传感器网络中异常数据实时检测算法

• 作者: 周四望 林亚平 罗立 董婷 谭义红
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常数据检测 传感器网络 异常事件 数据压缩
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 4335-4338,4341
• 页数: 5页
• 分类号: TP212|TP274
• 字数: 4402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2007.18.057

摘要

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作.通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制.当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差.基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据.基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法.仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林亚平	湖南大学计算机与通信学院	231	2974	26.0	42.0
2	周四望	湖南大学计算机与通信学院	60	762	15.0	25.0
3	谭义红	长沙大学信息与计算科学系	22	164	7.0	12.0
7	董婷	湖南科技职业学院电子信息工程与技术系	9	32	4.0	5.0