CN110213788A - 基于数据流时空特征的wsn异常检测及类型识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，包括以下步骤：步骤S1:采用时空滑动窗口获取待测传感器目标节点及其邻居节点的实时数据流；步骤S2：将获取的实时数据流映射到对应的状态空间，并构建成Markov链的形式，基于Markov链计算状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵提取实时数据流的时空特征；步骤S3：构建多分类卷积神经网络模型，并训练，得到训练好的多分类卷积神经网络模型模型；步骤S4：将实时数据流的时空特征输入至已训练好的多分类卷积神经网络模型模型中，通过前向传播，计算输出结果；步骤S5：根据模型输出结果判断数据流是否异常，并区分故障异常和事件异常。本发明可实现无线传感器网络的实时异常监测和异常类型识别。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法。
背景技术
无线传感器网络(Wireless SensorNetwork，WSN)受到恶劣天气、自然事件、仪器故障等因素的影响，传感器数据异常时有发生。由于异常事件和仪器故障均能导致传感器产生类似的异常值，因此及时准确地检测传感器异常值并区分异常类型，对控制数据质量和判断异常来源有重要意义。
WSN异常检测方法是近年来国内外的研究热点。其中基于数据时空特征的异常检测方法和基于分类的异常检测方法是该领域的经典算法。基于数据时空特征的方法能在一定程度上判断数据类型，但没有将数据的时间特征和空间特征结合起来，且过度依赖于假设的数据分布，而假设往往不能反映出数据的真实分布。基于分类的方法不受数据分布和数据范围假设的限制，但由于带标记数据有限，分类器不能捕获异常数据的全部特征，难以进一步区分异常数据类型。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，实现无线传感器网络的实时异常监测和异常类型识别。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，包括以下步骤：
步骤S1:采用时空滑动窗口获取无线传感器网络目标节点及其邻居节点的实时数据流；
步骤S2：将获取的实时数据流映射到对应的状态空间，并构建成Markov链的形式，基于Markov链计算状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵提取实时数据流的时空特征；
步骤S3：构建多分类卷积神经网络模型，并从待测传感器历史数据中提取样本训练多分类卷积神经网络模型模型，得的训练好的多分类卷积神经网络模型模型；
步骤S4：将实时数据流的时空特征输入至已训练好的多分类卷积神经网络模型模型中，通过前向传播，计算输出结果；
步骤S5：根据模型输出结果判断数据流是否异常，并区分故障异常和事件异常。
进一步的，所述时空滑动窗口由目标节点及邻居节点最近的W个时刻的检测数据组成，通过时空滑动窗口模型获取目标节点及邻居节点的实时数据流。
进一步的，所述将获取的实时数据流映射到对应的状态空间，具体为：
设传感器数据序列为{u1，u2，...，ut}，ut为传感器在t时刻的测量值，ut的差值特征为Δut＝ut-ut-1；首先计算序列中每个数据的差值特征，将原始序列转化为差值序列{Δu1，Δu2，...，Δut}，并根据3σ准则将传感器数据序列按其差值特征的大小映射到相应的状态空间；状态空间S包含9个状态，分别是a、b、c、d、e、f、g、h、k，对于传感器数据序列中的任一值ut，若ut的差值特征Δut满足映射函数中的相应条件，则将ut映射到状态空间S＝{a,b,c,d,e,f,g,h,k}中的对应状态，具体映射函数为：
其中，σ为差值序列{Δu1，Δu2，...，Δut}的标准差，传感器数据序列{u1，u2，...，ut}经过状态映射后转变为状态序列{s1，s2，...，st}。
进一步的，所述基于Markov链计算状态转移概率矩阵提取数据流的时间特征，计算交叉状态转移概率矩阵提取数据流的空间特征，具体如下：
(1)状态转移概率矩阵的计算方法如下：
