[发明专利]一种无线传感器网络数据采集方法和系统

权利要求书

1.一种无线传感器网络数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一：筛选当前时刻采集的数据值变化较大的节点，并判断其是否为异常节点；

步骤二：获取异常数据节点占比，当数据异常节点占比低于规模阈值时，过滤掉可信度低的节点数据后再启动紧急数据采集机制进行数据采集；当数据异常节点占比高于规模阈值时，启动紧急数据采集机制进行数据采集；

所述启动紧急数据采集机制进行数据采集包括：当前紧急簇首节点采用多链路传输策略，向其下游发送紧急请求，请求信息包含当前簇位置信息；下游簇首节点接到请求消息后，降低自身簇内数据采集频率，减少其他簇首数据转发，并提高当前紧急簇首的数据转发优先级来确保当前紧急簇首数据传输；异常数据采集完毕后，各簇首恢复正常采集机制；

所述步骤二包括：

步骤201：通过公式获取异常数据节点占比θ，其中，N为当前时刻簇首基于箱型模型统计出该簇内数据异常节点数，N_CH为该簇内成员节点总数；

步骤202：当表示小部分异常值出现，采用基于信任模型的采集方式进行数据采集；其中，表示规模阈值；

步骤203：当表示多数节点出现数据异常，启动紧急数据采集机制进行数据采集；

所述步骤202包括：

获取簇首对异常节点i的可信度；

获取异常节点i的数据偏移度；

根据簇首对异常节点i的可信度以及异常节点i的数据偏移度获取异常节点i信任度，当小于阈值λ时，数据可信度较低，过滤该节点数据；当异常节点i的信任度大于阈值λ时，采信该节点数据，启动紧急数据采集机制进行数据采集；

所述获取簇首对异常节点i的可信度包括：

通过公式获取簇首对异常节点i的可信度D_i，其中，E()表示概率分布运算符号，α_ij表示成功交互α_ij次，β_ij表示失败交互β_ij次，表示异常节点i关于簇首节点j概率密度分布函数且为交互成功的概率，α表示异常节点i历史交互成功次数，β表示簇首节点j历史交互失败次数且α0，β0，Γ()表示伽玛函数；

所述获取异常节点i的数据偏移度包括：

对于异常节点i，选取同簇通信半径内k个邻居节点，设k个邻节点当前采集数据为a_i1，a_i2....a_ik，则邻节点数据均值为：

通过公式T_i＝ω*|a_i-E_i|+(1-ω)*|a_i-E_k|获取异常节点i的数据偏移度，其中，ω为第一平衡系数且ω∈[0,1]，a_i表示异常节点i当前采集数据，E_i为异常节点i采集数据的历史均值；

所述根据簇首对异常节点i的可信度以及异常节点i的数据偏移度获取异常节点i信任度包括：

通过公式获取异常节点i信任度，其中，Trust_i表示异常节点i信任度，为第二平衡系数且

2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络数据采集方法，其特征在于，所述步骤一包括：基于监测数据的时间相关性设置大小为M的数据窗口，对于节点i，当前时刻t采集的数据为a_i(t)且t＝n×Δt，Δt为采样间隔，n为采样总数，则上一时刻即t-1＝(n-1)×Δt时刻采集数据为a_i(t-1)，簇首利用箱型模型

对节点i前M-1个数据进行箱型计算并划分可信区间[ε_a,ε_b]，如果a_i(t)在[ε_a,ε_b]区间外即数据偏差过大判断为异常数据，节点i判为异常节点；Q₁为M-1个数据中下四分位值，Q₃为M-1个数据中上四分位值，IQR＝Q₃-Q₁。