一种感知节点异常运行状态检测方法及检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种感知节点异常运行状态检测方法及检测装置，通过计算待检测任务序列的一步任务转移概率，并计算其与正常任务序列的一步任务转移概率的相似性，利用相似性判断状态是否存在异常；上述技术方案能够有效地检测到在程序执行过程中出现的异常行为，对于异常行为的定位和修复提供代码级的帮助。

【技术实现步骤摘要】
一种感知节点异常运行状态检测方法及检测装置
本专利技术涉及无线传感器网络
，特别涉及一种感知节点异常运行状态检测方法及检测装置。
技术介绍
无线传感器网络是物联网的重要组成部分，无线传感器网络被部署在真实的物理世界中以获取物理世界的信息，这种紧密的嵌入到物理世界的部署方式使得无线传感器网络的大范围应用面临众多挑战。通常无线传感器网络的部署的环境较为恶劣，为了提高无线传感器网络的可用性，人们需要更加有效，便捷的无线传感器网络状态监测与异常诊断工具，而无线传感器网络部署后的状态监测和异常诊断目前是十分困难的。无线传感器网络运行异常可以分为两类:当节点因为某些程序缺陷或者硬件固有缺陷导致节点的行为与预期不符合，这种异常通常需要无线传感器网络开发设计人员提高其软件质量或完善其硬件的可靠性；无线传感器网络在部署后，由于外界环境不可抗力的影响，使无线传感器网络表现出与预期不符合的行为，这种异常的根本原因与软件或者硬件本身无关，而是与节点所处环境的变化有关系，这种异常的检测和诊断更为复杂。目前关于传感器网络异常检测和诊断的方法有利用感知节点的测量值，从邻居节点与诊断节点在正常情况下的差异与异常情况下的不同来进行故障分析。该方法从网络整体上来进行故障预测，用于检测故障节点。建立故障特征与故障之间的映射关系，通过子网表决获得诊断结果，其从节点行为上来诊断节点故障是否为故障节点；另外有从静态代码中提取程序的执行模型并检查程序可能存在的异常行为的方法。以上所述感知节点异常检测方法不能够准确定位故障在源代码中的位置，或者无法发现源代码在执行状态下的异常。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于，提供一种感知节点异常运行状态检测方法，该方法根据节点执行程序的信息对节点进行异常检测，能够有效地检测到在程序执行过程中出现的异常行为。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种感知节点异常运行状态检测方法，包括以下步骤：步骤1，针对感知节点运行下的待检测任务序列的多个子序列，获取每个子序列的一步任务转移概率矩阵，第i个子序列Ti的一步任务转移概率矩阵为待检测矩阵Pi；i＝1,2,...,I，其中，i表示子序列的标号，I表示子序列的总个数；步骤2，针对多个正常运行的任务序列，获取每个正常运行的任务序列的一步任务转移概率矩阵，第j个正常运行的任务序列Tj的一步任务转移概率矩阵为模板矩阵Pj，所有模板矩阵形成模板矩阵库；j＝1,2,...,J，其中，j表示正常运行的任务序列的标号，J表示正常运行的任务序列的总个数；步骤3，求待检测矩阵Pi中的行向量Pix和模板矩阵Pj中的行向量Pjx之间的夹角其中，x表示行向量的标号，x＝1,2,...,X,X表示行向量的个数；若对于任意的x，存在大于设定阈值,则待检测矩阵Pi与模板矩阵Pj不相似；若对于所有的j，待检测矩阵Pi与模板矩阵Pj均不相似，则待检测矩阵Pi为疑似异常运行状态；步骤4，若疑似异常运行状态即待检测矩阵Pi为模板矩阵库中不存在的正常运行状态，则将待检测矩阵Pi添加至模板矩阵库；否则，所述疑似异常运行状态即待检测矩阵Pi为异常运行状态。