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摘要
无线传感器网络中，有效检测网络异常并定位异常节点是确保数据可靠性的前提.传统的基于图信号处理的网络异常检测和异常节点定位方法无法兼顾检测性能和定位性能.为克服此缺点，提出了一种联合图信号时域和空域残差的网络异常检测与节点定位方法 .首先，建立一个基于历史数据相关性和节点距离的图信号模型.接着，联合图信号高频分量的时域残差和空域残差实现网络异常检测.然后，利用图信号时域残差把传感器节点分成两组.在分组过程中，通过最大化有序残差分组间的均值差将异常节点划分到同一组.最后，判定具有较大残差值分组的传感器节点为异常节点.基于全球海平面压力和温度数据的仿真结果表明了所提方法的有效性.针对异常节点海平面压力误差为4 kPa、温度误差为5℃和3℃的三种情况，与双通道图滤波方法相比，所提方法的检测概率提高了至少20%，正确定位率提高了至少15%.
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