[发明专利]基于二次混合压缩的无线传感网异常事件检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于二次混合压缩的无线传感网异常事件检测方法及系统，该方法包括：S1、通过压缩感知方法对原始数据序列进行第一次压缩；通过分段线性拟合方法对压缩序列进行第二次压缩，得到态边缘算子；S2、计算压缩序列中每个数据点边缘幅度和边缘强度，选择边缘点序列中插值误差较小边缘点构成新的边缘点序列；S3、根据边缘点序列获得特征值序列；S4、计算本地可到达密度以及本地异常因子；S5、根据混合压缩后的本地异常因子大小在对应的时间序列区间进行事件检测。本发明提高了无线传感网节点搜索效率和准确定位异常数据的能力，能够更加高效快速地发现异常事件；且提高了异常检测的及时性，大幅度节省了能量和通信带宽。

主权项

一种基于二次混合压缩的无线传感网异常事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置滑动检测窗口，通过压缩感知方法对滑动窗口内采集的原始数据序列X进行第一次压缩，得到压缩序列Y；并通过分段线性拟合方法对压缩序列Y进行第二次压缩，得到压缩序列中每个数据点的扩展时态边缘算子；S2、根据扩展时态边缘算子计算压缩序列Y中每个数据点边缘幅度e_i和边缘强度R_i，选择检测窗口w内的边缘强度R_i的极值点作为边缘点，加入到边缘点序列C_Y，并在边缘点序列C_Y中选取插值误差较小N个边缘点，构成新的边缘点序列S3、根据边缘点序列将压缩序列Y分段线性表示为Y_L，由Y_L中所有f_i组成模式集；并计算模式集中f_i模式的特征长度、斜率和均值，并进行规范化处理，获得特征值序列：C(f)＝{c₁,c₂,…,c_γ}；S4、计算C(f)中任意两个模式c_i和c_j的模式距离dist(c_i,c_j)，计算模式f_i的本地可到达密度lrd_k(f_i)以及模式f_i的本地异常因子LOF_k(f_i)；S5、根据混合压缩后的本地异常因子大小在对应的时间序列区间进行事件检测。