【摘 要】
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在无线传感器网络中,由于传感器节点的带宽、功率、计算能力有限,传统的集中式方案难以区分海量数据中的异常数据.为解决此问题,提出一种基于多层分布式无线传感器网络的异常
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学物联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目,61602263;江苏省基础研究计划(自然科学基金)青年基金项目,BK20160916;中国博士后基金第62批,2017M621798;南京邮电大学校引进人才科研启动基金,NY216020
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在无线传感器网络中,由于传感器节点的带宽、功率、计算能力有限,传统的集中式方案难以区分海量数据中的异常数据.为解决此问题,提出一种基于多层分布式无线传感器网络的异常数据检测方案.在节点层级采用K-Means++算法对数据进行聚类,执行簇合并算法以减少数据传输量,在网关节点执行基于KNN的异常簇检测算法,将正常簇信息返回至底层节点进行局部检测,从而区分异常数据.在高斯数据集与IBRL数据集上的实验结果表明,该方案检测率高于98%,且能显著降低通信消耗.
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