[发明专利]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wij＝1/(di+1),其中wij代表节点i与节点j的关系，若wij＝0，则表示节点i和节点j并不相连，若wij>0,则表示节点i与节点j是连通的；di代表与该节点i连接的其他节点的数目，由wij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T(n+1)＝W·T(n)＝W2·T(n‑1)＝……＝Wn+1·T(0)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、经过迭代公式T(n+1)＝W*T(n)迭代计算n次后，得到各个节点i在0到n时刻的状态值序列：Ti＝{ti(0),ti(1),…,ti(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ρij，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Ti＝{ti(1),ti(2),…,ti(n)}与Tj＝{tj(1),tj(2),…,tj(n)}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ρij，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变量的数值与等级值定义一个映射关系；依照该映射关系将X和Y变量进行一个变换，将每对的具体数值变换成了各自的等级值，转化成等级值后还是按原来的顺序排列，而这里的d就是X和Y变量的两个等级值的差值，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ρij；若相关系数值ρij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时刻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。