无线传感器网络(WSN)广泛应用于环境监测、工业生产等领域。传感器节点协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内监测对象的信息,并报告给用户。但是WSN在运行的时候,由于传感器节点硬件限制或者环境影响等因素,导致节点采集数据可靠性差,这些都严重影响了网络的监测结果的准确性。因此,无线传感器网络异常数据的检测越来越重要并受到广泛关注。本文在查阅大量相关资料并对当前检测算法进行分析的基础上,主要研究在WSN中网络节点产生数据异常问题,提出了基于EKF的异常数据检测方法。该算法通过监听邻居节点监测的环境状态值,在本地节点上利用EKF算法为监测环境设定正常的阈值范围。如果数据在正常的范围内,则节点数据采集正常；否则,节点数据异常。但是该算法存在不适于分布式处理的问题。为了实现算法的分布式异常数据检测,进一步改进了该算法,提出了基于分簇的EKF的异常检测方法。算法基于LEACH协议对WSN节点分簇,根据簇内节点监测值,簇头节点运用加权中值算法计算出环境状态值,转发给簇内节点。利用环境的状态值为簇内节点设定正常的工作阈值。在阈值范围内,那么该簇内节点数据采集正常；否则,节点异常并向簇头节点转发异常消息。簇头节点将检测的异常节点数据报告给基站,从而完成算法的分布异常数据检测过程。本文对提出的异常数据检测算法的准确性及能耗进行了分析并与加权中值算法进行对比,并用matlab进行了仿真。说明了该算法适用性及易扩展性。·