基于多变元可视化的网络诊断关键技术研究

Wireless sensor network is a fundamental part of IOTs, and it is a bridge connected the real world with the digital world, is widely used in many areas of environmental awareness, danger navigation and traffic monitoring. However, due to the node resource constrained, wireless multi-hop data transmission, the impact of self-organization of distributed computing, complex and volatile operating environment and other factors, the health status of the sensor network itself is difficult to get reliable guarantee. Especially in large-scale sensor networks, such high unreliability is particularly evident. The main research contents of our project are multivariate visualization-based network anomaly detection approach and assessment of diagnostic strategies. Faced with high-dimensional and heterogeneous data and weak computing ability of the node, our project intends to depart from the data visualization methods, and study network anomaly detection, design efficient detection algorithm, in order to guarantee the intelligent management of the sensor network. For the assessment and selection of diagnostic strategies, build restrictive conditions to formalize the diagnostic strategies, and guide the selection of diagnostic strategies through multi-objective optimization, further to lead the future design of diagnostic strategies. What we have done is to provide the protection of durable and stable operation for sensor networks.

无线传感网是物联网感知现实世界的基础组成部分，是连接现实世界与数字世界的桥梁，被广泛的应用于环境感知、危险境地导航与交通流量监控等诸多领域。然而，由于传感网的节点资源受限，数据传输无线多跳，计算分布式自组织，运行环境复杂多变等因素的影响，传感网自身的健康状况难以得到可靠保证。在大规模传感网中，这样的高不可靠性尤为明显。本课题主要研究基于多变元可视化的网络异常检测方法以及传感网诊断策略的评估选择方法。面对传感网收集的诊断数据高维异构，计算能力较弱等挑战，课题组拟从数据可视化的方法出发，研究网络异常检测，设计高效的检测算法，实现传感网的智能可管理。在诊断策略的评估与选择设计方面，构建限定性条件的诊断策略形式化方法，并通过多目标优化算法指导选择诊断策略，引领未来的诊断策略设计研究。基于本课题的研究为传感网的稳定持久运行提供了必要的保障。

本项目的研究目标是：1) 构建高维异构数据的特征提取方法，使其满足消除冗余、降低诊断方法开销和提升数据可用性的需求；2) 通过多变元数据可视化的模型转换，构建合适的距离和时间相似度数据模型进行网络的异常诊断；3) 构建基于多目标优化的诊断评估策略选择与设计指导方法，引领未来传感网诊断与异常检测的发展方向。本项目的原有研究计划的基础上项目组着重研究了可视化网络诊断的应用设计，网络管理中信息势场的轻量级构建，组网与网络管理，数据访问控制可靠性问题研究和基于可视化特征的智能感知应用研究。本项目主要围绕在基于物联网的网络可视化诊断与网络管理相关关键技术进行研究，取得了一系列研究成果，这些研究成果能够完成对研究目标的技术支撑，具体请参见研究工作主要进展、结果和影响。. 在无线传感网数据可视化、可视化特征方面，我们主要研究可视化算法和技术方法，数据可视化主要工作是分析和理解数据，根据数据选择一种合适的可视化算法和技术方法并对其进行改进，再将算法通过程序代码进行设计实现，并最终通过分析其可视化效果来获得数据传达得未知信息，并通过一定的方法对于算法的故障检测的能力进行研究。. 在无线传感网异常检测、组网、可靠性研究方面，我们提出了一种基于时空相似度的无线传感网异常检测方法，包括：根据特征集抽取算法获取代表性特征属性集；将代表性特征属性集映射到二维可视空间并获取可视化数据；对所述数据模型进行空间相似度计算以完成基于时空相似度的无线传感网异常检测。采用该技术方案，我们实现了传感器网络中的异常检测，对于异常检测中的特征提取从而进行检测的方法，对于判断异常特征属性之间的联系进而得出有效的、准确率高的异常检测结果提出具体可行的方案，具有处理负责密集节点的异常检测能力，使得传感器网络在更加复杂的场景下更精确地工作。