WSNs中基于信任的数据融合方法

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无线传感器网络中的数据融合与聚类算法研究

无线传感器网络中的数据融合与聚类算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是近年来快速发展的一个重要领域，它由大量的分布式无线传感器节点组成，可以感知和采集环境中的各种数据，并通过无线通信进行数据传输和协作。

数据融合与聚类算法是WSN中的核心技术之一，它们能够对分散的传感器节点数据进行处理和分析，提取有用的信息，实现对环境的全面监测和分析。

本文将重点探讨WSN中的数据融合与聚类算法，以及相关的研究进展和应用。

一、数据融合算法在无线传感器网络中的应用数据融合是指将来自多个传感器节点的原始数据进行整合和合并，得到更准确、完整、一致的信息。

在无线传感器网络中，由于传感器节点之间的位置分布不均匀，节点之间的通信受到能量和传输带宽的限制，因此需要采用数据融合算法进行数据的处理和压缩，减少对网络资源的消耗。

1.1 分布式数据融合算法分布式数据融合算法是WSN中常用的一种数据融合方式。

通过将数据处理任务分布到不同的传感器节点上进行数据计算和融合，可以降低数据传输的开销，减少网络负载。

常见的分布式数据融合算法有DEEC（Distributed Energy-Efficient Clustering）和LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）等。

DEEC算法通过将传感器节点划分为多个簇（cluster），选择部分簇作为数据融合的中心节点，将其他节点的数据传输至中心节点进行融合处理。

这样可以减少数据传输的距离，降低能量消耗。

LEACH算法则是一种基于概率的聚类算法，在每个轮次中，节点按照概率选择是否成为簇的中心节点，中心节点负责数据的融合和传输。

1.2 基于压缩感知的数据融合算法压缩感知是一种利用数据冗余性实现数据压缩和降低传输开销的技术。

在无线传感器网络中，可以利用压缩感知的方式减少对环境数据的采集和传输。

常见的压缩感知算法有CS（Compressive Sensing）和COSS（Compressed Online Statistical Sensing）等。

WSNs中基于节点信任度的机会路由算法

潜在的恶意节点，并将信任度大于信任度阈值的节点添加到候选转发集。实验结果表明，TBOR 能高效识别并
剔除候选转发集中的恶意节点，具有较高的检测率，保证了数据可靠传输。
关键词：机DOI：10. 11907/rjdk. 191005
中图分类号：TP312
机会路由（Opportunistic Routing）概念由 Biswas 等［3］于 2004 年在麻省理工学院（MIT）率先提出。然而，机会路由从源节点转发数据到 sink 节点的过程中，按照不同的路由
Abstract：Aiming at the problem of network performance degradation caused by malicious nodes in the candidate forwarding of oppor⁃ tunistic routing，an evaluation model for computing node trust is proposed. The Bayesian formula is used to calculate the direct trust de⁃ gree of the node，and the indirect trust degree is obtained according to the algebraic connectivity of the node，and the concept of infor⁃ mation entropy is used. In order to efficiently identify malicious nodes in the candidate forwarding set，the trust threshold β is preset. A Node Trust based opportunistic routing in wireless sensor networks（TBOR）is proposed. The TBOR uses the trust model to initialize the comprehensive trust degree of each node in the candidate set，and then uses the trust threshold to determine the potential malicious node，and adds the node with the trust degree greater than the trust threshold to the candidate forwarding set. The experimental results show that TBOR can effectively identify and eliminate malicious nodes in the candidate forwarding set，which has a high detection rate and ensures reliable data transmission. Key Words：opportunistic routing；trust model；trust；algebraic connectivity；wireless sensor network

无线传感器网络的数据融合与分发方法

无线传感器网络的数据融合与分发方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分散的无线传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境中的各种信息。

