一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法，包括：传感器节点采集当前时间序列数据；将当前时间序列上传至云服务器，以使云服务器根据各传感器节点之间的相关系数生成无线传感器网络的相关系数图，并基于相关系数图对多个传感器节点进行分组之后，将分组结果发送至无线传感器网络；利用预先训练好的贝叶斯网络模型对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到初级检测结果；针对分组后的每个节点集合，根据自身所属节点集合对应的第一预设阈值对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到二级检测结果；确定各传感器节点当前时间序列的检测结果。本发明专利技术可以减少无线传感器网络中通信的复杂度，减少能耗、提高异常检测准确率。异常检测准确率。异常检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法


[0001]本专利技术属于无线传感器网络
，具体涉及一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法。

技术介绍

[0002]无线传感器网络是由传感器自主分布在特定空间形成的网络。随着智慧城市、自动化工厂以及智慧医疗的迅速发展，无线传感器网络已经成为了一种重要的信息采集方式。无线传感器网络由分布在一个地理区域内的大量节点组成，其中，每个节点都连接一个或多个传感器，各节点都由微控制器、电子电路、无线电收发器和能量源等多个部分组成。
[0003]虽然密码、安全路由等应用技术提高了传感器网络的安全性，但无线传感器网络仍具有节点资源有限、易受攻击等特点，目前还没有有效的方法检测传感器网络中的数据异常，难以保证传感器网络数据的可靠性。因此如何高效、准确地利用数据进行异常检测是传感器网络安全领域的热点问题。
[0004]通常，当节点的测量数据明显偏离正常感知数据时，就被认为是异常数据，也称为离群值。离群值的来源包括传感器设备故障引起的噪声、部署环境中的突发自然事件、针对网络的恶意数据攻击等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法，其特征在于，应用于与云服务器通信连接的无线传感器网络，所述无线传感器网络包括多个传感器节点；所述时间序列异常数据在线检测方法包括：传感器节点采集当前时间序列；传感器节点将自身的当前时间序列上传至云服务器，以使所述云服务器根据各传感器节点之间的相关系数生成无线传感器网络的相关系数图，并使所述云服务器基于所述相关系数图对多个传感器节点进行分组之后，将分组结果发送至所述无线传感器网络；传感器节点利用预先训练好的贝叶斯网络模型对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到初级检测结果；针对分组后的每个节点集合，传感器节点根据自身所属节点集合对应的第一预设阈值对自身的当前时间序列进行异常筛选，得到二级检测结果；根据所述初级检测结果及所述二级检测结果，确定各传感器节点当前时间序列的检测结果。2.根据权利要求1所述的基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法，其特征在于，传感器节点将自身的当前时间序列上传至云服务器，以使所述云服务器根据各传感器节点之间的相关系数生成无线传感器网络的相关系数图的步骤，包括：传感器节点将自身的当前时间序列上传至云服务器，以使所述云服务器根据时间序列计算相关系数矩阵，并基于所述相关系数矩阵确定各传感器节点之间的相关系数后，进一步根据相关系数及第二预设阈值生成相关系数图。3.根据权利要求2所述的基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法，其特征在于，所述相关系数矩阵表示为：其中，式中，R为相关系数矩阵，c
i,j
表示传感器节点i与传感器节点j之间的相关系数，i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，n表示传感器节点的数量，s
i
(m)、s
j
(m)分别表示传感器节点i、传感器节点j在时刻m采集的时间序列，分别表示t0～T时间段内传感器节点i、传感器节点j采集的时间序列均值，点j采集的时间序列均值，s
i
、s
j
分别表示传感器节点i、传感器节点j采集的数据序列，s
i
＝{s
i
(1),s
i
(2),
…
s
i
(m)}、s
j
＝{s
j
(1),s
j
(2),
…
s
j
(m)}，||
·
||2表示L2范数即欧几里得范数。
4.根据权利要求3所述的基于感知分组的时间序列异常数据在线检测方法，其特征在于，所述云服务器按照如下步骤生成相关系数图：比较传感器节点i与传感器节点j之间的相关系数c
i,j
的大小；当相关系数c
i,j
大于等于第二预设阈值时，在传感器节点i与传感器节点j之间建立一条无向边，并将相关系数c
i,j

【专利技术属性】
技术研发人员：高聪，高瑞，王忠民，陈彦萍，金小敏，夏虹，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：