网络维护过程异常干扰信号优化检测仿真

在网络维护过程中的异常干扰信号的检测,能够有效提高网络使用寿命,加快网络维护过程。对异常干扰信号的优化检测,需要将滤波粒子当作萤火虫,计算萤火虫的吸引度并对权值进行更新。传统方法构建网络状态异常信号的检测模型,利用遗传法优化回声状态网络中的参数,但忽略了对参数权值的求取,导致检测精度偏低。提出基于萤火虫的异常干扰信号优化检测方法。以干扰信号的时域为基础,构建基于熵的异常干扰信号检测器;获得干扰信号的检测门限值,得到异常干扰信号的预处理结果;利用萤火虫法对粒子群进行初始化,并对粒子的当前权值进行计算;将滤波粒子当作萤火虫,对萤火虫的吸引度进行计算,更新萤火虫当前位置,并对权值进行更新,完成网络维护过程异常干扰信号的检测。实验表明,上述方法可有效提高干扰信号检测效果,也减少了干扰检测过程能耗,可为网络维护发展提供依据。