作者：卢光跃,周亮,吕少卿,施聪,苏可可 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2020年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2020030290 DOC编号：DOCJSJY2020030299 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对无线传感器网络(WSN)中传感器自身安全性低、检测区域恶劣及资源受限造成节点采集数据异常的问题，提出一种基于图信号处理的WSN异常节点检测算法。首先，依据传感器位置特征建立K-近邻(KNN)图信号模型；然后，基于图信号在低通滤波前后的平滑度之比构建统计检验量；最后，通过统计检验量与判决门限实现异常节点存在性的判断。通过在公开的气温数据集与PM2. 5数据集上的仿真验证，实验结果表明，与基于图频域异常检测算法相比，在单个节点异常情况相同条件下，所提算法检测率提升7个百分点；在多个节点异常情况相同条件下，其检测率均达到98%，并且在网络节点异常偏离值较小时仍具有较高的检测率。

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