高维数据流异常节点动态跟踪仿真研究

作     者：熊菊霞 吴尽昭 XIONG Ju-xia;WU Jin-zhao

作者机构：中国科学院成都计算机应用研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049 广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室广西南宁530006 

基　　金：2017年国家自然科学基金项目(61772006) 2017年广西重点研发计划项目(AB17129012) 2017年广西八桂学者专项项目资助(2017) 2018年广西教育厅广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0164) 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2020年第37卷第10期

页      码：445-449页

摘      要：针对传统方法难以对异常节点动态实时跟踪,且运行时间较长问题,提出一种基于高维数据流异常节点动态跟踪方法。首先,根据网络数据流的特性,通过时间系列中的平均距离和累计距离,实施高维数据流异常检测。然后建立传感器测量模型得到所有节点的观测方程。再运用最小二乘法,得到目标状态的初始化信息并完成定位。利用网络节点生存期函数,在满足目标跟踪可靠度要求的前提下选取生存期最大的节点参与目标跟踪。采用动态成簇策略,阶段性的选择唤醒任务节点检测目标,根据离散时间线性一致性算法,使其达到可观测状态。最后采用协方差矩阵的平均值来完成高维数据流异常节点动态跟踪。实验结果表明:上述方法能够大幅降低系统的能耗,节省大量时间,具有高效性、准确性和优质的鲁棒性。

主 题 词：高维数据流 节点动态 最小二乘法 协方差矩阵 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203986654...