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综合馆
WSN中一种基于扩展卡尔曼滤波器的虚假数据注入检测算法
  • 摘要

    为了有效地检测传感器网络中被注入的虚假数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的虚假数据注入检测算法。首先通过监控邻近节点行为,使用EKF预测邻近节点未来状态;然后给出了使用不同的融合函数(平均、求和、最大、最小)时理论阈值的确定方法;最后为了克服本地检测机制的缺陷,将本地检测方法与系统监控模块有效配合,从而准确地区分出恶性事件和紧急事件。仿真实验结果表明,无论是在合成数据还是实时数据下进行测试,该算法都能为无线传感器网络进行安全的数据融合提供有效的入侵检测功能。

  • 作者

    XIONG Wei 

  • 作者单位

    School of Computer,Chongqing College of Electronic Engineering,Chongqing 401331,Chin

  • 刊期

    2014年5期 ISTIC PKU

  • 关键词

    无线传感器网络  数据融合  虚假数据  扩展卡尔曼滤波器  融合函数  阈值  wireless sensor networks  data aggregation  false data  extended Kalman filter  aggregation function  threshold 

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18.204.227.250