考虑时间序列表达关系的无线传感网络缺失节点识别

为了解决当前缺失节点识别方法未考虑节点在时间序列上的表达关系,导致识别精度较差的问题,提出考虑时间序列表达关系的无线传感网络缺失节点识别方法。分析节点数据在时间序列上的表达关系,采用均值替代法计算节点在不同维度和同等维度下的向量和时间差变化。根据节点位置与移动半径,确定节点移动范围,并根据节点通信半径进行节点滤除。最后,根据权值归一化计算结果,利用蒙特卡罗定位方法,确定缺失节点的位置坐标,完成缺失节点识别。仿真分析结果表明,所提出方法的节点权重计算精度最高达到97.52%;在噪声干扰情况下的定位精度仍然保持在91%以上;缺失节点识别数量与实际数量基本一致。因此,说明所提方法能够提高缺失节点的识别性能。

基于节点连接模式的缺失节点识别方法

提出了一种基于节点连接模式的缺失节点识别方法.首先通过一组占位符节点及其与已知节点之间的连接,对网络中缺失节点的信息进行了表示;接着结合不同的链路预测指标,为占位符定义了一个节点连接模式向量用于表示占位符与其他节点之间的连接关系;最后基于节点连接模式向量的相关性,对占位符进行聚类,从而完成缺失节点的识别.实验结果表明:提出的方法在Purity和NMI两个评价标准上的性能优于竞争算法.