基于孤立森林和序贯概率比检验的恶意锚节点检测方法

摘要

本发明公开了一种基于孤立森林和序贯概率比检验的恶意锚节点检测方法，该方法结合孤立森林算法和投票机制获得锚节点中的可靠信息，并利用可靠信息建立检测模型。该方法仅需单个测距算法进行测距，不需要利用多个测距算法进行测距，同时，避免了多种测距方法过程中其中一种完全未被攻击的假设，更适合真实场的使用，即不需要假设完全不受攻击。利用孤立森林筛选正常样本，投票机制筛选正常样本中的参考锚节点实现多重的挑选，确保参考锚节点的可靠性，从而间接的保证后续依据参考锚节点获得恶意锚节点的过程；还利用差值信息进行序贯概率比检验，进一步提高恶意锚节点的检测，提高锚节点的检测正确率，也提高了后续目标节点最终定位的准确性。