（计算机软件与理论专业论文）无线传感器网络中基于多属性的异常检测技术的研究.pdf

争王0 ：0 j 阳l j ，i ；jl-，矿犍1i at h e s i sf o rt h ed e g r e eo fm a s t e ri ng q 坐卫坠! 量q ! 垒兰垒! ：宝璺坠堕皇w 垒竺- q v ! ! w 。 删燃必 s t u d y o no u t l i e rd e t e c t i o nt e c h n i q u e sb a s e do n m u l t i p l e a t t r i b u t e si nw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s b yw a n gc h o n g - y a n g s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f e s s o ry a n gx i a o c h u n n o r t h e a s t e r nu n i v e r s i t y j u l y2 0 0 8 i -rrk 毡。、 r 。- 上l罾-静挚ff 1-1，1 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的 研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示诚挚 的谢意。 学位论文作者签名：星免明 签字日期：磁7 、乙 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位 论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印 件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后： 半年口一年口一年半口 学位论文作者签名：殳鼋p 埝 签字日期：矿g - 1 、乙 薅蜂送 导师签名：栖喵 签字日期：伊譬7 v j 一 东北大学硕士学位论文 摘要 无线传感器网络中基于多属性的异常检测技术的研究 摘要 无线传感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ，w s n ) 广泛应用于环境监测、交通控 制等诸多领域。异常检测作为无线传感器网络的重要应用之一，受到越来越多的重视。 然而由于传感器节点具有感知准确性低、硬件资源有限、抵制干扰性能差等特点，节点 会因为环境噪声、自身硬件的干扰、环境变化的影响、能量的枯竭以及硬件的故障感知 到错误数据，这些错误数据会严重影响到检测结果的准确性。包含这种错误数据的结果 信息在降低检测结果准确度的同时会损失大量人力物力，因此，采用一种网内检测的方 法来保证检测结果的高准确性尤为重要。 本文通过分析传感器数据属性关联性的特点，给出相关属性的概念，并以此为基础 建立了属性的多维数据空间。通过比较数据点之间的相似度确定真正的异常数据。针对 相关属性中只有个别属性变化的情况，补充了属性变化度来衡量属性数据的变化程度， 仅当属性变化度为1 且有与之相似的邻居节点的节点数据才是真正的异常数据。异常数 据的检测过程分为时间关联检测和空间关联检测。在时间关联检测过程，传感器节点存 储少量的历史数据，利用加权的方法计算当前时刻感知数据与所有历史数据的综合数据 相似度，进而计算针对当前历史数据的平均数据相似度，如果平均相似度低于给定的阈 值，就认为当前数据是非正常数据，向邻居节点发送异常数据信息，转入到空间关联检 测阶段。在空间关联检测过程，邻居节点计算与暂时性异常节点感知数据的相似度，如 果数据相似度大于给定阈值，则视为异常数据，向基站发送感知数据并向暂时性异常节 点发送应答信息。如果是噪声数据，利用邻居节点的反馈信息取代当前时刻的感知值。 当前时刻数据存入历史数据中，数据窗口向前移动一位转入下一时刻的检测过程。基站 端利用决策树算法，基于历史数据挖掘出相关属性信息及异常数据规则，下发到每个传 感器节点，进而可以更加准确，更加节能的发现异常数据。 经过实验和分析证明，本文提出的基于多属性的时空关联异常节点检测技术能够有 效的检测出异常数据，过滤噪声数据，减少数据的上传量。 