姜 參，馬榮娟

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WSN中基于壓縮感知的異常事件檢測(cè)方案

姜 參，馬榮娟

(渤海大學(xué)管理學(xué)院，遼寧 錦州 121013)

異常事件檢測(cè)問(wèn)題是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的研究熱點(diǎn)之一。為提高檢測(cè)效率，提出一種基于壓縮感知的異常事件檢測(cè)方案。通過(guò)壓縮采樣得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的測(cè)量值，將異常事件檢測(cè)問(wèn)題建模為帶權(quán)的1范數(shù)最小化問(wèn)題，采用正交匹配追蹤算法進(jìn)行迭代求解，根據(jù)檢測(cè)函數(shù)對(duì)求解結(jié)果進(jìn)行判斷，并依據(jù)判斷結(jié)果更新權(quán)值，開(kāi)始下一輪迭代，直到檢測(cè)出無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的所有異常事件。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方案的漏檢率和誤警率較低，與CCM和GEP-ADS方案相比，分別能節(jié)省約4.1%和5.8%的能耗。

無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；異常事件檢測(cè)；壓縮感知；測(cè)量值；迭代；權(quán)值

1 概述

無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注的研究熱點(diǎn)。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)一般部署在條件惡劣或者人類(lèi)很難進(jìn)入的環(huán)境中。在一個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中，分布著數(shù)量龐大的節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)往往被用戶(hù)用飛機(jī)或汽車(chē)運(yùn)輸，然后以隨機(jī)的方式放入指定區(qū)域執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。由于所有節(jié)點(diǎn)均具有有限的存儲(chǔ)空間和計(jì)算能力，同時(shí)通信范圍也有限，為了高效地完成任務(wù)，它們必須快速、自治地相互配合，以協(xié)作的方式進(jìn)行工作[1]。

異常事件檢測(cè)是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的一種重要應(yīng)用[2]。當(dāng)異常事件(比如化學(xué)物質(zhì)泄露、火災(zāi)等)發(fā)生后，往往希望傳感器節(jié)點(diǎn)能夠盡快檢測(cè)出事件可能發(fā)生的區(qū)域，并及時(shí)地向sink報(bào)告。然而由于受到物理環(huán)境和傳感器節(jié)點(diǎn)自身能量或容量的限制，現(xiàn)有的檢測(cè)方案經(jīng)常存在漏檢和誤檢現(xiàn)象，檢測(cè)的效率和效果不高。因此，本文對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的異常事件檢測(cè)方案進(jìn)行研究，提出一種改進(jìn)方案。

2 相關(guān)工作

此外，文獻(xiàn)[7]提出一種分布式的節(jié)點(diǎn)定位異常檢測(cè)方法，該方法利用聚類(lèi)拓?fù)錅p少通信量，同時(shí)降低以往集中式檢測(cè)存在的單點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)。該方法不需要任何已知的部署知識(shí)或額外的硬件，每個(gè)簇的簇頭節(jié)點(diǎn)只需根據(jù)該簇節(jié)點(diǎn)報(bào)告的位置和鄰居表信息進(jìn)行過(guò)濾計(jì)算、更新權(quán)值，即可確定和撤銷(xiāo)定位異常的節(jié)點(diǎn)；文獻(xiàn)[8]針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的自身特殊性和所面臨的路由安全威脅，提出了一種基于核聚類(lèi)的異常檢測(cè)方案KCAD，以檢測(cè)路由攻擊所導(dǎo)致的流量異常。該方案通過(guò)利用Mercer核，將輸入空間的流量特征樣本隱式地映射到高維特征空間，突出了不同樣本間的特征差異，從而更好地完成聚類(lèi)，提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率，同時(shí)還針對(duì)流量特征樣本做了時(shí)間維擴(kuò)展，使之更能反映近期網(wǎng)絡(luò)流量狀況，減少了由于歷史數(shù)據(jù)集影響所帶來(lái)的誤報(bào)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，KCAD方案能夠在較少的資源開(kāi)銷(xiāo)條件下，迅速、有效地檢測(cè)出傳感器網(wǎng)絡(luò)中的攻擊異常。

