在无线传感器网络中,由于传感器节点的带宽、功率、计算能力有限,传统的集中式方案难以区分海量数据中的异常数据。为解决此问题,提出一种基于多层分布式无线传感器网络的异常数据检测方案。在节点层级采用K- Means+算法对数据进行聚类,执行簇合并算法以减少数据传输量,在网关节点执行基于KNN的异常簇检测算法,将正常簇信息返回至底层节点进行局部检测,从而区分异常数据。在高斯数据集与IBRL数据集上的实验结果表明,该方案检测率高于98%,且能显著降低通信消耗。
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