基于有限的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)知識與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息實現(xiàn)傳播源節(jié)點(diǎn)的檢測一直以來都是一個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的是樹形網(wǎng)絡(luò)上的單源節(jié)點(diǎn)檢測,而現(xiàn)實中的網(wǎng)絡(luò)一般要比樹形網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜的多,且由于傳播所在時空的復(fù)雜性以及傳播過程的不確定性,實際傳播中往往會同時存在多個傳播源,但目前存在的針對多源節(jié)點(diǎn)檢測的方法卻很少。針對以上問題,論文對一般網(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)傳播時間之和的k個節(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,從而實現(xiàn)多源節(jié)點(diǎn)的檢測。實驗結(jié)果表明KST算法可以得到相對較高的檢測準(zhǔn)確度。同時,還提出用有效傳播時間來估計網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)間的傳播時間,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傳播源個數(shù)的啟發(fā)式算法用以解決實際中傳播源個數(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,實現(xiàn)恢復(fù)節(jié)點(diǎn)的檢測。仿真實驗證明權(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。實驗結(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),然后針對每個可能源節(jié)點(diǎn),檢測其到所有感染傳感器的傳播時間與感染傳感器記錄的相對感染時間之間的線性相關(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)。通過實驗驗證了RDPC算法具有較高的檢測準(zhǔn)確度。此外,通過一個簡單的劃分思路,將RDPC算法擴(kuò)展到了多源節(jié)點(diǎn)檢測問題上,實驗結(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：2809985