在WSN中，数据融合和分发是关键的任务，它们可以帮助提高网络的性能和效率。

本文将探讨无线传感器网络中的数据融合和分发方法，并介绍一些相关的技术和算法。

一、数据融合方法数据融合是指将来自不同传感器节点的数据进行整合和处理，生成更准确、更全面的信息。

在WSN中，由于传感器节点分布广泛且资源有限，数据融合是必不可少的。

以下是几种常见的数据融合方法。

1. 加权平均法：传感器节点收集到的数据可能存在噪声和误差，为了减小这些影响，可以对数据进行加权平均。

权重可以根据节点的可靠性和准确性来分配，从而提高数据的质量。

2. 聚类分析法：传感器节点可以根据数据的相似性进行聚类，将相似的数据合并为一个数据点。

这样可以减少数据的冗余性，提高数据的压缩率和传输效率。

3. 压缩感知法：压缩感知是一种基于信号处理的数据融合方法，它可以通过对数据进行压缩和重构，提高数据的传输效率和节省能量消耗。

压缩感知方法可以根据信号的稀疏性和相关性来选择合适的压缩算法。

二、数据分发方法数据分发是指将融合后的数据传输到目标节点或外部系统的过程。

在WSN中，由于网络的拓扑结构和资源限制，数据分发是一个具有挑战性的问题。

以下是几种常见的数据分发方法。

1. 基于路由的分发：基于路由的数据分发方法是通过选择合适的传输路径将数据从源节点传输到目标节点。

常见的路由协议包括LEACH、TEEN和PEGASIS等。

这些协议可以根据网络的拓扑结构和节点的能量状况来选择最优的传输路径，提高数据的传输效率和网络的生命周期。

2. 多播分发：多播分发是指将数据同时传输给多个目标节点的方法。

多播可以减少数据的传输次数和能量消耗，提高网络的性能。

常见的多播协议包括ODMRP、AMRIS和MDD等。

无参照节点信任评估机制WSN多状态数据融合

无参照节点信任评估机制WSN多状态数据融合李艳萍;姜颖;察晓龙【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2014(31)4【摘要】研究快速准确识别无线传感器网络中的恶意节点进而实现数据安全融合的问题.针对传统的节点异常行为检测与信誉评测模型存在功能单一、考虑因素不全面、信任值算法比较复杂等缺陷,提出一种基于节点自主行为的无参照信任评估模型.每个节点都具有监控权限和被监控义务,临近区域内任意相邻节点彼此进行行为监控,采用相对简便的计算方法获得自身对对方的直接信任值和间接信任值,再根据D-S证据理论的合成法则得到自身对对方的综合信任值,在数据融合时,临近区域内各节点根据彼此的综合信任值自组织成簇,并自动筛选出簇头节点作为数据融合的节点,赋予来自各节点的每个数据一个不同权值,综合信任值设置了权值向量,进行融合处理,进而将融合安全结果传送到基站.仿真结果表明,信任评估模型能快速有效识别恶意节点,避免恶意节点成为簇头节点,通信效率高、节省节点能量的同时,大幅提高了数据融合的安全性和准确性,能适应于WSN不同应用领域和不同部署环境状态下的应用.【总页数】5页(P330-334)【作者】李艳萍;姜颖;察晓龙【作者单位】河北工业大学廊坊分校计算机系河北廊坊065000;河北工业大学廊坊分校计算机系河北廊坊065000;中国人民武装警察部队学院河北廊坊065000【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.WSNs中基于信任的数据融合方法 [J], 何庆志;张润莲;李豪2.WSN中事件驱动与信任分配加权的层次数据融合 [J], 余修武;张枫;周利兴;刘永;刘琴;雷林;汪弘3.基于信任的反馈云模型WSN节点信任评价机制 [J], 杨永飞;刘光杰;戴跃伟4.面向云数据安全自毁的分布式哈希表网络节点信任评估机制 [J], 王栋;熊金波;张晓颖5.基于信任模型的WSNs安全数据融合算法 [J], 叶正旺;温涛;刘振宇;付崇国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无线传感器网络中的数据融合算法应用

无线传感器网络中的数据融合算法应用无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布式、自组织的传感器节点组成的网络。