然而以上的檢測(cè)方案還存在以下不足：(1)都需要知道一些先驗(yàn)信息(如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?jié)點(diǎn)的分布等)；(2)大多假設(shè)異常事件服從某一特定的分布。事實(shí)上，在大規(guī)模無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中，先驗(yàn)信息是無(wú)法預(yù)先獲取的，異常事件的出現(xiàn)也是隨機(jī)的，因此，現(xiàn)有的檢測(cè)方案的漏檢和誤警現(xiàn)象較為嚴(yán)重。鑒于此，本文基于壓縮感知理論，提出一種改進(jìn)的異常事件檢測(cè)方案。

3 問(wèn)題建模

3.1 壓縮感知理論

本文主要采用壓縮感知理論[9]來(lái)進(jìn)行異常事件檢測(cè)，為了便于后續(xù)的描述，首先給出基于壓縮感知進(jìn)行信號(hào)處理的基本流程：

可以采用線(xiàn)性規(guī)劃技術(shù)來(lái)求解問(wèn)題(3)，目前已有的求解方法主要有OMP[10]、StOMP[11]和CP[12]等。

3.2 系統(tǒng)模型

本文考慮采用如圖1所示的系統(tǒng)模型，其中，橢圓區(qū)域表示無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測(cè)區(qū)域，根據(jù)異常事件的分布，整個(gè)區(qū)域被劃分為多個(gè)簇。區(qū)域內(nèi)的白色小圓表示普通傳感器節(jié)點(diǎn)；區(qū)域內(nèi)的黑色小圓表示檢測(cè)到異常事件發(fā)生的節(jié)點(diǎn)；區(qū)域外的黑色正六邊形表示簇頭節(jié)點(diǎn)；區(qū)域外的黑色正方形表示sink節(jié)點(diǎn)。

圖1 系統(tǒng)模型

一般而言，異常事件的數(shù)目總是遠(yuǎn)小于參與檢測(cè)的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)目，即異常事件是稀疏的，因此，可以采用壓縮感知技術(shù)來(lái)進(jìn)行異常事件檢測(cè)。為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，本文采用二進(jìn)制檢測(cè)模型，即檢測(cè)到異常事件的節(jié)點(diǎn)的信息數(shù)據(jù)值為1，其他的節(jié)點(diǎn)的信息數(shù)據(jù)值為0。基于二進(jìn)制檢測(cè)模型，節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)的變換基為單位矩陣，為了滿(mǎn)足壓縮感知理論的應(yīng)用條件，只需要保證投影矩陣和單位矩陣不相關(guān)，這是顯而易見(jiàn)的。

基于以上的系統(tǒng)模型，本文提出的異常事件檢測(cè)方案主要分為2階段：(1)在每個(gè)簇內(nèi)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)投影后路由到簇頭節(jié)點(diǎn)，簇頭基于收到的測(cè)量值執(zhí)行重構(gòu)操作和檢測(cè)處理；(2)各個(gè)簇頭發(fā)送各自的檢測(cè)結(jié)果到sink節(jié)點(diǎn)，最后得到一個(gè)全局的檢測(cè)結(jié)果。下文將對(duì)方案的細(xì)節(jié)進(jìn)行詳細(xì)闡述。

4 異常事件檢測(cè)算法

無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的噪聲對(duì)于基于壓縮感知的數(shù)據(jù)重構(gòu)方案性能具有較大損害。因此，為了避免這一不利因素，本文提出的異常事件檢測(cè)算法的主要特點(diǎn)是：它不需要任何先驗(yàn)信息，在存在噪聲的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中通過(guò)迭代操作進(jìn)行異常事件檢測(cè)，根據(jù)前一輪的檢測(cè)結(jié)果來(lái)對(duì)后一輪的檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，從而檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)中存在的異常事件。

4.1 全局網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的異常事件檢測(cè)

算法1全局網(wǎng)絡(luò)下的異常事件檢測(cè)算法(AE-DA)

4.2 異常事件的分布式檢測(cè)