可选地，所述步骤1中的针对感知节点运行下的待检测任务序列的多个子序列，获取每个子序列的一步任务转移概率矩阵，包括以下步骤：计算第i个子序列Ti中任务m到任务n的一步转移频数Qmn；根据一步转移频数求任务m到任务n之间的一步转移概率其中，Qm表示从任务m开始转移的所有一步转移频数之和；所有求得的一步转移概率作为矩阵的元素构成一步任务转移概率矩阵，该一步任务转移概率矩阵中的元素的行号为开始转移的任务标号，列号为结束转移的任务标号。可选地，所述步骤2中的针对多个正常运行的任务序列，获取每个正常运行的任务序列的一步任务转移概率矩阵，第j个正常运行的任务序列Tj的一步任务转移概率矩阵为模板矩阵Pj，所有模板矩阵形成模板矩阵库；包括以下步骤：计算第j个正常运行的任务序列Tj中任务m到任务n的一步转移频数Qmn；根据一步转移频数求任务m到任务n之间的一步转移概率其中，Qm表示从任务m开始转移的所有一步转移频数之和；所有求得的一步转移概率作为矩阵的元素构成一步任务转移概率矩阵即模板矩阵Pj，该一步任务转移概率矩阵中的元素的行号为开始转移的任务标号，列号为结束转移的任务标号；所有正常运行的任务序列求得的模板矩阵形成模板矩阵库。本专利技术还提供一种感知节点异常运行状态检测装置，其特征在于，包括待检测矩阵获取模块、模板矩阵库构建模块、疑似异常运行状态检测模块和异常运行状态确定模块，其中，待检测矩阵获取模块用于实现以下功能：针对感知节点运行下的待检测任务序列的多个子序列Ti，获取每个子序列的一步任务转移概率矩阵，第i个子序列Ti的一步任务转移概率矩阵为待检测矩阵Pi；i＝1,2,...,I，其中，i表示子序列的标号，I表示子序列的总个数；模板矩阵库构建模块用于实现以下功能：针对多个正常运行的任务序列Tj，获取每个正常运行的任务序列的一步任务转移概率矩阵，第j个正常运行的任务序列Tj的一步任务转移概率矩阵为模板矩阵Pj，所有模板矩阵Pj形成模板矩阵库；j＝1,2,...,J，其中，j表示正常运行的任务序列的标号，J表示正常运行的任务序列的总个数；疑似异常运行状态检测模块用于实现以下功能：求待检测矩阵Pi中的行向量Pix和模板矩阵Pj中的行向量Pjx之间的夹角其中，x表示行向量的标号，x＝1,2,...,X,X表示行向量的个数；异常运行状态确定模块用于实现以下功能：若疑似异常运行状态即待检测矩阵Pi为模板矩阵库中不存在的正常运行状态，则将待检测矩阵Pi添加至模板矩阵库；否则，所述疑似异常运行状态即待检测矩阵Pi为异常运行状态。可选地，所述待检测矩阵获取模块包括：子模块11、子模块12和子模块13，其中，子模块11用于实现以下功能：计算第i个子序列Ti中任务m到任务n的一步转移频数Qmn；子模块12用于实现以下功能：根据一步转移频数求任务m到任务n之间的一步转移概率其中，Qm表示从任务m开始转移的所有一步转移频数之和；子模块13用于实现以下功能：所有求得的一步转移概率作为矩阵的元素构成一步任务转移概率矩阵，该一步任务转移概率矩阵中的元素的行号为开始转移的任务标号，列号为结束转移的任务标号。可选地，所述模板矩阵库构建模块包括子模块21、子模块22、子模块23和子模块24，其中，子模块21用于实现以下功能：计算第j个正常运行的任务序列Tj中任务m到任务n的一步转移频数Qmn；子模块22用于实现以下功能：根据一步转移频数求任务m到任务n之间的一步转移概率其中，Qm表示从任务m开始转移的所有一步转移频数之和；子模块23用于实现以下功能：所有求得的一步转移概率作为矩阵的元素构成一步任务转移概率矩阵，该一步任务转移概率矩阵中的元素的行号为开始转移的任务标号，列号为结束转移的任务标号；子模块24用于实现以下功能：所有正常运行的任务序列求得的模板矩阵形成模板矩阵库。