关键词：无线传感器网络；多属性；数据相对距离；时空关联；异常 _ i i - 东北大学硕士学位论文摘要 i i i 东北大学硕士学位论文 s t u d yo no u t l i e rd e t e c t i o nt e c h n i q u e sb a s e d o n m u l t i p l e a t t r i b u t e si nw i r e l e s sse n s o rn e t w o r k s a b s t r a c t w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ( w s a r ea p p l i e di nv a r i o u sf i e l d ss u c h 弱e n v i r o n m e n t m o n i t o r i n ga n dt r a f f i cc o n t r o l l i n g a so n eo f t h em o s ti m p o r t a n ta p p l i c a t i o n s ，o u t l i e rd e t e c t i o n b e c o m e sm o r ea n dm o r ep o p u l a r h o w e v e r , b e c a u s eo ft h et r a i t ss u c h 嬲l o wa c c u r a c y , l i m i t e d h a r d w a r er e s o u r c e s ，f r a g i l ea n t i - d i s t u r b a n c e ，s e n s o rn o d e sw o u l dp r o d u c ee r r o r sa sar e s u l to f e n v i r o n m e n tn o i s e ，h a r d w a r ed i s t u r b a n c e ，e n v i r o n m e n tc h a n g e s ，l o s to fe n e r g ya n dh a r d w a r e f a i l u r e d a t a 谢me r r o r sw i l lh a v ead i s g u s t i n gi n f l u e n c eo na c c u r a c yo ft h ed e t e c t i o nr e s u l t s ， w h i c hw a s t el o t so fh u m a na n dm a t e r i a lr e s o u r c e s s oa ni n - n e t w o r kd e t e c t i o nt e c h n i q u ef o r o u t l i e rd e t e c t i o nw i t hh i g ha c c u r a c yi sv e r yd e s i r a b l e b ya n a l y z i n ga t t r i b u t es i m i l a r i t yo fs e n s o rd a t a , t h ec o n c e p to fc o r r e l a t i n ga t t r i b u t e si s e s t a b l i s h e d b a s e do nt h i s ，m u l t i d i m e n s i o n a ld a t as p a c ei s d e s i g n e d t h et r u eo u t l i e ri s d e t e r m i n e dt h r o u g hc o m p a r i s o no ft h es i m i l a r i t yo fd i f f e r e n td a t a t h ea t t r i b u t e sv a r i a t i o n sa r e p r o p o s e dt om e a s u r et h ev a r i a t i o n sw h e ns o m ec o r r e l a t i n ga t t r i b u t e sc h a n g e 。o u t l i e rd e t e c t i n g p r o c e s sc o n t a i n st h et i m ec o r r e l a t i o nd e t e c t i o na n ds p a c ec o r r e l a t i o nd e t e c t i o n f o rt i m e d e t e c t i o np r o c e s s ，s o m eh i s t o r i c a ld a t aa r es a v e di ne v e r yn o d e ，t h ei n t e g r a t e ds i m i l a r i t yi s c a l c u l a t e db e t w e e nc u r r e n td a t aa n dh i s t o r i c a ld a t ab yw e i g h t e dm e t h o d ，a n dt h e nt h ea v e r a g e s i m i