事實(shí)上，異常事件在傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布是不均勻的，某些“熱點(diǎn)”節(jié)點(diǎn)更有可能發(fā)生事件，而全局網(wǎng)絡(luò)下的事件檢測(cè)算法隨機(jī)地對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行非自適應(yīng)線(xiàn)性映射從而得到觀測(cè)數(shù)據(jù)。這將帶來(lái)的問(wèn)題是如果觀測(cè)的數(shù)據(jù)包含很多來(lái)自正常節(jié)點(diǎn)的信息，那對(duì)所需的異常事件檢測(cè)不會(huì)有很大幫助，從而造成了檢測(cè)效率的下降，同時(shí)也導(dǎo)致了較大的傳輸消耗。因此，本文提出了一種分布式的異常事件檢測(cè)方案。首先，根據(jù)異常事件的分布將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為多個(gè)簇，然后分別進(jìn)行簇內(nèi)檢測(cè)。

以上的處理過(guò)程傾向于關(guān)注那些可能以較高概率發(fā)生異常事件的簇，因此，可以提高異常事件檢測(cè)的質(zhì)量。相反地，以上的處理對(duì)那些不太可能發(fā)生異常事件的簇指派的測(cè)量矩陣較為稀疏，即對(duì)這些簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相對(duì)較少的測(cè)量操作，從而節(jié)省了節(jié)點(diǎn)的能量。綜上所述，本文提出的基于壓縮感知的異常事件分布式檢測(cè)算法如下：

算法2異常事件分布式檢測(cè)算法(AE-DDA)

5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

5.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

為測(cè)試本文方案的性能，以Matlab2012為工具進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，主要考察本文的2種方案(AE-DA和AE-DDA)在不同噪聲環(huán)境下的進(jìn)行異常事件檢測(cè)的有效性，并進(jìn)行對(duì)比分析。

5.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

從檢測(cè)錯(cuò)誤和能耗兩方面對(duì)本文方案的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(2)能耗：本文計(jì)算數(shù)據(jù)匯集的傳輸代價(jià)，因?yàn)樗鼘?duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的總能耗貢獻(xiàn)最大。假設(shè)在每一跳中傳輸一個(gè)比特所消耗的能量是相同的，本文將之定義為1。此外，如果在路由路徑的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)上需要發(fā)送bit，那么在路徑上的每一個(gè)新節(jié)點(diǎn)都需要傳輸bit，此外需要傳送一些額外的比特。因此，總能耗為：

5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較

圖2 AE-DA方案的漏檢率

圖3 AE-DA方案的誤警率

圖4 AE-DDA和AE-DA方案的漏檢率比較

圖5 AE-DDA和AE-DA方案的誤警率比較

當(dāng)測(cè)量數(shù)目=250時(shí)，AE-DDA在不同簇中運(yùn)行時(shí)的能耗對(duì)比見(jiàn)圖6?？梢钥闯?，在最開(kāi)始時(shí)，AE-DDA在4個(gè)簇中的能耗相同，隨著迭代次數(shù)的增加，簇1和簇2消耗的能量相當(dāng)于簇3和簇4的3倍和5倍，這表明簇1和簇2中存在更多的“熱點(diǎn)”，即異常事件更有可能在簇1和簇2中發(fā)生，可以考慮為簇1和簇2分配更多的能源，從而保證網(wǎng)絡(luò)的可靠性。

圖6 AE-DDA方案的能量開(kāi)銷(xiāo)

為了說(shuō)明AE-DDA的優(yōu)越性，圖7給出了AE-DDA與AE-DA的能量消耗對(duì)比結(jié)果?？梢钥吹?，初始時(shí)，AE-DDA的能量開(kāi)銷(xiāo)比AE-DA節(jié)省了約6.5%，隨著算法迭代次數(shù)的增加，AE-DDA的能量開(kāi)銷(xiāo)比AE-DA節(jié)省了約5%。仔細(xì)分析其原因可知，這主要是因?yàn)锳E-DA算法隨機(jī)地對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行非自適應(yīng)線(xiàn)性映射從而得到觀測(cè)數(shù)據(jù)，這會(huì)導(dǎo)致獲得的觀測(cè)數(shù)據(jù)包含很多來(lái)自正常節(jié)點(diǎn)的信息，這些節(jié)點(diǎn)的信息對(duì)于提高檢測(cè)率沒(méi)有多大幫助，反而增加了傳輸開(kāi)銷(xiāo)，消耗了更多的能量，而AE-DDA獲得的觀測(cè)數(shù)據(jù)則大多來(lái)自于“熱點(diǎn)”節(jié)點(diǎn)，因此，在保證檢測(cè)率的前提下，減少了不必要的通信開(kāi)銷(xiāo)，從而節(jié)省了能量。