传感器节点具有感知、处理和通信能力，可以实时采集、处理和传输环境中的相关信息。

然而，由于传感器节点资源有限、通信带宽窄、能量有限等限制因素的存在，如何有效地处理和利用传感器节点采集到的信息成为了无线传感器网络中的重要问题。

数据融合算法是无线传感器网络中的一项核心技术，它通过将多个传感器节点采集到的数据进行整合和处理，以提高对目标区域环境的感知能力和数据采集效率。

数据融合算法基于数据融合理论和方法，通过对传感器节点采集到的原始数据进行预处理、筛选、融合和处理，得到更加准确、完整、一致、合理的数据结果。

数据融合算法在无线传感器网络中的应用广泛，可以解决诸如数据冗余、数据不一致、数据噪声和数据缺失等问题。

首先，数据融合算法可以通过对传感器节点采集到的原始数据进行去噪处理，消除噪声对数据结果的影响。

其次，数据融合算法可以通过对多个传感器节点采集到的数据进行冗余检测和缺失数据的补充，提高数据采集的可靠性和精确性。

在无线传感器网络中，数据融合算法的应用可以提高网络的能源利用效率和数据传输效率。

数据融合算法可以通过减少数据传输的次数和数据传输的距离，降低传感器节点的能量消耗，延长传感器节点的寿命。

同时，数据融合算法还可以通过对数据进行压缩和选择性传输，减少数据传输的带宽需求，提高数据传输的效率。

数据融合算法还可以提高无线传感器网络对目标区域环境的感知能力和数据处理能力。

传感器节点由于部署位置的不同，可能会受到环境干扰、信号衰减和数据丢失等问题的影响，导致数据的不一致性和不准确性。

数据融合算法可以通过对采集到的数据进行空间和时间的整合，消除这些问题的影响，得到更加准确、完整和一致的数据结果。

在实际应用中，数据融合算法可以广泛应用于环境监测、交通监控、农业监测、物流管理等领域。

无线传感器网络数据融合算法

无线传感器网络数据融合算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点能够感知环境中的各种参数，并将采集到的数据进行处理和传输。

然而，由于资源受限以及节点之间的通信受限等问题，WSN中的数据往往存在着不可避免的噪声、丢包和不一致等问题，因此需要数据融合算法来对这些数据进行处理与融合，以提高数据的准确性和可靠性。

数据融合算法是将来自不同传感器节点的原始数据进行处理与融合，生成更可靠、准确和一致的信息的过程。

通过合理选择、分析和利用数据，数据融合算法可以剔除错误数据，降低不确定性，并提供更准确的监测结果。

对于无线传感器网络而言，数据融合算法可以帮助减少能源消耗、延长网络寿命、提高数据传输效率等。

一种常用的无线传感器网络数据融合算法是卡尔曼滤波算法。

卡尔曼滤波算法在多传感器的情况下，通过递归地估计系统状态和观测噪声协方差来实现数据融合。

该算法利用线性动力学系统的状态估计和观测数据的线性关系，通过最小均方误差准则对系统状态进行估计。

卡尔曼滤波算法的优点是能够充分利用各传感器的信息，融合后的结果比单一传感器产生的信息更准确。

除了卡尔曼滤波算法，还有其他一些常用的无线传感器网络数据融合算法。

例如，加权平均算法（Weighted Average）可以根据传感器的可靠性对数据进行加权平均，提高了数据融合结果的准确性。

最大值算法（Maximum）将多个传感器采集到的数据中的最大值作为融合结果，适合于对数据极值感兴趣的应用场景。

而最小值算法（Minimum）则是将多个传感器采集到的数据中的最小值作为融合结果，适用于对数据安全性要求较高的场景。

此外，还有一些高级的无线传感器网络数据融合算法，如粒子滤波算法、神经网络算法等。

这些算法可以更加精确地处理融合的数据，提高数据的可信度和精确度。

然而，这些算法往往需要更高的计算资源和较大的存储开销，因此在实际应用中需要根据具体需求进行选择。

无线传感器网络数据融合与优化算法研究

无线传感器网络数据融合与优化算法研究随着技术的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了当前各个领域中比较热门的研究方向之一。

