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针对传统方法难以对异常节点动态实时跟踪,且运行时间较长问题,提出一种基于高维数据流异常节点动态跟踪方法。首先,根据网络数据流的特性,通过时间系列中的平均距离和累计距离,实施高维数据流异常检测。然后建立传感器测量模型得到所有节点的观测方程。再运用最小二乘法,得到目标状态的初始化信息并完成定位。利用网络节点生存期函数,在满足目标跟踪可靠度要求的前提下选取生存期最大的节点参与目标跟踪。采用动态成簇策略,阶段性的选择唤醒任务节点检测目标,根据离散时间线性一致性算法,使其达到可观测状态。最后采用协方差矩阵的平