A.将状态映射后的目标节点状态序列{s1，s2，...，st}构造成一阶Markov链模型X＝{X1，X2，...，Xt}，X模型中t时刻的状态仅与t-1时刻的状态有关。X模型的状态空间为S＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}；
B.计算目标节点状态序列所构建的X模型的状态转移概率pij，pij表示模型X在t-1时刻出现状态si后，在t时刻出现状态sj的概率，其中si，sj∈S。pij的计算公式如下：
式中，N(·)用于计算状态出现的总次数；
C.计算目标节点状态序列在状态空间S＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}内的所有可能的状态转移概率pij，构成状态转移概率矩阵P，矩阵P的大小为9×9，矩阵为：
其中，pij≥0且
(2)交叉状态转移概率矩阵的计算方法如下：
A.将状态映射后的目标节点状态序列和邻居节点状态序列分别构建成Markov链模型；对于目标节点A和节点A的邻居节点B，将A、B节点的状态序列分别构建成马尔科夫链模型和模型的状态空间分别为SA＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}、SB＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}。
B.然后计算目标节点状态序列与邻居节点状态序列的交叉状态转移概率
表示模型XA在t-1时刻出现状态后，模型XB在t时刻出现状态的概率，其中 的计算公式如下：
其中N(·)用于计算状态出现的总次数；
C.最后计算目标节点与邻居节点状态序列在状态空间SA＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}、SB＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}内的所有可能的交叉状态转移概率构成交叉状态转移概率矩阵PAB，矩阵PAB的大小为9×9，矩阵为：
其中，且
进一步的，所述步骤S3具体为：
步骤S31:构建多分类卷积神经网络模型，模型由输入层，卷积层C1，池化层S1，卷积层C2，池化层S2，全连接层FC1，全连接层FC2和输出层构成，共8层，模型中的激活函数为ReLU函数；
多分类卷积神经网络模型中每一层的作用及具体参数设置如下：输入层：输入数据为基于Markov提取的时空滑动窗口数据的时空特征，时空
特征为目标站点时空特征矩阵集合Π，Π由n个9×9的矩阵组成，包括目标站点的状态转移概率矩阵Π11和目标站点与邻居站点的交叉状态转移概率矩阵Π12，Π13，...，Π1n。
交替的卷积与池化层：交替的卷积层和池化层即卷积层(C1)，池化层(S1)，卷积层(C2)，池化层(S2)，交替的卷积层与池化层用于提取时空特征矩阵集合Π在不同局部区域的特征图。卷积层(C1)通过64个大小为3×3，步幅为1×1的卷积核对矩阵集合Π进行卷积运算，并经过ReLU激活函数得到输出特征图。池化层(S1)通过大小为2×2，步幅为1×1的池化窗口对提取的特征图进行压缩，减少冗余特征。卷积层(C2)通过128个大小为3×3的卷积核继续提取更高层次的特征。池化层(S2)通过大小为2×2步幅为1×1的池化窗口压缩特征图，得到最终的特征。
全连接层：模型采用2个全连接层以多层人工神经网络的方式对卷积层和池化层最后得到的特征图进行整合和降维，全连接层的神经元个数分别为128和64，经过2个全连接层后，特征图转化为64维的向量。
输出层：通过Softmax分类器将全连接层输出的64维向量全连接到输出层，并计算每个类别的输出概率，输出概率最高的类别为样本的计算类别。输出层包含4个神经元，代表目标节点数据流的类型，分别为正常、事件异常和固定型故障异常和漂移型故障异常。根据输出层的计算结果可判断数据流是否异常，并区分故障异常和事件异常。
步骤S32：从传感器历史数据中提取出正常、事件异常、漂移故障和固定值故障类样本，构成训练样本集合和测试样本集合；
步骤S33：将训练样本映射到对应的状态空间，构建成Markov链的形式，基于Markov链计算状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵提取样本的时空特征；
步骤S34：将计算得到的训练样本的时空特征输入至多分类卷积神经网络模型进行训练，直到模型收敛，保存模型结构信息和模型参数信息.
