[发明专利]一种无线传感器网络中基于测距的安全定位方法

摘要

本发明针对无线传感器网络的安全定位问题，提出了一种基于测距的安全定位方法。该方法结合所提出的改进密度聚类算法和距离一致性的假设检验各自的优点，通过对恶意锚节点的检测，排除了恶意锚节点对定位过程的影响，保证了定位的有效性。所提出的MNDCC和EMNDCC算法，包括了数据收集、自适应多次DBSCAN(Density‑Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类、建立检测模型、序贯概率比检验这4个阶段，利用距离的两个测量值(RSSI,TOA)具有一致性的特点来对恶意锚节点进行检测，根据统计决策的序贯概率比检验对检测结果进一步判断，有效降低了两类错误(“弃真”和“取伪”)的发生。整个算法有效提高了恶意锚节点的检测率，从而提高定位精度，保证定位的有效性。

主权项

1.一种无线传感器网络中基于测距的安全定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：收集数据利用两种不同的测距算法，测量所有在未知节点通信范围内的锚节点与未知节点间的距离；当在未知节点范围内的锚节点数量大于3时，取其中一种测距算法得出的n个测量值中的任意三个进行未知节点的定位，得到个初始定位结果；S2：聚类设定聚类算法中的初始邻域值∈和邻域内样本数的阈值MP，并令初始定位结果作为样本进行多次聚类，得到多个聚类结果；在多次聚类过程中，MP保持不变，∈的值逐次增加；将每个聚类结果中不同簇的数目定义为聚类类别数，设聚类类别数为2的聚类结果为有用聚类结果，记其中的两种不同簇为正常簇和异常簇，统计其中的样本属于两个簇中的哪一个，最终得到统计后属于正常簇的样本；S3：建立检测模型对于所有属于正常簇的样本，记其所对应的锚节点为参考锚节点；在未知节点范围内的锚节点中，除参考锚节点外的锚节点记为疑似恶意节点；设节点θ为未知节点，在其通信范围内有n个锚节点；此未知节点与第i个锚节点测距的两个距离分别记为：dt和dr，dt和dr分别代表两种不同测距算法的测量值；根据正常簇的样本所对应的锚节点可以求出差值Di的参考误差区间[Dmin,Dmax]，其中Di＝dt‑dr；通过该参考误差区间建立伯努利随机变量；S4：序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)利用参考误差区间对每个疑似恶意节点进行序贯概率比检验，判断疑似恶意锚节点是否为恶意锚节点；在未知节点范围内的锚节点中，利用恶意锚节点外的锚节点得到未知节点的定位结果。