基于随机游走的网络故障节点定位算法仿真

发布时间：2018-08-28 13:39

【摘要】：网络规模逐渐增大,路由节点呈现出了较大的随机性分布,节点的位置关联性被打破,很难建立准确的定位模型,造成传统的基于特征匹配的节点故障定位方法很难描述较大的随机性变化特性,造成故障定位的不准确。为了解决上述问题,提出一种随机游走的网络故障节点检测算法,通过把检测到的故障特征作为随机游走的初值种子点和节点故障配准的特征点,将故障特征配准和位置随机变化检测结合起来,提高了变化检测的效率。改进方法采用了一种最小化特征权值策略来提取故障特征的不透明度,能检测到大范围的节点异常变化,包括一些细微的变化。仿真结果表明,改进方法能够提高故障节点定位的准确性。
[Abstract]:With the increasing of network scale, the routing node presents a large random distribution, and the location correlation of the node is broken, so it is difficult to establish an accurate location model. It is difficult to describe the randomness of the traditional fault location method based on feature matching, which leads to the inaccuracy of fault location. In order to solve the above problems, a random walk network fault node detection algorithm is proposed. The detected fault features are regarded as the initial seed points of random walk and the feature points of node fault registration. The combination of fault feature registration and random change detection improves the efficiency of change detection. The improved method uses a strategy to minimize the weight of feature to extract the opacity of fault features, and can detect a wide range of node anomalies, including some minor changes. Simulation results show that the improved method can improve the accuracy of fault node location.
【作者单位】： 西南政法大学教育信息技术中心;
【分类号】：TP393.06

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