与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果：本专利技术通过计算待检测任务序列的一步任务转移概率，并计算其与正常任务序列的一步任务转移概率的相似性，利用相似性判断状态是否存在异常；上述技术方案能够有效地检测到在程序执本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种感知节点异常运行状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，针对感知节点运行下的待检测任务序列的多个子序列，获取每个子序列的一步任务转移概率矩阵，第i个子序列Ti的一步任务转移概率矩阵为待检测矩阵Pi；i＝1,2,...,I，其中，i表示子序列的标号，I表示子序列的总个数；步骤2，针对多个正常运行的任务序列，获取每个正常运行的任务序列的一步任务转移概率矩阵，第j个正常运行的任务序列Tj的一步任务转移概率矩阵为模板矩阵Pj，所有模板矩阵形成模板矩阵库；j＝1,2,...,J，其中，j表示正常运行的任务序列的标号，J表示正常运行的任务序列的总个数；步骤3，求待检测矩阵Pi中的行向量Pi

【技术特征摘要】
1.一种感知节点异常运行状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，针对感知节点运行下的待检测任务序列的多个子序列，获取每个子序列的一步任务转移概率矩阵，第i个子序列Ti的一步任务转移概率矩阵为待检测矩阵Pi；i＝1,2,...,I，其中，i表示子序列的标号，I表示子序列的总个数；步骤2，针对多个正常运行的任务序列，获取每个正常运行的任务序列的一步任务转移概率矩阵，第j个正常运行的任务序列Tj的一步任务转移概率矩阵为模板矩阵Pj，所有模板矩阵形成模板矩阵库；j＝1,2,...,J，其中，j表示正常运行的任务序列的标号，J表示正常运行的任务序列的总个数；步骤3，求待检测矩阵Pi中的行向量Pix和模板矩阵Pj中的行向量Pjx之间的夹角其中，x表示行向量的标号，x＝1,2,...,X,X表示行向量的个数；若对于任意的x，存在大于设定阈值,则待检测矩阵Pi与模板矩阵Pj不相似；若对于所有的j，待检测矩阵Pi与模板矩阵Pj均不相似，则待检测矩阵Pi为疑似异常运行状态；步骤4，若疑似异常运行状态即待检测矩阵Pi为模板矩阵库中不存在的正常运行状态，则将待检测矩阵Pi添加至模板矩阵库；否则，所述疑似异常运行状态即待检测矩阵Pi为异常运行状态。2.如权利要求1所述的感知节点异常运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤1中的针对感知节点运行下的待检测任务序列的多个子序列，获取每个子序列的一步任务转移概率矩阵，包括以下步骤：计算第i个子序列Ti中任务m到任务n的一步转移频数Qmn；根据一步转移频数求任务m到任务n之间的一步转移概率其中，Qm表示从任务m开始转移的所有一步转移频数之和；所有求得的一步转移概率作为矩阵的元素构成一步任务转移概率矩阵，该一步任务转移概率矩阵中的元素的行号为开始转移的任务标号，列号为结束转移的任务标号。3.如权利要求1所述的感知节点异常运行状态检测方法，其特征在于，所述步骤2中的针对多个正常运行的任务序列，获取每个正常运行的任务序列的一步任务转移概率矩阵，第j个正常运行的任务序列Tj的一步任务转移概率矩阵为模板矩阵Pj，所有模板矩阵形成模板矩阵库；包括以下步骤：计算第j个正常运行的任务序列Tj中任务m到任务n的一步转移频数Qmn；根据一步转移频数求任务m到任务n之间的一步转移概率其中，Qm表示从任务m开始转移的所有一步转移频数之和；所有求得的一步转移概率作为矩阵的元素构成一步任务转移概率矩阵即模板矩阵Pj，该一步任务转移概率矩阵中的元素的行号为开始转移的任务标号，列号为结束转移的任务标号；所有正常运行的任务序列求得的模板矩阵形成模板矩阵库。4.一种感知节点异常运行状态检测装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：马峻岩，张特，李易，张颖，王瑾，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61