基于DBSCAN的环境传感器网络异常数据检测方法

随着传感器网络环境监控应用的发展,传感器网络测量数据的异常检测近年来受到学术界和工业界的高度关注。提出一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)的异常数据检测方法,该方法利用距离定义数据的相似度进行划分聚类,使用DBSCAN算法提取环境特征集,并根据特征集对异常数据进行检测。最后,基于真实的传感器网络完成了多组实验,实验结果表明该方法能够实时准确地检测出异常数据。

无线传感器网络远程软件更新技术

无线传感器网络(WSN)通常部署在恶劣的环境下,并要求自治地工作很长的时间,这使得对传感器节点的软件更新成为一大难题。WSN重编程技术着力解决通过无线的方式对节点进行远程软件更新,从而提高软件更新的效率。同时对国内外关于WSN软件更新若干关键技术如传感器节点执行环境、传播更新协议和数据优化等进行了较全面的综述,重点分析了现有的数据分发协议。