[發明專利]一種基于壓縮感知和自回歸模型的增強型異常檢測方法

有效

• 申請號: 201810367791.X
• 申請日: 2018-04-23
• 公開（公告）號: CN108682140B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 李哲濤;王建輝;周儀璇;鄧清勇;田淑娟;徐雁冰;張杰;劉倩
• 申請（專利權）人: 湘潭大學
• 主分類號: G08C25/00
• 分類號: G08C25/00;G08C17/02;H04W4/38;H04W84/18
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1.一種基于壓縮感知和自回歸模型的增強型異常檢測方法，所述方法包括以下步驟：

步驟一、網絡場景的布置以及網絡的初始化處理；

步驟二、以各節點監測到的正常的歷史數據為先驗信息，每個簇頭為簇內的每個傳感器節點建立一個p_i階的自回歸模型：

其中，為模型t時刻的殘差，服從均值為μ_i，方差為的正態分布；分別表示第i個節點t時刻及其之前p_i個時刻的監測數據，分別表示第i個節點t時刻之前的p_i個時刻的監測數據對當前t時刻監測數據的影響強度；

步驟三、在t時刻，第i個節點感知監測數據并對其進行二值化，即根據預先設定的閾值θ，若則否則得到二值化后的監測數據；此時第i個簇內的每個節點的二值化監測數據組成的向量為其中代表第i個簇內的第k個傳感器節點在t時刻二值化后的監測數據，的取值為0或1，N_i是第i個簇內的傳感器節點的數量；

步驟四、每個簇頭對t時刻簇內每個節點的二值化監測數據組成的向量進行壓縮感知，然后將采樣所得數據路由至匯聚節點，匯聚節點對每個簇內的二值化監測數據組成的向量進行重構，得到初步檢測結果，最后簇頭對異常的監測數據進行收集：

1)第j個簇頭產生隨機觀測矩陣其中M為壓縮感知得到的向量維數，N_j為第j個簇頭監測的傳感器節點數目，將其簇內節點的監測數據向量投影到觀測矩陣上，得到感知數據序列，并將感知數據序列路由到匯聚節點，第j個簇頭路由的感知數據序列為

其中為第j個簇內的所有節點的二值化監測數據組成的向量，j＝1,2,…,C，C為簇頭的數量；

2)匯聚節點根據收到的壓縮感知序列利用OMP算法對每個簇內的節點數據向量進行重構；

3)各個簇內重構得到的監測數據為非零的傳感器節點將其原始檢測數據發送給對應的簇頭，其中序號為i的傳感器節點發送的原始監測數據為

步驟五、根據為發送異常數據的節點建立的自回歸模型，由節點的當前監測數據和歷史監測數據計算出當前模型的殘差值若落在目標區間內則說明監測數據是正常的，對之前采用壓縮感知得到的初步檢測結果進行修正：

1)根據之前為每個傳感器節點建立的自回歸模型：

由此計算出其t時刻的殘差值

2)判斷的值是否落在區間[μ_i-3σ_i,μ_i+3σ_i]之內，若該值落在[μ_i-3σ_i,μ_i+3σ_i]內，則說明序號為i的目標傳感器節點t時刻的監測數據是正常的，否則說明序號為i的目標傳感器節點t時刻的監測數據異常；

步驟六、t時刻每個簇頭根據簇內監測數據的時空相關性對監測數據異常節點的檢測結果進行識別，最后各個簇頭發送簇內異常事件的檢測結果，即監測區域發生異常事件的節點編號至匯聚節點，得到一個全局的檢測結果：

1)t時刻各個簇頭接收到序號為i的目標傳感器節點發送的異常監測數據后，向簇內其他傳感器節點發送傳輸數據請求，簇內其他傳感器節點將其在t時刻的監測數據發送給簇頭；設所有傳感器節點t時刻的監測數據集合為

2)簇頭將簇內所有節點發送的監測數據進行排序，得到中值Me(若有偶數個監測數據，則取中間兩數的均值)；各節點監測數據與中值Me的差值集合為均值標準差的標準化值

3)當大于預設門限α時，第i個節點發送的異常數據是由測量誤差所導致的，否則，第i個節點所監測的區域發生異常情況，該節點向其所在簇內的簇頭發送預警信號；各個簇頭發送各自的檢測結果至匯聚節點，即發送監測區域發生異常情況的節點編號至匯聚節點，最后得到一個全局的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于壓縮感知和自回歸模型的增強型異常檢測方法，其特征在于所述的網絡場景布置以及網絡初始化處理的過程，該過程包括以下步驟：

1)在監測區域隨機分布數量為N的傳感器節點；所有傳感器節點具有相同的初始能量以及傳輸速率；所有傳感器節點可以通過GPS等定位方法獲取自身地理位置信息；

2)根據異常事件的分布，將整個無線傳感器網絡的監測區域劃分為C個簇，并選取簇頭和匯聚節點，組成分簇網絡，第j個簇頭監測的傳感器節點數目為N_j，j＝1,2,...,C。