传感器网络数据路由与异常检测技术解析

### 传感器网络数据路由与异常检测技术解析 #### 1. 数据路由策略 在传感器网络中，数据收集和路由是关键环节。数据收集可以从簇头聚合，也可以由簇头将原始传感器数据路由到网络汇聚节点。不同的路由方法旨在实现不同的目标。 - **以能效为目标的路由**：为了最大化能源效率，数据会通过剩余电池寿命更多的节点进行路由，使网络中节点电池的消耗更加均匀。例如，将网络建模为一个势能场，网络汇聚节点位于中心，具有最高势能。节点的势能根据其与汇聚节点的接近程度和剩余电量计算，数据包会以势能不断增加的方式通过节点进行路由。 - **以安全和可靠性为目标的路由**：为了提高安全性和可靠性，数据分组会被分割并加密，每个数据包的网络路径随机化，每个分组片段通过不同的随机路径路由，增加了拦截所有片段以重建数据包的难度。 - **适用于移动元素的路由**：还有一些路由算法是为移动元素设计的，例如基于群体智能的路由算法，适用于自组织传感器网络。 传感器网络传播算法的开发是一个活跃的领域，在网络吞吐量、延迟、功耗、安全性和易用性之间进行权衡是一个难题，需要针对每个网络物理系统（CPS）应用进行解决。 #### 2. 受损数据的检测 受损数据可能由多种来源产生，包括传感器硬件校准不当或故障，以及处理、存储和通信中的错误。可以通过定位系统中的异常来检测受损数据。 ##### 2.1 统计检测 - **数据异常类型** - **时间异常**：局部于一个节点，表现为后续传感器读数的高变异性、读数缺乏变化、读数逐渐偏移或超出范围的读数。例如，传感器可能进入锁定状态或无法获取新样本，导致读数长时间保持不变；传感器校准丢失时，数据值会偏离真实值；传感器严重故障可能产生物理上不可能的超出范围的读数；传感器读数的高变异性可能源于传感器电压波动，也可能表示被感测环境的重大变化。检测过程需要单个节点的数据流以及存储的历史数据，可以在节点本地进行（如果节点具备存储和处理能力），也可以通过汇聚节点或基站的集中过程进行。 - **空间异常**：当一个传感器的数据读数与周围节点的读数显著不同时发生。检测这种异常需要网络感知算法，通常由汇聚节点或基站执行。这种检测仅适用于空间变化较小的数据类型，如空气温度或湿度。在这类数据中，一个区域的变化会影响周围传感器的读数。而空间变化较大的网络，特别是视频和音频数据，通常无法检测此类异常。 - **时空异常**：结合了时间和空间异常的属性，较为罕见且更难检测。例如，风暴逐渐穿过一个区域导致传感器节点故障就是一个时空异常。与空间异常一样，时空异常需要全网络的检测算法。 | 数据异常类型 | 描述 | | --- | --- | | 时间异常 | 传感器读数表现出后续读数的高变异性、读数缺乏变化、读数逐渐偏移或超出范围的读数 | | 空间异常 | 传感器读数与周围节点的读数显著不同 | | 时空异常 | 表现出时间和空间异常属性的组合，罕见且难检测 | - **统计检测方法** - **基于规则的方法**：设定数据的可接受上下限，任何超出此范围的值即为异常。这种方法简单快速，无需额外存储能力，可在几行代码中实现，适用于传感器节点。但如果容忍度设置不当，会导致许多误报或未检测到的异常。例如，使用卡方检验在滑动窗口上进行统计推断，系统根据用户指定的范围判断窗口内是否存在异常值。此外，通过计算相邻传感器的均值和方差来判断传感器是否故障，可检测一组相邻传感器的空间异常。 - **基于估计的方法**：使用数据的概率分布模型来检测异常值。概率分布模型可以是参数化的（如基于高斯模型）或非参数化的（如直方图和核密度估计器）。直方图模型通过计算数据出现的频率来估计概率，并通过将新数据与直方图中的每个类别进行比较