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无线传感器网络异常检测分析系统综述报告
一、引言
随着物联网技术的快速发展和普及，各类传感器节点的广泛应用成为了大数据采集的重要手段。无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和控制物理或环境条件。WSN在工业、农业、环境监测等领域都有着广泛的应用，这些应用场景中我们更加关注的是系统的健康状态检测，即异常检测。传统的异常检测算法无法满足无线传感器网络中的要求，用户经常需要自己编写并调整算法以满足特定的应用要求。由此，我们需要设计一个更加集成化和标准化的系统来进行异常检测分析。
二、无线传感器网络异常检测分析系统分类
1.基于数据的方法
该方法使用传感器数据来预测各种事件或情况下的可能性。它需要从采集的传感器数据中提取特征，并根据这些特征构建模型。这些模型可以在检测到异常事件之前进行分析和学习，以便更好地确定异常情况的发生。基于数据的异常检测方法需要使用相关算法和技术，如聚类（Clustering）、主成分分析（PCA）、离群点检测（OutlierDetection）等。
2.基于行为的方法
该方法通过监测节点的行为模式来检测异常事件。该方法更多的是通过需要人工编写规则和约束条件的方式来判断。例如，在监测厂房的传感器网络中，人工约束条件可能是处理能力是否超出预期范围或是否发出异常声响等。然而，由于WSN的链路质量和噪声造成的影响，这种约束条件可能会受到很大的影响。因此，基于行为的方法需要更多依托于基于数据的方法来进行实现。
3.统计方法
该方法通过分析数据的统计特性来检测异常事件。该方法通常需要使用各种统计模型来预测物理或环境变化的特征。在这里，我们可以使用马尔可夫模型（MarkovModel）、自回归模型（Auto-RegressiveModel）、长短时记忆网络模型等，来进行异常检测分析。
三、无线传感器网络异常检测分析系统设计
1.数据采集
在无线传感器网络异常检测分析系统中，首先需要从传感器节点中采集数据。数据的来源可能涉及机器、测量设备、传感器等等。为了最大限度地利用这些数据，我们需要构建适当的数据结构来存储数据。在这一步骤中，我们还需要考虑数据的分布式存储问题，因为数据可能会在不同的位置进行采集。
2.数据预处理
在数据采集之后，我们需要对数据进行处理和清洗。这个处理的过程可以包括数据清除、数据过滤、数据采样、数据均衡化、数据矫正等。因为数据中的一些噪声和异常点可能会影响之后的异常检测，所以需要对原始数据进行处理和清洗以消除这些噪声和异常值。
3.特征提取
当数据预处理完成后，我们需要从数据中提取相关的特征。这个过程可以使用一系列的算法和模型，来提取出数据的重要特征，例如聚类分析、主成分分析、离群点检测等。提取到的特征可以更好的帮助建立模型，并更精准的预测异常事件。
4.建立模型
通过提取的数据特征，在数据集上建立机器学习模型，以对发现的异常事件进行分析和学习。这些模型可以是无监督学习模型也可以是半监督学习模型，如聚类模型、深度学习模型等。根据不同的特征和数据集，选择适合的机器学习算法和模型，可以更加准确地捕获到异常事件的特定模式和规律。
5.异常检测
在建立好模型之后，我们就可以进行异常检测了。使用已经学习的模型对传感器数据进行分析和判断，以检测是否存在异常情况。异常检测模块可以将检测结果反馈给下一步或者告警出来，对后续的数据采集进行指导和帮助。
四、结论
无线传感器网络异常检测分析系统是一种新型的工具，能够快速分析和识别WSN中的异常事件，并采取必要的措施来控制和纠正问题。该系统需要不断更新和改进，以满足不同场景下的需求和要求。在今天的智能制造和智能城市创建中，无线传感器网络异常检测分析系统将会发挥越来越重要的作用。