圖7 AE-DDA與AE-DDA方案的能量開(kāi)銷(xiāo)對(duì)比

圖8給出了AE-DDA與目前較為典型的異常事件檢測(cè)方案GEP-ADS[14]、CCM[15]的漏檢率對(duì)比結(jié)果。可以看出，隨著SNR的增加，3種方案的漏檢率都在下降，其中AE-DDA的性能更優(yōu)。在相同的SNR下，從10 dB到30 dB，相比于GEP-ADS和CCM，AE-DDA的漏檢率分別下降了約29%~55%和40%~66.7%。仔細(xì)分析其原因可知，這主要是因?yàn)锳E-DDA基于壓縮感知技術(shù)采用隨機(jī)高斯矩陣對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)觀測(cè)，確保了每個(gè)節(jié)點(diǎn)測(cè)量值的重要性是一樣的，因此，AE-DDA具有較好的抗噪能力，另外基于OMP的迭代求解結(jié)果對(duì)權(quán)值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，確保其不存在事件覆蓋空洞，取得了較好的結(jié)果。

圖8 不同方案的漏檢率比較

圖9 不同方案的能量開(kāi)銷(xiāo)比較

6 結(jié)束語(yǔ)

異常事件檢測(cè)是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)基本研究問(wèn)題，本文采用壓縮感知理論，將異常事件檢測(cè)問(wèn)題建模為稀疏信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題，然后通過(guò)迭代地調(diào)整信號(hào)重構(gòu)中的權(quán)重參數(shù)來(lái)自適應(yīng)地提高檢測(cè)質(zhì)量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方案在漏檢率、誤警率以及能耗方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方案。下一步研究工作的重點(diǎn)在于：(1)基于壓縮感知理論，研究數(shù)據(jù)收集中的安全性與可靠性問(wèn)題，主要考慮如何在保證數(shù)據(jù)收集效率的同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)不被篡改、泄密等問(wèn)題。(2)基于壓縮感知理論，進(jìn)一步研究無(wú)需先驗(yàn)信息的事件覆蓋問(wèn)題，確保事件檢測(cè)的可靠性和及時(shí)性。

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編輯 金胡考

Anomaly Event Detection Scheme Based on Compressive Sensing in Wireless Sensor Network

JIANG Shen, MA Rong-juan

(School of Management, Bohai University, Jinzhou 121013, China)

The anomaly event detection problem in Wireless Sensor Network(WSN) is currently a hot topic. In order to improve the detection efficiency, this paper proposes an anomaly event detection scheme based on compressive sensing. The measurements of the sensed data are obtained based on the compressive sampling, and the anomaly event detection problem is modeled as the reweighted1minimization problem, which is iteratively solved by the Orthogonal Matching Pursuit(OMP) algorithm. Furthermore, the solution is judged by the detection function. The weight is refreshed in the next iteration according to the judgments, until all abnormal events are detected in Wireless Sensor Network(WSN). Experimental results show that the proposed scheme can obtain the lower probability of missed detection and false alarm in different noise environments. Compared with the CCM and GEP-ADS scheme, the energy consumption of this scheme id saved by approximately 4.1% and 5.8%.

Wireless Sensor Network(WSN); anomaly event detection; compressive sensing; measurement; iteration; weight

1000-3428(2014)03-0137-06

A

TP393

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71201012)；2013年遼寧省教育廳科學(xué)研究基金資助一般項(xiàng)目(W2013156)。

姜 參(1981－)，男，講師、碩士，主研方向：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；馬榮娟，副教授、碩士。

2013-05-02

2013-07-17 E-mail：27853411@qq.com

10.3969/j.issn.1000-3428.2014.03.028