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公布日期
2020-09-18 公布专利
2020-09-15 公布专利
2020-09-11 公布专利
2020-09-08 公布专利
2020-09-04 公布专利
2020-09-01 公布专利
2020-08-28 公布专利
2020-08-25 公布专利
2020-08-21 公布专利
2020-08-18 公布专利
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国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
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中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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[发明专利]一种低时间复杂度的随机机会网络拓扑重构方法有效

1.一种低时间复杂度的随机机会网络拓扑重构方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1:已知随机机会网络某时刻网络拓扑邻接矩阵A∈RN×N的所有特征值λ=(λ12,...λN)和其对应的特征向量p=(p1,p2,...,pN),选取部分特征值和特征向量,获得压缩感知网络重构所需的测量值和测量矩阵;其中,N为随机机会网络中节点的个数,矩阵A元素总个数为N2个;

步骤2:输入测量矩阵Φ∈RM×N和测量值y∈RM×N;其中测量矩阵为选定M个特征值对应特征向量的转置并与 每一列测量值一一对应,测量值矩阵y的1,2,...N列分别是网络邻接矩阵的第1,2,...N行的测量值;其中,M为网络邻接矩阵每一行重构所使用的测量值数目;

步骤3:初始化邻接矩阵A∈RN×N,且矩阵中任意一个元素aij=0;

步骤4:在每一行重构开始时初始化残差;

对于第j行,初始化残差其中yj 表示矩阵y中的第j列,Φl代表Φ中多列的累加和,即其中φl代表测量矩阵中的第l列,且l的取值仅为使ajl=1的列号,且l<j;

步骤5:在第K次迭代中残差使用rK-1表示,求最相关列那么将最相关列对应矩阵中元素ajz和其对称位置元素azj置为1,将最相关列置为零,更新残差

步骤6:判断;

若||rK||2>||rK-1||2,则迭代终止,矩阵A第j行重构完成,则回转执行步骤4,继续进行第j+1行的重构;

否则,回转执行步骤5,继续第K+1次迭代。

2.根据权利要求1所述的低时间复杂度的随机机会网络拓扑重构方法,其特征在于,步骤1的具体实现包括以下子步骤:

步骤1.1:对通过相关集中式估算算法求得的矩阵A的所有特征值按绝对值大小进行排序;

步骤1.2:选取绝对值较大的0.4N个特征值,即步骤2中的M等于0.4N,这些特征值对应的特征向量组成测量矩阵;

步骤1.3:网络拓扑邻接矩阵的每一行分别对应不同的测量值,测量值等于特征值乘以其对应特征向量的某一位;假设共选取了M个特征值,则网络拓扑邻接矩阵第i行对应的测量值y对应于每一个特征值乘以其对应特征向量中的第i位,即y=(λ1p1i2p2i,...,λMpMi)T,并且有测量矩阵Φ=p=(p1,p2,...pM)T

申请号: 201810324856.2 申请日: 2018-04-12
公开/公告号: CN108667651B 公开/公告日: 2020-07-24
申请/专利权人: 武汉理工大学
发明/设计人: 颜昕;卢道轩
主分类号: H04L12/24
分类号: H04L12/24;H04W40/24
搜索关键词: 一种 时间 复杂度 随机 机会 网络 拓扑 方法
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