Abstract-This paper introducerar en ny algoritm för kardinalitet, d.v.s. antalet noder, uppskattning i stora anonyma grafer med hjälp av statistiska inference metoder. Tillämpningar av detta arbete inkluderar att uppskatta antalet sensorenheter, online sociala användare, aktiva proteinceller, etc. I anonyma grafer har varje nod liten eller icke-existerande information på nätverkets topologi. I detta dokument förutsätts att varje nod endast känner till sin unika identitetsbeteckning. Syftet är att uppskatta kardinaliteten i grafen och grannarna till varje nod genom att fråga en liten del av dem. Medan det förstnämnda möjliggör utformning av effektivare kodningssystem för nätverket, ger det andra ett tillförlitligt sätt för routing paket. Som referens för jämförelsen tar detta arbete hänsyn till de bästa linjära objektiva estimatorerna (BLUE). För täta grafer och specifika körtider producerar den föreslagna algoritmen en kardinalitetsskattning som är proportionell mot BLUE. För ett godtyckligt antal iterationer konvergerar dessutom uppskattningen till BLUE eftersom antalet tillfrågade noder tenderar att det totala antalet noder i nätverket. Simuleringsresultat bekräftar de teoretiska resultaten genom att avslöja att det under en måttlig drifttid är tillräckligt att be en liten grupp noder att utföra en uppskattning på 95 % av hela nätverket.
En algoritm för skattning av hybridstorlekar REF i visar att varje nod känner till sin unika identifierare och utför den uppskattade storleken på nätverket, en nodräkningsalgoritm används.
Robust Node Estimation and Topology Discovery Algorithm in Large-Scale Wireless Sensor Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}