基于邻域链的传感器网络数据异常检测方法

摘要

传统对于传感器网络异常数据的检测主要采用核密度估计算法,易受到数据分布不均匀的影响,导致检测准确率较低等问题。为此,提出基于邻域链的传感器网络数据异常检测方法。根据数据采样值的波动范围,计算节点数据的置信度与置信区间,以此明确异常数据来源,利用邻域链算法计算两节点间数据的相似性,判断数据状态,通过对数据列表进行重构,分析数据在网格内部和边缘的分布规律,并将数据邻域距离与阈值比较,以输出数据异常值,由此实现数据异常检测。对比实验结果表明,所提方法能够较为准确地检测出传感器网络中的异常数据。

关键词

邻域链算法 / 传感器网络 / 数据异常 / 检出率