l a r i t yi so b t a i n e d i ft h ea v e r a g es i m i l a r i t yi sl e s st h a nt h et h r e s h o l d ，t h ec u r r e n td a t ai s n o n - n o r m a ld a t a t h en o d ew h i c hs e n s e dt h ed a t at r a n s m i t so u t l i e rm e s s a g et on e i g h b o r f o r s p a c ed e t e c t i o np r o c e s s ，t h en e i g h b o r sc a l c u l a t e dt h ed a t as i m i l a r i t yw i t ht h et e m p o r a l i t yn o d e i ft h es i m i l a r i t yi sm o r et h a nt h et h r e s h o l d ，t h ec u r r e n td a t ai sc o n s i d e r e do u t l i e r ；t h en o d e s h o u l dt r a n s m i tt h ed a t at ot h eb a s ea n ds e n da c kt ot h et e m p o r a l i t yn o d e i ft h ed a t ai sn o i s e ， t h en e i g h b o r sa r eu s e di n s t e a do fc u r r e n td a t a n ed a t aw i n d o wm o v e sf o r w a r dw h e nt h e c 眦e n td a t ai sl o g g e d b a s e do nh i s t o r i c a ld a t a , t h eu s e rc a r lm i n et h ec o r r e l a t i n ga t t r i b u t e s i n f o r m a t i o na n dt h er u l e so fo u t l i e ri ns i n k , t h e ns e n dt h er e s u l t st ot h en o d e s ot h ed e t e c t i o n m a yb e m o r ee x a c ta n dc o n s u m el e s se n e r g y f i n a l l y , e x p e r i m e n t sa r ec a r r i e do u tt op r o v et h ep r o p o s e dt e c h n i q u e s f e a s i b i l i t y , v a l i d i t y , a n dr e a l - t i m en a t u r e e x t e n s i v ee x p e r i m e n t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e d 脚s d tc a nd e t e c tt h e o u t l i e r s ，c l e a nt h en o i s y , a n dr e d u c et h eu p l o a d i n gn u m b e ro fd a t a i v 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t k e yw o r d s ：w i r e l e s s s e n s o rn e t w o r k ；m u l t i p l ea t t r i b u t e ；r e l a t i v ed i s t a n c eo fd a t a ； s p a t i o - t e m p o r a lc o r r e l a t i o n ；o u t l i e r v 1 j 一 东北大学硕士学位论文 目录 目录 独创性声明i 摘要i i a b s t r a c t i v 第1 章绪论1 1 1 研究背景一1 1 2 问题的提出6 1 3 本文工作8 1 4 组织结构。8 第2 章相关工作1 1 2 1 无线传感器网络的关键技术1 1 2 2 异常检测技术。