基于有限的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)知識(shí)與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息實(shí)現(xiàn)傳播源節(jié)點(diǎn)的檢測一直以來都是一個(gè)意義重大卻又難以解決的問題。過去幾年,研究人員提出的方法大多針對(duì)的是樹形網(wǎng)絡(luò)上的單源節(jié)點(diǎn)檢測,而現(xiàn)實(shí)中的網(wǎng)絡(luò)一般要比樹形網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜的多,且由于傳播所在時(shí)空的復(fù)雜性以及傳播過程的不確定性,實(shí)際傳播中往往會(huì)同時(shí)存在多個(gè)傳播源,但目前存在的針對(duì)多源節(jié)點(diǎn)檢測的方法卻很少。針對(duì)以上問題,論文對(duì)一般網(wǎng)絡(luò)上的多源節(jié)點(diǎn)檢測問題展開研究,全文的主要工作如下:1.提出一種基于SI傳播模型的多源節(jié)點(diǎn)檢測算法。首先從傳播時(shí)間的角度出發(fā),將SI模型下的多源節(jié)點(diǎn)檢測問題轉(zhuǎn)化為尋找網(wǎng)絡(luò)中可以最小化分區(qū)傳播時(shí)間之和的k個(gè)節(jié)點(diǎn)問題,并抽象出該問題的目標(biāo)函數(shù),然后提出以迭代的方式最小化該目標(biāo)函數(shù)的KST算法,從而實(shí)現(xiàn)多源節(jié)點(diǎn)的檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明KST算法可以得到相對(duì)較高的檢測準(zhǔn)確度。同時(shí),還提出用有效傳播時(shí)間來估計(jì)網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)間的傳播時(shí)間,進(jìn)一步優(yōu)化了KST算法的檢測準(zhǔn)確度。最后,提出了一種可以估計(jì)傳播源個(gè)數(shù)的啟發(fā)式算法用以解決實(shí)際中傳播源個(gè)數(shù)一般難以提前獲知的問題。2.在前面提出的KST算法基礎(chǔ)之上提出了SIR傳播模型下的多源節(jié)點(diǎn)檢測算法,WP-KST算法。首先針對(duì)SIR模型下不能正確區(qū)分恢復(fù)節(jié)點(diǎn)和易感染節(jié)點(diǎn)的問題,提出一種權(quán)值傳播算法,實(shí)現(xiàn)恢復(fù)節(jié)點(diǎn)的檢測。仿真實(shí)驗(yàn)證明權(quán)值傳播算法可以很好的檢測出網(wǎng)絡(luò)中的恢復(fù)節(jié)點(diǎn),完成缺失信息的填充。接著在得到由感染節(jié)點(diǎn)與恢復(fù)節(jié)點(diǎn)以及這些節(jié)點(diǎn)間的連邊所組成的擴(kuò)展感染網(wǎng)絡(luò)上,運(yùn)用提出的KST算法進(jìn)行多源節(jié)點(diǎn)的檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明WP-KST算法可以很好的解決SIR模型下的多源節(jié)點(diǎn)檢測問題,且具有較高的檢測準(zhǔn)確度。3.研究了傳感器觀察方式下的源節(jié)點(diǎn)檢測問題。假設(shè)傳播遵循SI模型,首先提出基于傳感器觀察的單源節(jié)點(diǎn)檢測算法,RDPC算法。RDPC算法首先利用反向傳播算法篩選出網(wǎng)絡(luò)中的可能源節(jié)點(diǎn),然后針對(duì)每個(gè)可能源節(jié)點(diǎn),檢測其到所有感染傳感器的傳播時(shí)間與感染傳感器記錄的相對(duì)感染時(shí)間之間的線性相關(guān)性,選擇具有最大線性相關(guān)性的節(jié)點(diǎn)作為傳播源節(jié)點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了RDPC算法具有較高的檢測準(zhǔn)確度。此外,通過一個(gè)簡單的劃分思路,將RDPC算法擴(kuò)展到了多源節(jié)點(diǎn)檢測問題上,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明擴(kuò)展后的RDPC算法可以很好的解決傳感器觀察方式下的多源節(jié)點(diǎn)檢測問題。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O157.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 戴存禮;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的同步行為研究[D];南京航空航天大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2809985