【摘 要】
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为提高无线传感器网络异常节点检测精度并减小高维数据下的计算开销,通过引入随机矩阵理论(RMT),设计一种新型无线传感器网络异常节点定位算法。根据原始数据的时空特性建立
【机 构】
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桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心,桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571143);广西重点研发计划项目(桂科AB18126030);广西高校云计算与复杂系统重点实验室项目(1716)
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为提高无线传感器网络异常节点检测精度并减小高维数据下的计算开销,通过引入随机矩阵理论(RMT),设计一种新型无线传感器网络异常节点定位算法。根据原始数据的时空特性建立大数据矩阵,利用随机矩阵对其做降维处理。在此基础上,将平均谱半径作为评价指标判断网络是否出现异常情况,并结合RMT中的谱分布定理和协方差矩阵奇异值分解性质对异常节点进行定位。仿真结果表明,与分布式故障检测算法相比,该算法在异常检测和节点定位上具有较高的准确性。
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