1 2 2 2 1 基于统计的方法1 2 2 2 2 基于邻近度的离群点检测1 5 2 2 3 基于密度的离群点检测1 5 2 2 4 基于聚簇的技术1 6 2 3 多维数据的异常检测技术1 7 2 3 1 多维数据对异常检测算法的影响1 7 2 3 2 多维数据空间异常检测算法1 8 2 4 无线传感器网络中的异常检测技术2 0 2 5 本章小结2 0 第3 章基于异常检测的多属性模型2 3 3 1 多属性模型的条件2 3 v i 东北大学硕士学位论文 目录 3 2 问题的定义及相关概念2 4 3 2 1 属性空间2 5 3 2 2 数据相似度2 5 3 2 3 空间关联性2 6 3 2 4 时间关联性2 8 3 3 多属性模型结构。2 8 3 3 1 数据的标准化方法2 9 3 3 2 多属性模型原理3 0 3 4 本章小结。3 2 第4 章基于多属性的时空关联异常节点检测技术3 3 4 1 多属性时间关联异常节点检测：3 4 4 1 1 滑动窗口技术3 4 4 1 2 时间关联异常检测算法3 5 4 2 多属性空间关联异常节点检测3 8 4 2 1 空间关联异常检测算法3 8 4 2 2 合并异常信息4 0 4 2 3 通讯代价_ 一4 l 4 3 相关属性挖掘4 2 4 3 1 连续属性离散化4 2 4 3 2 相关属性及关联规则的确定4 4 4 4 本章小结。4 5 第5 章实验与分析4 7 5 1 实验数据集4 7 5 2 实验参数4 8 5 3 实验结果与分析5 0 5 3 1 实验衡量标准5 0 v i i 一 ， | a 东! ! 垄兰翌主茎堡垒查 璺垄 - - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ - i - _ _ - - _ _ _ - _ l - l _ _ _ _ _ _ - - _ _ - - _ _ i _ _ _ _ _ _ i - _ _ - - _ _ _ _ 一 5 3 2 平均相似度阈值的影响5 0 5 3 3 窗口大小的影响5 2 5 3 4 分布密度的影响5 4 5 3 5o u t l i e r 数量的影响5 5 5 3 6 与其它方法的对比与分析5 6 5 4 本章小结一5 8 第6 章结论_ 5 9 参考文献6 1 致谢6 5 攻读硕士期间参加的项目及发表的论文6 7 ， l ， 、 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 第1 章绪论 无线传感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k , w s n ) 是近几年刚刚兴起的- - f - 技术， 它由大量的廉价微型传感器节点组成。这些节点被部署在监测区域内并且用无线通信的 方式形成了一个多跳的自组织的网络系统。无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式 计算技术、分布式信息处理技术【l 】等多种技术，不但能够协作地实时监测、感知和采集 网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，而且还能够对这些信息进行处理。它的 出现大大提高了人们对物理世界的感知和监控能力，同时也提高了环境测试能力、实际 工业控制水平等。目前，传感器网络在很多领域都得到了实际应用。从火星探测到野生 候鸟的, 监坝t j t 2 1 1 3 1 ，从智能房屋到车辆监测和跟踪【4 】【5 】，从军事“智能尘埃，( s m a r td u s t ) 到辅助足球裁判【6 】【7 】，从森林防火到预测山洪暴发【8 】【9 】，传感器网络都起到了至关重 要的作用。 1 1 研究背景 无线传感器网络是由大量静止或移动的传感器节点以自组织和多路的方式构成的 无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理、传输网络覆盖地理区域内感知对象地检 测信息，报告给观察者【1 0 】。图1 1 为传感器网络的体系结构，这种网络通常由传感器节 点( s e n s o rn o d e ) 、接收发送器( s i n k ) 、i n t e m e t 或通信卫星、任务管理节点等构成【l l 】【1 2 1 。 图1 1 无线传感器网络的体系结构 f i g 1 1a r c h i t e c t u r eo fw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k 传感器由电源、感知部件、嵌入式处理器、存储器、通信部件和软件这几部分构成， 如图1 2 所示。电源为传感器提供正常工作所必需的能源。感知部件用于感知、获取外界 的信息，并将其转换为数字信号。处理部件负责协调节点各部分的工作，如对感知部件 获取的信息进行必要的处理、保存，控制感知部件和电源的工作模式等。通信部件负责 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 与其他传感器或观察者的通信。软件则为传感器提供必要的软件支持，如嵌入式操作系 统、嵌入式数据库系统等。 