基于聚类特征自适应机制的无线传感网异常节点检测算法

提出了一种基于聚类特征自适应机制的无线传感网节点检测算法.首先,基于节点聚类特征自适应机制,通过特征采样,不断获取异常节点的路由信息、链路抖动率以及数据分组传输率等关键参数信息,从而计算节点特征值,并联合矢量内积对异常节点进行识别,提高对异常节点的感知能力;随后,采用分区聚类,对可能的疑似异常节点进行聚合提纯,降低网络对正常节点的误判,提高了异常节点的检出效率;最后,定义异常节点检举规则,通过对分区进行筛选,有效降低了正常节点出现在异常节点集合中的概率,从而提高了算法对异常节点的搜寻效率.与当前PSO算法、SDR算法相比,此算法具有更高的异常节点检出率与更低的数据传输时延,能够有效避免异常节点对传输数据的篡改.