进一步的，所述多分类卷积神经网络模型的训练过程包括前向和后向传播，前向传播过程中通过卷积层与池化层提取输入层数据的不同特征，全连接层整合特征，经过Softmax得到分类结果，并计算交叉熵损失，后向传播时根据链式法则计算梯度值，通过随机梯度下降法更新各层权重。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
1、本发明采用时空滑动窗口模型获取传感器的实时数据流，可实现无线传感器网络的实时异常监测和异常类型识别。
2、本发明充分保留了传感器数据流的时间特征和空间特征，且相较于经典的基于时空特征的异常检测方法，本发明在异常检测的过程中不依赖于传感器数据流的假设分布，更符合现实情况。
3、本发明设计了8层多分类卷积神经网络模型对数据流的时空特征矩阵进行分类识别，且相较于经典的分类模型，多分类卷积神经网络模型能够从有限的样本数据中提取更多利于分类的信息，具有较高的分类精度，可以有效地检测异常并区分异常类型。
附图说明
图1是本发明实施例的方法流程示意图；
图2是本发明一实施例中时空滑动窗口模。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
请参照图1，本发明提供一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，并在SensorScope无线传感器网络和带标记的LWSNDR无线传感器网络上实施，具体实施方式如下：
步骤S1：构建并训练多分类卷积神经网络模型，具体步骤如下：
步骤S11：首先从传感器历史数据中提取出正常、事件异常、漂移故障和固定值故障类样本，数据集情况如表1所示；然后从每个样本集中随机选择总样本的80％作为训练样本，20％为测试样本。
(1)在SensorScope无线传感器网络实施案例中，选择2号、7号和9号传感器为目标节点，邻居节点数为4，以节点收集的温度数据作为检测变量，从历史数据中选取正常、环境异常、漂移故障和固定值故障类样本，共收集3个样本集。SensorScope样本集的样本维度为30×5，样本的行代表不同的时刻，列代表目标节点及其邻居节点。
(2)在带标记的LWSNDR无线传感器网络实施案例中，选择单跳无线传感器网络中受热水壶干扰的室内1号和室外4号节点的传感器节点为目标节点，未受干扰的室内2号和室外3号节点为各自的邻居节点，从收集的湿度(H)和温度(T)数据中选取事件异常样本和正常样本，收集4个样本集。LWSNDR样本集的样本维度为34×2，样本的行代表不同的时刻，列代表目标节点及其邻居节点。
表格1样本集情况
步骤S12：将训练样本映射到对应的状态空间，构建成Markov链的形式，然后基于Markov链计算状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵提取训练样本的时空特征。
(1)计算SensorScope-2，SensorScope-7，SensorScope-9训练样本集中每个样本的状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵。对于每一个样本，状态转移概率矩阵由目标节点状态序列计算得到，矩阵大小为9×9；交叉状态转移概率矩阵由目标节点状态序列与邻居节点状态序列计算得到，矩阵大小为4×9×9。两种矩阵构成时空特征矩阵集合Π，Π的数据维度5×9×9，Π为样本的时空特征。
(2)计算LWSNDR-1-H，LWSNDR-1-T，LWSNDR-2-H，LWSNDR-2-T训练样本集中每个样本的状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵。对于每一个样本，状态转移概率矩阵由目标节点状态序列计算得到，矩阵大小为9×9；交叉状态转移概率矩阵由目标节点状态序列与邻居节点状态序列计算得到，矩阵大小为9×9。两种矩阵构成时空特征矩阵集合Π，Π的数据维度为2×9×9，Π为样本的时空特征。
步骤S13：构建由输入层、交替的卷积与池化层、全连接层和输出层构成的8层多分类卷积神经网络模型，模型的输入为样本的时空特征，输出为样本对应的异常类型。
模型超参数设置为：学习率(learning_rate)为0.001，学习率动态衰减率(decay_rate)为0.9，迭代次数(epoch)为200，随机失活率(dropout)为0.2。由于SensorScope样本集和LWSNDR样本集的样本数量不同，故在本实施案例中将SensorScope样本集的批尺寸大小(batch_size)设置为100，将LWSNDR样本集模型的批尺寸大小(batch_size)设置为60。
步骤S14：依次将训练样本的时空特征输入至多分类卷积神经网络模型进行训练，得到7个训练好的模型。
(1)在SensorScope无线传感器网络实施案例中，将SensorScope-2，SensorScope-7，SensorScope-9样本集输入至多分类卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的S2，S7，S9模型。
