一种分布式网络中协同同步的异常点的识别方法

摘要

本发明一种分布式网络中协同同步的异常点的识别方法，利用每个节点中拥有的少量与定位有关的信息，并通过异常节点与相邻节点通信获取完备的局部信息，然后利用局部网络信息对坏点位置进行估计，避免了传统集中式定位方法对参照节点的过度依赖，实现无线传感网络中异常节点的快速定位；本发明使用两种不同的相关系数计算方法，将整个网络作相关性分析，只要看最后的相关性矩阵就可得出哪个节点可能是坏点，很好地实现了分布式网络快速定位坏点的目标，且准确率高达95%以上。

主权项

1.一种分布式网络中协同同步的异常点的识别方法，其特征在于具体包括如下步骤：步骤1、针对有N个节点形成的随机网络，设两两节点间的权值为w_ij=1/(d_i+1),其中 w_ij代表节点i与节点j的关系，若w_ij=0，则表示节点i和节点j并不相连，若w_ij>0,则表示节点i与节点j是连通的；d_i代表与该节点连接的其他节点的数目，由w_ij形成网络N*N的权值矩阵W，代表整个网络节点与节点之间的联系，通过迭代公式T(n+1)=W*T(n)进行迭代计算，其中式中，T(n+1)为各个节点在n+1时刻的状态值所组成的N*1的矩阵，该状态值为节点的时间值；步骤2、经过迭代计算n次后，得到各个节点i的状态值序列：T_i={t_i(0),t_i(1),…,t_i(n)},i=1,2,…,N，其中N为节点总数；步骤3、遍历所有节点，分别计算每个有邻居节点的节点之间的互相关系数值ρ_ij(i=1,2,…,N， j ∈ i的邻居节点)，当相比较的两列数据标准差都不为零且总体为正态分布时，利用皮尔逊积矩相关系数计算公式，其他情况使用斯皮尔曼等级相关系数计算公式；利用皮尔逊积矩相关系数计算公式时，将节点i和其邻居节点j的状态值序列T_i与T_j分别代入皮尔逊积矩相关系数计算公式的变量X与Y中，计算出节点i与其邻居节点j的相关系数值ρ_ij，所述的皮尔逊积矩相关系数计算公式是：  ；利用斯皮尔曼等级相关系数计算公式时，具体公式为：这里将皮尔逊积矩相关系数计算公式中的X和Y变量进行一个排序，每对的具体数值变换成了各自的等级值，而这里的d就是两个等级值的差值，n就是所有样本个数，通过上述公式计算出节点i与其邻居节点j的相关系数值ρ_ij；若相关系数值ρ_ij约等于0，则认为邻居节点j为节点i的备用疑似坏点；步骤4、将每个节点都计算过一次后，每个节点都有其认定的备用疑似坏点，此时，若一个或几个节点被其所有邻居节点认为是备用疑似坏点的，将这些节点归为疑似坏点，而其他备用疑似坏点皆归为正常节点；若疑似坏点只有一个，其就是真正的坏点，若疑似坏点有多个，便将所有疑似坏点进行前后状态值的自相关系数值计算，认定带有约等于0的最小自相关系数值的节点为坏点。