[发明专利]一种适用于无线传感器网络的基于最小二乘法的干扰识别方法

权利要求书

1.一种适用于无线传感器网络的基于最小二乘法的干扰攻击识别方法，该方法使用正常数据收集模块、正常数据分析模块以及用于判定攻击的模块，其特征在于，所述干扰攻击识别方法包括以下步骤：

步骤1：所述正常数据收集模块收集正常通信情况下的节点数据，并进行统计；所述节点数据为RSSI与PDR的值，其中RSSI值为信号强度指示，即，正常节点接收到数据包时的发送节点的信号强度；PDR值为数据包到达率，即，正常节点接收到的数据包与发送节点发送的数据包的比值；

步骤2：所述正常数据分析模块处理上述步骤1的正常数据收集模块收集到的数据，通过曲线拟合方法进行拟合，得到拟合函数为sigmoid函数然后根据后续收到的数据利用最小二乘法对拟合的曲线进行参数调整，即调整a，b的值；

所述对拟合曲线进行修正的方法为：将x_测代入上述拟合函数得求出令(f(x_测)-y_测)²或|f(x_测)-y_测|值最小时的a，b值，其中，x_测，y_测为实际的测试值；

为了确定不同节点的参数值a，b，通过以下步骤来修正a，b的值，其中δ和θ为设定的误差阈值，且假设在修正过程中没有干扰，调整过程包括：

将测得的x_测值代入上述拟合函数，若f(x_测)≤y_测，则保持a，b值不变；

若f(x_测)>y_测，并且f(x_测)-y_测≤|δ|，则保持a，b值不变；

若f(x_测)>y_测，并且|δ|<f(x_测)-y_测≤|θ|，则修改a，b的值；

若f(x_测)>y_测，并且f(x_测)-y_测>|θ|，则放弃此次测试数据；

步骤3：根据上述步骤2中得到的sigmoid函数来对后续收到的数据进行判断，设定判断过程中的误差阈值为ω，判断过程包括：

将测得的x_测代入上文中修正后确定的sigmoid函数，若f(x_测)≤y_测，则此时网络处于正常状态；

若f(x_测)>y_测，并且f(x_测)-y_测≤|ω|，则此时网络处于正常状态；

若f(x_测)>y_测，并且f(x_测)-y_测>|ω|，则此时网络存在干扰。