【摘要】：針對無線傳感網(wǎng)絡(luò)共享信道中自私節(jié)點(或惡意節(jié)點)對信道的不公平競爭行為,提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)性能特征序列的聚類檢測方法(Network Performance Characteristic Sequence based-Clustering Detection Method,NPCS-CDM)。該算法以節(jié)點鏈路的平均傳輸延遲和平均吞吐量為網(wǎng)絡(luò)性能特征建立統(tǒng)計序列,采用K-means聚類算法對特征序列進行分析和聚類,以此完成網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點自私行為的檢測,同時該方法有效解決了基于CUSUM算法用于檢測多自私節(jié)點的不足,即難以確定適當?shù)拈撝祦硗瓿蓹z測任務(wù)�；贜S2的仿真結(jié)果表明,NPCS-CDM對自私節(jié)點的檢測效果明顯優(yōu)于已有的基于CUSUM的算法,而且能適用于多自私節(jié)點存在的情況。
[Abstract]:Aiming at the unfair competition between selfish nodes (or malicious nodes) in shared channels of wireless sensor networks, a clustering detection method based on network performance feature sequences (Network Performance Characteristic Sequence based-Clustering Detection Method,NPCS-CDM) is proposed. In this algorithm, the average transmission delay and throughput of the node link are taken as the network performance features to establish the statistical sequence, and the K-means clustering algorithm is used to analyze and cluster the feature sequence to detect the selfishness behavior of the node in the network. At the same time, this method effectively solves the problem of detecting multi-selfish nodes based on CUSUM algorithm, that is, it is difficult to determine the appropriate threshold to complete the detection task. The simulation results based on NS2 show that the detection effect of NPCS-CDM to selfish nodes is obviously better than that of existing algorithms based on CUSUM, and it can be applied to the existence of multi-selfish nodes.
【作者單位】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61163051) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金資助項目(2009ZC050M)
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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本文編號：2297900