传感器模块处理器模块 无线通信模块 处理器 网络hm a ch 收发器i 传感器h a c d c 存储器 奉奉 能量供应模块 图1 2 传感器节点结构 f i g 1 2t h es t r u c t u r eo f as e n s o rn o d e 传感器、感知对象和观察者是传感器网络的3 个基本要素。节点间以a dh o e 方式进 行通信，每个节点都可以充当路由器的角色。观察者是传感器网络的用户，是感知信息 的接受和应用者。观察者可以是人，也可以是计算机或其他设备。一个观察者也可以是 多个传感器网络的用户 1 3 6 1 。观察者可以主动地查询或收集传感器网络的感知信息，也 可以被动地接收传感器网络发布的信息。观察者将对感知信息进行观察、分析、挖掘、 制定决策，或对感知对象采取相应的行动。感知对象是观察者感兴趣的监测目标，也是 传感器网络的感知对象。感知对象一般通过表示物理现象、化学现象或其他现象的数字 量来表征。 传感器节点的感知数据一般具有时间关联性和空间关联性【1 7 , 1 8 】。时间关联性是指节 点在当前时刻和下一时刻的数据值存在着定量的函数关系。通常，传感器节点感知的数 据的时间关联性与其所在感知区域的物理条件有关，物理条件所具备的时间连续性使得 传感器节点在连续采样观测中所感知到的数据具有一定的时间关联性。空间关联是指一 定空间范围内的节点的数据值之间存在着定量的函数关系。在无线传感器网络的应用 中，一般多个传感器节点就会共同地感知某个事件的发生。由于网络拓扑中节点的分布 密度很高，空间位置上接近的节点所感知的数据就会具备一定的相关性，这种相关性会 随着中间间隔节点个数的增加、节点间距离的增加而降低。 传感器网络除了具有a dh o c 网络的移动性、断接性、电源能力局限等共同特征以 外，还具有很多其他鲜明的特点： ( 1 ) 大规模性：为了获取精确信息，无线传感器网络中的节点数量可以达到成千上 万，要比专用网络中的节点数大几个数量级。无线传感器网络的大规模性具有如下优点： 一，) 一一厶一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 通过不同空间视角获得的信息具有更大的信噪比；通过分布式处理大量的采集信息能够 提高监测的精确度【1 9 1 ，降低对单个节点传感器覆盖的监测区域，减少洞穴或者盲区。大 规模性同样也具有相应的缺点：由于传感器网络可以分布在很广的地理区域，因此维护 十分困难甚至不可维护，其软硬件必须具有高健壮性和容错性。另外，从应用的角度出 发，传感器网络对节点的制造成本提出了很高的要求。 ( 2 ) 能量有限性：传感器节点的电源能量极其有限，网络中的传感器节点的电源能 量消耗导致节点经常失效或废弃。电源能量约束是阻碍传感器网络应用的严重问题。传 感器传输信息要比执行计算更消耗电能。通常，传感器传输1 位信息所需要的电能足以 执行3 0 0 0 条计算指令。为了节电，一般采用唤醒工作方式，即事件触发的工作方式。 ( 3 ) 网络动态性：网络中的传感器、感知对象和观察者都可能具有移动性，并且经 常有新节点加入或已有节点失效，因此，网络的拓扑结构动态变化。而且网络一旦形成， 人们很少干预其运行，加之物理环境不确定性的影响，使整个系统呈现高度的动态性。 这就要求传感器网络系统要能够适应这种变化，具有动态的系统可重构性。传感器网络 的硬件必须具有高强壮性和容错性，相应的通信协议必须具有可重构和自适应性。 ( 4 ) 网络自组织性：网络的布设和展开无需依赖于任何预设的网络设施，节点协调 各自的行为，开机后就可以快速、自动地组成一个独立的网络。传感器网络中没有严格 的控制中心，所有节点地位平等，是一个对等式网络。网络中节点只能与它的邻居直接 通信。如果希望与其射频覆盖范围之外的节点进行通信，则需通过中间节点进行路由。 传感器网络的多跳路由是由普通网络节点完成的，没有专门的路由设备。在很多情况下， 要求传感器节点具有自组织的能力。例如通过飞机散播大量传感器节点到面积广阔的原 始森林中，或随意放置到人无法到达或危险的区域等。这要求网络能够自动进行配置和 管理，通过拓扑控制机制和网络协议自动形成转发监测数据的多跳无线网络系统。 ( 5 ) 数据中心性：由于无线传感器网络的部署规模比较大，传感器节点的数量很大， 所以传感器节点不可能像传统的网络设备都有唯一的p 地址，每个节点仅仅知道自己 邻近节点的位置和标识。而在无线传感器网络中，用户感兴趣的是传感器产生的数据， 而不是传感器本身。其基本思想是：把传感器视为感知数据流或感知数据源，把传感器 网络视为感知数据空间或感知数据库，把数据管理和处理作为网络的应用目标。实际应 用中，用户使用传感器网络查询事件时，直接将所关心的事件通告给网络，而不是通告 给某个确定的传感器节点。网络在获得指定事件的信息后汇报给用户。 ( 6 ) 应用多样性：不同的应用背景对传感器网络的要求不同，其硬件平台、软件系统 一3 一 一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 和网络协议必然会有很大差别，所以传感器网络不能像i n t e m e t 一样，有统一的通信协 议平台。不同的传感器网络应用虽然存在一些共性问题，但在开发传感器网络应用中， 更关心传感器网络的差异。只有让系统更贴近应用，才能做出更高效的目标系统。针对 每一个具体应用来研究传感器网络技术，这是传感器网络设计不同于传统网络设计的显 著特征。 ( 7 ) 权衡性：无线传感器网络在很大程度上，必须权衡各种相互矛盾的目标之间的关 系。这些权衡关系包括：权衡高能量消耗与高精度结果的关系，或者在整个网络的较长 工作寿命与单节点的寿命之间进行折中。另一个重要的折中是节点密度：取决于运行期 间的应用，部署和失效节点，网络密度会发生极大的改变协议必须能够处理在单个 网络中发生在不同位置的每种不同情况。 目前，比较成熟的无线传感器数据库系统包括美国c o m e l l 大学的c o u g a r 项目【3 】 和美国u cb e r k e l e y 大学的t i n y d b 系统【2 0 1 。 c o m e l l 大学率先提出了将无线传感器网络视作一个数据库系统，因此c o u g a r 支持 网内处理和即时查询。c o u g 嬲做出了可以运行t i n y o s 系统的节点芯片，并实现了 在服务器端发出查询的接口和图形化的人机交互界面。其节点可以实现网内聚集、网内 处理和非本地化的存储，可以进行对光、声音、温度和电压等的监测。这项研究的目的 在于建立一个新的分布式数据管理层，以此来测量节点的互连性和节点的计算能力。该 系统可以直接建立在无线传感器节点上，并创建单一节点的摘要信息。提供容错能力， 可测量性，灵活的数据访问和智能的数据缩减。另外由于无线传感器网络的高度有限的 资源特性，它引入了交叉层优化的概念。其目的在于设计一种针对与查询层的路由协议， 此协议并非为了点对点的通信，而是为了查询层所产生的更为普遍的通信样式而设置。 t i n y d b 是b e r k e l e y 为了项e i t i n y o s 开发的无线传感器数据库系统。t i n y d b 的贡献 在于它针对无线传感器网络中的数据集实现了获知性查询操作。在t i n y d b 中使用了网内 处理操作聚簇，并因此能够比传统的被动系统极大地减少能量消耗。通过对s q l 的 简单扩展，使之能够控制数据获取，并阐述了获知性主题对查询的优化、分派和执行的 影响。比如：在t a g ( t i n y d b ) 系统中，会有一个基站直接连到根节点上。对无线传 感器感知数据进行的聚集查询会经过简单的格式化，然后提交给网络，利用生成树散布 查询，并在回答查询时按层次逐层提交产生的局部结果，有效地实现简单的聚集操作。 我国在无线传感器网络方面的研究刚刚起步，哈尔滨工业大学和黑龙江大学在传感 器网络数据管理方面开展了较深入的研究工作。并开发了相应的管理系统来处理传感器 一4 一 东北大学硕士学位论文 第1 章绪论 网络中的数据管理及应用。此外，在无线传感器网络的模拟方面，香港科技大学的v m n e t 做出了巨大贡献【2 1 1 。 无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、 噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样 的现象。基于m e m s 的微传感技术和无线联网技术为无线传感器网络赋予了广阔的应 用前景。这些潜在的应用领域可以归纳为：军事、航空、反恐、防爆、救灾、环境、医 疗、保健、家居、工业、商业等领域。 ( 1 ) 灾难预警与救助：无线传感器网络经常用于灾难预警与救助。一个典型的例子 是监测意外火灾：为传感器节点配备温度计，而各个节点能自动定位( 相对地址或绝对 地址) 。例如，在森林中安装这些传感器监测森林火警。利用传感器，消防员配备的个 人数字助理( p d a ) 可以生成监测区域的“温度地图 或者确定高温区域的范围。类似 的应用还包括工厂的事故监控等。 ( 2 ) 环境控制和生物多样化勘测：利用无线传感器网络可以实现对环境的控制。例 如，为化学污染物等垃圾物选址。另一个例子是海洋监测，了解大陆架海域侵蚀状况对 建设近海风力发电农场是很重要的。与环境控制紧密相关的一个应用是利用无线传感器 网络研究生活在某一区域的动植物种类的数目( 生物多样化勘测) 。 ( 3 ) 智能楼宇：由于湿度、通风和空气调节设备的效率较低，楼宇浪费了大量俄能 源。借助无线传感器网络，对一栋大厦的温度、空气流通、湿度以及其他物理参数进行 实时的高分辨率监控可以显著地提高居住者的舒适程度，并减少能源消耗。在提高能量 效率的同时增加操作的方便性是“智能楼宇 的目标【冽。为了实现该目标，目前的无线 系统中( 例如b a c n e t 、l o n w o r k s ，或) ，有些正在改进，有些已经投入使用。 ( 4 ) 设备管理：无线传感器对于同时管理多动大楼中的设备也有用武之地。简单的 例子包括智能输入，具体地说，人员佩戴徽章，由无线传感器网络判断哪一个人员可以 进入公司的哪个区域。该例子可以拓展到监视入侵者，并向保安人员报警这项应用 与军事上的应用有许多相似之处。另一方面，无线传感器网络可以监视化工厂里化学药 品的泄漏。 ( 5 ) 精细农业：无线传感器网络还可以应用于农业，即将湿度土壤组合传感器放置 在农田中计算精确的灌溉量和施肥量。该应用所需的传感器数量比较少。类似地，病虫 害防治得益于对农田进行高分辨率的监测。另外，牲畜饲养受益于佩戴在每头猪或牛身 上的传感器，传感器能够控制动物的身体状况( 通过监测体温或其他类似的手段) ，一 一5 一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 旦测量值超过临界值就会告警。 ( 6 ) 药品管理和卫生保健：无线传感器网络在卫生保健方面的应用可以让人们大大 地受益，但是在伦理上是有争议的。它的应用范围很广，在术后护理和重病特别护理中， 患者可以佩戴完成特殊任务的微型传感器( 如何处理电线值得商榷) ；对病人进行长期 的监护( 特别是老人) 以及自动药品管理( 在药品库内投放传感器可以大大地降低给患 者错误用药的概率) 。另外，利用医护人员和患者之间的跟踪系统可以及时地救治伤患。 ( 7 ) 信息通信业务：与运输应用有关的是信息通信业务方面的应用，埋在街道或路 边的传感器在叫高分辨率下收集交通状况的信息【2 3 1 。这就是所谓的智能马路，它还可以 与汽车进行信息交互，比如道路状况危险警告或前方交通堵塞之类的信息交换等。 除此之外，无线传感器网络的其他应用前景包括飞机机翼以及智能空间【2 4 】、污水处 理设备的应用【2 5 1 、半导体加工室和风洞的测量【2 6 1 、t t 智能幼儿园里的互动玩具【2 7 1 、洪水 监测【2 引、互动博物馆【2 9 1 、远途岛上的鸟类栖息地的观测【3 0 1 以及将传感器移植到人体内 ( 进行葡萄糖监测或植入人工视网膜) 的应用【3 l 】等。 1 2 问题的提出 无线传感器网络正成为学术界以及各种行业应用的热点，其中一个主要的应用就是 事件检测，事件检测包括防爆、防火、地震预测、火山爆发预警等应用，也包括工厂工 业流程控制中意外情况的预报。对于事件检测的应用来说，正常数据并不是用户真正想 要的，用户往往在意那些由于监测事件的发生而引起的传感器节点感知数据的变化情 况。因此如何从无线传感器网络中获得异常信息或是异常数据就显得尤为重要。一种简 单的处理方式，就是通过传感器节点收集数据，再传送到s i n k 节点对数据进行分析。 然而这种方法由于要传送大量的数据，会消耗大量的能量。一个好的方法就是尽可能少 的传输数据，又能保证能够从网络中抽取出有用的信息。 离群点检测即o u t l i e r 检测，那些“它偏离其他观察点如此之大，以至于怀疑是由不 同的机制生成的”【3 2 】观察点。离群点的检测是集中式数据库中的研究热点，然而对于由 数以万记的传感器节点构成的分布式的传感器网络来说却是一个全新的领域。离群点 检测在很多检测异常行为，异常测量，异常事件的应用中都是非常必要的。例如：嵌入 到高速公路大桥的桥墩和桥面上的传感器节点用来检测桥体结构的具体细节信息，这些 节点能够及早的对桥体的薄弱环节和恶化情况给出告警，以避免不必要的意外事故。离 群点检测能够准确地定位薄弱部分地位置，特别是在问题地早期阶段。化学传感器可以 一6 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 部署在周围地环境中，用来周期性地监测环境中的核污染情况，异常监测能够触发告警， 当有异常数据出现的时候还能够定位源头。在动物栖息地的监测过程当中，可以把微小 的传感器节点绑到动物的身体上，动物的异常反应情况可能预示着人类的行为已经对其 造成了影响。， 然而由于传感器网路自身的特点，也使得其应用面临着前所未有的挑战：首先传感 器节点是资源受限的，无论是存储能力，计算能力，还是能量问题，都受到极大的制约。 其次传感器网络获得的数据是来自不同节点的数据流，需要对其进行动态的检查和合并 才能解决各种问题。在这种情况下，分布式的处理尽可能多的数据就变得尤为重要，这 样可以避免不必要的数据传输和计算的能量消耗。再次，所有的这些处理工作都是传感 器节点在无人参与的情况下，自身完成的，因此需要传感器节点自动的去适应环境的变 化。 在检测异常数据的过程中由于传感器节点的硬件资源有限性，它们具有感知准确性 低、抵制干扰性能差等特点，节点会因为环境噪声、自身硬件的干扰、外界环境的影响、 能量的枯竭以及硬件的故障而产生异常的错误数据，这些数据的存在都可能严重影响到 任何发给无线传感器网络的查询结剁3 3 】。 在很多事件检测应用中，对数据准确度和可信度的要求是非常高的。