[发明专利]监测无线传感器网络节点入侵的方法、装置及设备

权利要求书

1.一种监测无线传感器网络节点入侵的方法，其特征在于，包括：

确定无线传感器网络中各个网络节点在传输数据时的接收信号强度指示和链路质量指示；

利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果；

利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果；

利用基于层次的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第三聚类结果；

根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果；

根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点；

所述利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果包括：

根据所述链路质量指示，确定链路质量阶梯曲线，所述链路质量阶梯曲线的横坐标为采样序号，纵坐标为所述链路质量指示；

确定所述链路质量阶梯曲线与横坐标轴之间的子图区域；

利用数学形态学中的侵蚀运算对所述子图区域进行多次运算，得到多个微粒分数；

根据所述微粒分数，确定微粒分布曲线；

根据所述微粒曲线，确定所述第一聚类结果；

所述利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果包括：

根据所述接收信号强度指示和所述链路质量指示，确定数据联合分布图，所述联合分布图的横坐标为所述接收信号强度指示，纵坐标为所述链路质量指示；

利用所述基于距离的聚类算法根据所述数据联合分布图进行第一预设次数的聚类运算，得到多个聚类结果；

确定所述聚类结果中平均轮廓值最大的聚类结果，并将所述平均轮廓值最大的聚类结果作为所述第二聚类结果；

所述利用基于层次的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第三聚类结果包括：

根据所述接收信号强度指示和所述链路质量指示，确定所述数据联合分布图；

利用所述基于层次的聚类算法根据所述数据联合分布图进行聚类运算，得到树状图；

通过第二预设次数的截取方式对所述树状图进行截取，确定多个聚类结果；

确定所述聚类结果中平均轮廓值最大的聚类结果，将所述平均轮廓值最大的聚类结果作为所述第三聚类结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果包括：

预先分别为所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果赋予第一权重系数、第二权重系数、第三权重系数，其中，所述第一权重系数、第二权重系数、以及所述第三权重系数的和为1；

根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，以及所述第一权重系数、第二权重系数、第三权重系数，确定最终聚类结果；

所述根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点包括：

判断所述最终聚类结果是否大于所述无线传感器网络中的节点数量；

若大于，则所述无线传感器网络中存在非法入侵的网络节点。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一权重系数、所述第二权重系数、以及所述第三权重系数均为1/3。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述数据联合分布图中点的总数量记为n，n个所述点被分为多个类，i为1到n之间的正整数，则所述平均轮廓值的计算公式为其中，ρ(i)为所述数据联合分布图中点i的轮廓值；所述点i的轮廓值其中，δ(i)为所述点i与当前所属类的差异度，ε(i)表示所述点i与各个所述类的差异度的最小值。