发现与判别异常节点是通信网络安全的一个重要研究课题,异常节点的一类典型异常行为是恶意丢弃应由其中继的数据包。在无线通信网络中运用基于watchdog监听技术与统计检测技术的节点行为分析是异常节点检测的一个应用广泛的主流技术途径。因此,深入研究无线中继节点的异常丢包行为,探索并解决多种网络场景中的异常节点检测问题,具有重要的理论与应用价值。本文针对无线中继环境中异常节点的统计模型,解析并抽取出持续型与间歇型这两大类丢包行为特征,给出了在中继网结构和树状拓扑网络架构上针对不同异常类别的统计检测方法,取得以下四个方面的创新性研究成果。（1）针对持续型丢包行为的异常中继节点的动态Hoeffding检验方法Hoeffding检验是一种适用于邻居间检测持续型异常丢包中继节点的有效方法,但是采用固定检测阈值的Hoeffding检验方法无法保证总能正确区分正常节点和异常节点。针对这一局限性,本文提出了阈值更新策略并获得了一种动态阈值Hoeffding检验方法。本文给出的动态阈值更新规则以Sanov定理为支撑,并利用了异常节点的持续型特征,针对性地根据正常节点和异常节点的行为决定不同的检测阈值,从而在理论上保证了方法的误报概率和漏检概率能够在短时间内快速衰减。数值仿真结果表明,相比于标准Hoeffding检验方法,该方法的总错误概率达到0.01的检测周期数缩短19%,在检测精度和检测效率上均具有优越性。（2）针对间歇型丢包行为的异常中继节点的Wald-Wolfowitz游程检验方法相较于持续型丢包行为,间歇型丢包行为具有一定隐蔽性而常见于异常中继节点。Wald-Wolfowitz游程检验方法可有效判断序列中的元素是否独立同分布,本文尝试将该方法应用于在邻居间检测异常节点间歇型丢包行为。通过分析半马尔科夫模型下的间歇型异常节点行为特征序列的弱相关性,首先设计了一种变换行为特征序列的预处理方法。在已预处理后的序列上执行Wald-Wolfowitz游程检验,能够在即使未知网络环境导致的正常丢包概率这个先验值的条件下高效地检测出异常。理论分析结果和数值仿真结果一致表明,该方法适用于检测任意半马尔科夫模型下的间歇型异常丢包节点,并且可以保证在误报概率达到足够小（如0.01）的条件下漏检概率以指数式衰减至零,能够正确地且快速地区分正常和间歇型异常节点。（3）针对持续型和间歇型两类异常丢包中继节点的先验摄动似然比检验方法考虑到标准似然比检验需要利用异常节点知识的缺陷,本文提出了一种新型先验摄动似然比检验方法,同时适用于邻居间检测半马尔科夫模型下的持续型和间歇型这两类异常丢包节点。方法设置正常丢包概率的边界摄动值作为检验中备择假设的依据,扩展了似然比检验范围,同时避免了获取异常节点知识的困难。检测性能的渐进性分析结果表明,该方法能够在很大范围内正确检测持续型和间歇型异常丢包节点,并且误报概率和漏检概率均随检测周期数指数级地趋于零。数值仿真结果验证了理论结果并表明,该方法的平均错误概率能够在数十个检测周期时接近最优,即已知异常节点总体丢包概率的标准似然比方法的平均错误概率。（4）针对树状拓扑网络中的异常丢包中继节点稳健检测方法树状拓扑网络中的中心节点,即根节点,是唯一可信任节点。鉴于此,本文针对持续型和间歇型异常丢包中继节点,将先验摄动似然比检验方法推广至以根节点为中心的树状拓扑网络中,提出了一个两阶段检测方法,子节点在第一阶段得到的检测数据在第二阶段汇聚于根节点以进一步提升检测效率。又考虑到恶意子节点向根节点提供伪造检测数据的欺骗情形,本检测方法中根节点使用标准化Z-score度量以剔除伪造的检测数据,而后利用筛选后的检测数据进行异常判决。理论分析严格地推导出了标准化Z-score方法的最优剔除阈值,保证了在恶意子节点总流量少于所有子节点总流量一半的条件下,检测方法的误报和漏检概率均呈指数式衰减。数值仿真结果验证了理论结果并表明,相较于仅采用先验摄动似然比检验的方法,该检测方法可抵抗多种检测数据伪造策略,是一个高效、稳健的方法。总体而言,统计检测手段作为基础性技术在异常节点检测领域有着广泛应用,本文提出的基于Hoeffding检验、Wald-Wolfowitz游程检验、似然比检验等的改进型检测技术及其性能分析在工程和理论上均具有潜在价值。