基于分布式压缩感知的WSNs异常节点检测

• 作者: 孙璇 康海燕
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式压缩感知 无线传感网 异常节点检测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 58-62,74
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 4748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2019.02.012

摘要

无线传感网的节点极易被物理捕获而遭受恶意攻击,因此如何评测、识别并及时剔除内部异常节点是WSN亟待解决的问题.提出一种基于分布式压缩感知的无线传感网异常节点检测算法.首先,通过在每个异常节点检测周期中划分多个检测时隙,利用检测时隙的节点电量损耗向量之间的联合稀疏性,建立联合稀疏模型JSM-2;其次,对多个检测时隙的电量损耗向量进行压缩感知,并在检测周期结束时刻通过DCS-SOMP算法进行联合重构并判决,从而识别出无线传感网中的异常节点;最后,通过仿真验证了该算法可以降低数据收集的采样点数,有效延长网络生命周期.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康海燕	北京信息科技大学信息管理学院	53	156	7.0	10.0
2	孙璇	北京信息科技大学信息管理学院	5	4	1.0	2.0