
• 1.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程12
• 1.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用12-15
• 1.1.2.1 軍事應(yīng)用13
• 1.1.2.2 環(huán)境應(yīng)用13-14
• 1.1.2.3 醫(yī)療應(yīng)用14
• 1.1.2.4 家庭應(yīng)用14-15
• 1.1.2.5 其他應(yīng)用15
• 1.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)15-17
• 1.1.3.1 網(wǎng)絡(luò)拓撲技術(shù)15-16
• 1.1.3.2 無線通信技術(shù)16
• 1.1.3.3 路由技術(shù)16
• 1.1.3.4 異常檢測技術(shù)16-17
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀17-21
• 1.2.1 基于統(tǒng)計的方法18
• 1.2.2 基于距離的方法18-19
• 1.2.3 基于聚類的方法19
• 1.2.4 基于人工智能的方法19-21
• 1.3 本文主要工作與組織結(jié)構(gòu)21-22
• 1.3.1 本文主要工作21
• 1.3.2 本文組織結(jié)構(gòu)21-22
• 2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)檢測的基本理論22-28
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的異常數(shù)據(jù)檢測問題22-23
• 2.2 異常數(shù)據(jù)檢測問題的數(shù)學(xué)描述23-27
• 2.2.1 傳感器讀數(shù)的變化規(guī)律23-24
• 2.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多維數(shù)據(jù)模型24-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 3 基于多維數(shù)據(jù)模型的異常數(shù)據(jù)檢測方法28-36
• 3.1 傳感器讀數(shù)的標準化28-29
• 3.1.1 最小-最大標準化28
• 3.1.2 Z-score標準化28-29
• 3.1.3 Decimal scaling小數(shù)定標標準化29
• 3.2 傳感器異常讀數(shù)的檢測29-30
• 3.2.1 時間相關(guān)性29
• 3.2.2 基于時間相關(guān)的傳感器異常讀數(shù)檢測算法29-30
• 3.3 傳感器異常來源的驗證30-32
• 3.3.1 空間相關(guān)性30-31
• 3.3.2 基于空間相關(guān)的傳感器異常來源驗證算法31-32
• 3.4 傳感器測量誤差讀數(shù)的檢測32-33
• 3.4.1 K-means算法32
• 3.4.2 基于K-means的測量誤差檢測算法32-33
• 3.5 算法描述33-34
• 3.6 性能指標設(shè)計34-35
• 3.7 本章小結(jié)35-36
• 4 仿真實驗設(shè)計及結(jié)果分析36-45
• 4.1 仿真環(huán)境36
• 4.2 異常數(shù)據(jù)檢測算法的性能分析實驗36-42
• 4.2.1 不同數(shù)據(jù)維度下的事件讀數(shù)檢測率實驗36-37
• 4.2.2 測量誤差讀數(shù)的K-means聚類實驗37
• 4.2.3 測量誤差讀數(shù)的檢測實驗37-39
• 4.2.4 測量誤差讀數(shù)檢測算法的性能對比39-42
• 4.3 異常讀數(shù)驗證的性能分析實驗42-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 5 結(jié)束語45-46
• 參考文獻46-50
• 致謝50-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果51

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本文編號：1052232