(2)在LWSNDR无线传感器网络实施案例中，将LWSNDR-1-H，LWSNDR-1-T，LWSNDR-2-H，LWSNDR-2-T样本集输入至多分类卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的L1-H，L1-T，L2-H，L2-T模型。
模型训练包括以下内容：
(1)前向传播(Forward)。模型中的层按照从前至后顺序依次进行前向传播，第L层的输出是第L+1层的输入。在前向传播的末尾，定义损失函数，用于衡量网络模型输出的分类结果与样本真实标签的差异，本实施案例将交叉熵损失函数作为损失函数。
(2)反向传播(Backward)。首先利用链式法则和随机梯度下降算法，由后至前计算权值梯度，然后结合学习率和权值梯度，更新每层对应的权值。
(3)循环迭代训练网络。通过多次迭代训练多分类卷积神经网络模型，每次迭代包括前向传播和反向传播。循环迭代至模型收敛，保存模型结构信息和模型参数信息。
步骤S2：采用时空滑动窗口获取无线传感器网络目标节点及其邻居节点的实时数据流。
(1)在SensorScope无线传感器网络实施案例中，将未参与模型训练的传感器数据视为实时数据，采用时空滑动窗口获取2号，7号，9号目标节点及其邻居节点的实时温度数据流，共得到3个实时数据流，数据流的维度为30×5。
(2)在LWSNDR无线传感器网络实施案例中，将未参与模型训练的传感器数据视为实时数据，采用时空滑动窗口获取室内1号和室外4号目标节点及其邻居节点的实时温度数据流和实时湿度数据流，共得到4个实时数据流，数据流的维度为34×2。
构建的时空滑动窗口模型如下：
时空滑动窗口由目标节点及邻居节点最近的W个时刻的检测数据组成，建立的时空滑动窗口如图2所示，窗口大小为n×W，行代表不同的节点，其中，S1表示目标节点，{S2，...Sn}表示目标节点通信范围内的邻居节点集合；列代表传感器节点在不同时刻的检测值，{ui1，ui2，...，uiW}表示对应节点Si在最近W个时刻内的检测序列。当新数据产生时，时空滑动窗口整体向前滑动一个位置，将原窗口最末端的数据删除，并加入新的数据，以此实现时空滑动窗口的更新。
步骤S3：将获取的实时数据流映射到对应的状态空间，构建成Markov链的形式，并基于Markov链计算状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵提取实时数据流的时空特征；
(1)在SensorScope无线传感器网络实施案例中，计算得到的实时数据流的时空特征为状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵组成的时空特征矩阵集合Π，Π的数据维度5×9×9。
(2)在LWSNDR无线传感器网络实施案例中，计算得到的实时数据流的时空特征为状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵组成的时空特征矩阵集合Π，Π的数据维度2×9×9。
步骤S4：加载保存的模型和已训练好的模型参数，将获取的实时数据流的时空特征矩阵分别输入至对应的已训练好的分类卷积神经网络模型中，通过前向传播，计算输出结果。
(1)在SensorScope无线传感器网络实施案例中，将2号，7号，9号目标节点及邻居节点的实时数据流的时空特征分别输入至S2，S7，S9模型，并计算输出结果。
(2)在LWSNDR无线传感器网络实施案例中，将室内1号和室外4号目标节点及其邻居节点的实时温度数据流和实时湿度数据流分别输入至L1-H，L1-T，L2-H，L2-T模型，并计算输出结果。
步骤S5：根据模型结果判断实时数据流是否异常，并区分故障异常和事件异常。若实时数据流存在故障异常或事件异常，表明实时数据流对应的目标节点发生了故障或者目标节点附近存在异常事件，以此实现无线传感器网络的异常检测及类型识别。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (6)
1.一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：采用时空滑动窗口获取无线传感器网络目标节点及其邻居节点的实时数据流；
步骤S2：将获取的实时数据流映射到对应的状态空间，并构建成Markov链的形式，基于Markov链计算状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵提取实时数据流的时空特征；
步骤S3：构建多分类卷积神经网络模型，并从无线传感器历史数据中提取样本训练多分类卷积神经网络模型模型，得的训练好的多分类卷积神经网络模型模型；
步骤S4：将实时数据流的时空特征输入至已训练好的多分类卷积神经网络模型模型中，通过前向传播，计算输出结果；
