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:北京信息科技大学学报(自然科学版), 2019, 34(02): 58-74.
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。

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