在这类应用中， 如果直接使用包含很多错误的数据来回答用户发出的查询，会影响到查询结果的准确 性。尤其当查询结果将直接引发一些关键性的操作时( 例如火灾监控应用中，如果检测 到火灾发生立刻开启自动灭火系统) ，错误数据的误导作用会造成非常严重的后果，损 失大量的人力和物力。 通常，在传统的数据库中，数据源或者是一个明确的数据入口操作，或者是一个事 务活动，并且数据通常来源于商业、金融和人事。数据模型一般也以正确数据作为操作 的前提，即使存在任何错误数据，也都是在数据仓库中被一个独立的数据清洗模块清理 掉的，在数据仓库中的数据清洗通常都是一种离线的、集中式的操作。 而无线传感器网络中的感知数据却有着与传统数据库截然不同的特点，它们连续地 更新、改变，以数据流的形式存在 3 4 。6 1 。这些流数据通常会用来帮助用户即时地做出决 策或实时地引发某些操作。因此像解决传统数据库中的错误数据问题一样使用数据仓库 中离线式的处理方式对于无线传感器网络系统中的数据并不适合，因为它们参与的如实 时预报、实时事件检测等应用都是时间敏感的。 一7 一 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 1 3 本文工作 本文中主要研究的是基于多属性的时空关联的o u t l i e r 节点的异常技术。在一些特 定的监测环境中，比如火灾监测，当有火灾发生时，火灾周围的传感器节点不仅感知到 的温度要大幅增加，感知到的亮度数据也会有相应的变化，这样通过属性的关联性，可 以更加精确的检测出o u t l i e r 节点。基于这种情况，本文中把传感器网络测得的多个相 关属性的数据抽象为一个属性空间上的点，在该空间中每个属性就是相应的维度，属性 值就是维度上的坐标。例如用于火灾检测的传感器节点有温度，亮度，湿度三个感知属 性，a ，b ，是前后两个时刻感知的数据在属性空间上的点，若a 点表示检测到有火灾 事件发生的时刻，b 表示正常状态下感知的数据，以往的方法是只比较a ，b 节点在温度 属性上的变化情况，如果异常就把数据上传到s i n k 节点，但事实上当真正的火灾发生 时，往往会在多个属性上同时其变化。 温 沮 度- 一r d 2o 5 o 8 ) ，7 y lp _ 0 ：艘， 0 - ( a ) 属性空间中不同数据点之间的相对距离( b ) 单一属性出现异常 ( a ) t h ed i s t a n c eo fd i f f e r e n td a t ai na t t r i b u t es p a c e ( b ) o u t l i e r w i t ho n ea t t r i b u t e 图1 3 数据的属性空间距离 f i g 1 3d i s t a n c ei nd a t aa t t r i b u t es p a c e 而且从图1 3 ( a ) 中不难看出，综合考虑三个属性上的变化，要比单独比较任意一个 属性，异常体现的更加明显。本文提出的m a t s d t ( s p a t i o t e m p o r a lc o r r e l a t i o nd e t e c t i o n t e c h n o l o g yb a s e do nm u l t i p l ea t t r i b u t e s ) 技术，正是利用对于某一检测过程，相关属性 之间的关联性，利用属性空间上的欧几里德距离计算数据间的相似性，此外还利用传感 器网络的时空关联性进行异常数据的检测，从而有效的提高了检测效率。而对于图1 3 ( b ) 中，以往的方法会认为a 数据同样是异常数据，但对于异常事件发生时，如火灾，那么 在亮度和湿度的属性上也一定会有变化，应用本文中的方法，还会有效地过滤掉这部分 不正常地数据。由图1 3 可以看出，m a t s d t 对数据进行了适当的标准化，平衡了不同 属性在计算数据距离和相似性过程中的贡献程度。由于采用了上述策略，利用较少的通 一r 一 叫亮度 似 口 殳飞 删卜：乒： z n 洲 ， 椰 湿度 东北大学硕士学位论文第1 章绪论 信消耗，可以使得传感器节点只上传“兴趣值”，过滤掉了噪声数据，从而既保证了离群 点检测的有效性，又大大节省了传感器节点的能量。 1 4 组织结构 本文的组织结构如下： 第一章为绪论，主要介绍无线传感器网络的概念、典型体系结构、应用、主要特点， 根据无线传感器的应用特点引出了本文研究的问题，并对本文的主要工作进行描述，阐 明该研究的现实意义。 第二章为相关工作，首先介绍无线传感器网络中的关键技术，然后介绍在数据库领 域中异常检测技术，包括基于统计的技术、基于邻近度的离群点检测技术、基于密度的 离群点检测技术等。接着介绍多维数据空间上的异常检测技术。最后介绍了当今在无线 传感器网络中异常检测的技术 第三章首先对本文关注的多属性问题进行详细的定义，然后详细介绍本文提出技术 中的一些相关概念