步骤S5：根据模型输出结果判断数据流是否异常，并区分故障异常和事件异常。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，其特征在于：所述时空滑动窗口由目标节点及邻居节点最近的甲个时刻的检测数据组成，通过时空滑动窗口模型获取目标节点及邻居节点的实时数据流。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，其特征在于：所述将获取的实时数据流映射到对应的状态空间，具体为：
设传感器数据序列为{u1，u2，...，ut}，ut为传感器在t时刻的测量值，ut的差值特征为Δut＝ut-ut-1；首先计算序列中每个数据的差值特征，将原始序列转化为差值序列{Δu1，Δu2，...，Δut}，并根据3σ准则将传感器数据序列按其差值特征的大小映射到相应的状态空间；状态空间S共包含9个状态，分别是a、b、c、d、e、f、g、h、k，对于传感器数据序列中的任一值ut，若ut的差值特征Δut满足映射函数中的相应条件，则将ut映射到状态空间S＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}中的对应状态，映射函数为：
其中，σ为差值序列{Δu1，Δu2，...，Δut}的标准差，传感器数据序列{u1，u2，...，ut}经过状态映射后转变为状态序列{s1，s2，...，st}。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，其特征在于：所述基于Markov链计算状态转移概率矩阵提取数据流的时间特征，计算交叉状态转移概率矩阵提取数据流的空间特征，具体如下：
(1)状态转移概率矩阵的计算方法如下：
A.将状态映射后的目标节点状态序列{s1，s2，...，st}构造成一阶Markov链模型X＝{X1，X2，...，Xt}，X模型中t时刻的状态仅与t-1时刻的状态有关；X模型的状态空间为S＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}；
B.计算目标节点状态序列所构建的X模型的状态转移概率pij，pij表示模型X在t-1时刻出现状态si后，在t时刻出现状态sj的概率，其中si，sj∈S。pij的计算公式如下：
式中，N(·)用于计算状态出现的总次数；
C.计算目标节点状态序列在状态空间S＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}内的所有可能的状态转移概率pij，构成状态转移概率矩阵P，矩阵P的大小为9×9，矩阵为：
其中，pij≥0且
(2)交叉状态转移概率矩阵的计算方法如下：
A.将状态映射后的目标节点状态序列和邻居节点状态序列分别构建成Markov链模型；对于目标节点A和节点A的邻居节点B，将A、B节点的状态序列分别构建成马尔科夫链模型和模型的状态空间分别为SA＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}、SB＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}。
B.然后计算目标节点状态序列与邻居节点状态序列的交叉状态转移概率 表示模型XA在t-1时刻出现状态后，模型XB在t时刻出现状态的概率，其中 的计算公式如下：
其中N(·)用于计算状态出现的总次数；
C.最后计算目标节点与邻居节点状态序列在状态空间SA＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}、SB＝{a，b，c，d，e，f，g，h，k}内的所有可能的交叉状态转移概率构成交叉状态转移概率矩阵PAB，矩阵PAB的大小为9×9，矩阵为：
其中，且
5.根据权利要求1所述的一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：
步骤S31：构建多分类卷积神经网络模型，模型由输入层，卷积层C1，池化层S1，卷积层C2，池化层S2，全连接层FCl，全连接层FC2和输出层构成，共8层，模型中的激活函数为ReLU函数；
步骤S32：从传感器历史数据中提取出正常、事件异常、漂移故障和固定值故障类样本，构成训练样本集合和测试样本集合；
步骤S33：将训练样本映射到对应的状态空间，构建成Markov链的形式，基于Markov链计算状态转移概率矩阵和交叉状态转移概率矩阵提取样本的时空特征；
步骤S34：将计算得到的训练样本的时空特征输入至多分类卷积神经网络模型进行训练，直到模型收敛，保存模型结构信息和模型参数信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据流时空特征的WSN异常检测及类型识别方法，其特征在于：所述多分类卷积神经网络模型的训练过程包括前向和后向传播，前向传播过程中通过卷积层与池化层提取输入层数据的不同特征，全连接层整合特征，经过Softmax得到分类结果，并计算交叉熵损失，后向传播时根据链式法则计算梯度值，通过随机梯度下降法更新各层权重。
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