无线传感器网络中的数据异常检测和数据质量问题研究

摘要

无线传感器网络是由具备感测、数据处理、存储和通信等功能的微型节点通过自组织方式形成的网络。近年来，无论是在学术界、工业界或政府机构，无线传感器网络都受到了高度重视，在军事国防、自然灾害监控、数字医疗、建筑物监测和住宅监控等领域被广泛应用。
　　随着无线传感器网络被越来越多的部署到实际环境中，其以数据为中心的特点就日益凸显。无线传感器网络需要从部署环境中获取数据，从中发现有价值的信息，这是其应用能否成功的关键。因此需要重点关注和解决两方面问题：一是怎样设计有效的异常检测机制，用来从数据中寻找各类异常信息或发现各种异常状况。二是怎样设计数据质量的评价体系和评价指标，以便能从数据产生的源头即传感装置开始，持续的关注和跟踪数据质量。在解决这两方面问题时，需要同时考虑无线传感器网络的各种设计约束，特别是能量限制。
　　基于上述背景，论文围绕无线传感器网络中的数据异常检测和数据质量问题进行了比较深入的研究，主要研究内容如下：
　　(1)提出了一种基于邻居节点间感测数据序列相似性度量和非故障节点状态信息扩散的传感节点数据故障检测方案。该方案充分利用了无线传感器网络中数据的时空相关特性，对几种典型的感测模块数据故障有较好的检测性能。依据仿真实验结果，对组合使用多种检测算法改进检测性能进行了探讨。
　　(2)提出了一种基于线性模式的非特定事件检测方案。该方案结合了基于阈值和基于模式这两类事件检测机制的优点，特别针对低成本、低计算能力和单位时间内能量受限的无线传感器网络节点进行了优化设计。仿真实验表明，相对于基于阈值的检测方案，该事件检测方案在持续变化的环境中有较好的检测性能。
　　(3)研究了无线传感器网络中的数据质量问题。在综合数据质量和无线传感器网络两个研究社区成果的基础上，分析了无线传感器网络的质量需求，阐述了无线传感器网络中数据质量和服务质量的关系，定义了一组无线传感器网络中应该关注的数据质量维度。作为研究案例，分别对数据质量的正确性维度和及时性维度对无线传感器网络应用的影响进行了研究。在数据质量的正确性维度研究案例中，基于狄克松准则设计了一种快速剔除粗大误差的算法。在及时性维度的研究案例中，分析了抖动对节点数据故障检测的影响。