基于子图拉普拉斯谱的异常传感器检测及识别方法

• 作者: 张文安 洪毅 史秀纺 葛其运
• 来源期刊: 传感技术学报
• 关键词: 无线传感器网络 异常检测 图信号处理 子图划分
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理|Signal Processing for Sensors
• 页码范围: 804-810
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2021.06.014

摘要

无线传感器网络中传感器异常检测是确保数据可靠性和系统正常运行的重要环节.将无线传感器网络用图模型描述,针对图上边缘区或稀疏区的异常传感器难以检测及识别的问题,本文提出了一种基于子图拉普拉斯谱的异常传感器检测及识别方法.该方法首先对系统图进行子图划分,再将图上信号转换至拉普拉斯谱信号,然后经低通滤波器处理,将图频域信号还原至节点域信号,通过比较还原信号与采集信号来判断子图的异常情况,最后对异常子图进行分析识别.基于公开数据集验证,本文所提方法对于无线传感器网络中单个异常传感器的检测率可以达到95％以上,其漏检率与误检率为15％以下,检测效果优于其他现有方法.