[01109972]无线传感器网络中的异常检测技术

项目名称：无线传感器网络中的异常检测技术研究 项目编号：Q20102604 该项目得到湖北省教育厅“湖北省优秀中青年人才科研项目”的支持。 技术原理：找到异常数据对于传感器网络来说非常重要,本项目深入地研究了传感器网络的异常检测技术。在实际应用中,传感器节点是靠电池供电的,节点之间的通讯开销远远大于节点本身的计算开销。我们利用网内过滤技术和查询结果的网内计算,减少需要传输的数据,以节约节点能量开销,提高网络生命周期。 计划的性能指标： 1)提出能量有效的局部异常检测算法; 2)提出面向查询处理的异常检测技术 实际达到的性能指标： 1)提出了局部异常概念; 2)提出了分布式的局部异常解决方案; 3)提出结合异常检测的健壮查询处理技术。 1)提出了局部异常概念 与传统异常不同,局部异常仅取决于节点及其周围节点的取值。给出了局部异常的形式化定义 2)提出了分布式的局部异常解决方案 在实际应用中,把大量的元组传输到服务器是没有必要的,该方法不具备能量有效性。我们提出局部异常检测的网内过滤技术,在网内提前算出部分查询结果,并过滤掉不会成为查询结果的数据,以节约能量开销。 3)提出结合异常检测的健壮查询处理技术 目前的异常检测和查询处理是脱离的,是两个孤立的过程,导致能量开销过大。我们根据异常检测的研究成果,把查询处理和异常监测两个过程结合在一起,从而节约更多的能量开销,进一步提高网络生命周期。 找到异常对于传感器网络来说是非常重要的,比如,在一个室内监控的环境中,需要找到温度大于80度的节点,那里可能是发生了火灾;在精细农业监控中,需要找到湿度最小的节点,那是最干旱的地方,应该要浇水了。 该项目的成果技术成熟,应用可靠,可以应用在环境监测、精细农业、智能交通等应用中,具有广泛的社会价值和经济价值。 基于本项目的研究成果我们为襄阳市环立电气技术有限公司研发了矿井人员定位系统和绿色照明节能系统,项目成果应用比较成熟。 存在问题：异常检测一般都会涉及到一定的计算,而传感器节点的计算能力一般都很有限,在做网内计算时如果忽略了节点的实际计算能力,会影响算法的实用性。 暂无。