WSN可以实现对于物理世界的有效感知和数据采集，而对于WSN中的大量数据，如何进行融合和优化则是当前WSN研究的热点问题。

一、 WSNN中数据融合的概念无线传感器网络中的节点数量通常非常庞大，节点不断感知到周围的环境，形成了大量的数据流，对于这些数据，单纯存储显然是不够的。

因此，数据融合技术的应用成为了WSN在应用层次上的关键。

数据融合的核心是将大量分散的数据，按照不同的规则进行抽取、计算和分析，最终形成更为完整、准确的数据流，便于用户查询和理解。

因此，数据融合技术不仅是网络性能的提升，同时也是提高通信效率和网络寿命的重要途径。

二、无线传感器网络中数据融合的优化算法在大数据时代下，如何将大量分散的数据汇总为有用的信息是当前重要的挑战之一。

而WSN数据融合的核心就是为了解决这一问题。

除了常规的融合算法，还有许多优化算法可供选择，这些算法可以不仅提高数据融合的精度，同时更好地采用有限的节点和网络资源。

1. 基于协同过滤的数据融合算法协同过滤算法是一种常用的数据推荐技术，可以很好地应用于WSN中的数据融合。

具体而言，当节点感知到环境中的某些信息时，可以同时比较其与其他节点信息中的相似度，最后根据相似度，得出数据的权值和真实性。

2. 基于熵权法的数据融合算法对于不同来源的数据，其精度、重要性和真实性可能不同，因此对于数据进行采用时，需要先进行加权处理。

熵权法是一种常用的加权算法，可以计算出每个节点的权重，并根据权重计算融合出的数据的置信度和真实性。

3. 基于粗糙集理论的数据融合算法粗糙集理论是一种基于不确定性的信息处理技术，可以对节点数据进行分类和筛选，找出最准确的信息。

同时，这种算法可以提高数据的精度和可靠性，可以应用于高精度要求的应用场景。

无线传感器网络中的数据融合与协同定位方法研究

无线传感器网络中的数据融合与协同定位方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。

在WSN中，传感器节点能够感知环境中的各种物理参数，并将这些数据传输到基站或其他节点进行处理和分析。

数据融合和协同定位是WSN中的关键问题之一，对于提高网络性能和可靠性具有重要意义。

数据融合是将多个传感器节点收集到的局部数据进行处理和合并，生成全局的感知数据。

融合后的数据能够提供更全面、准确的信息，用于支持网络中的各种应用。

数据融合的目标是减少数据冗余、提高数据准确性，并最大程度地延长网络寿命。

常用的数据融合方法包括加权平均法、贝叶斯推理法、最大似然估计法等。

这些方法可以根据不同的应用场景进行选择和优化。

在数据融合的基础上，协同定位是指通过传感器之间的协作和信息共享，实现对目标位置的准确估计。

传统的定位方法通常使用GPS等全球定位系统，但在室内或密集城市等环境下，GPS信号受限，无法提供准确的定位信息。

因此，协同定位方法成为了室内定位和无线传感器网络中的研究热点。

协同定位方法可以分为无线信号定位和混合定位两种。

无线信号定位方法利用传感器节点之间的信号强度或传播时间差等信息，通过多边定位原理计算目标的位置。

这种方法不需要目标节点具备定位能力，但对环境中的信号传播特性和干扰情况比较敏感。

混合定位方法结合多种传感器信息，如加速度计、陀螺仪等，通过融合多种数据实现定位。

混合定位方法的优势在于提高了定位精度和鲁棒性，但同时增加了系统的复杂度和能耗。

对于数据融合和协同定位方法的研究，目前存在一些挑战和问题需要解决。

首先，对于数据融合来说，如何选择合适的融合算法和参数是一个关键问题。

不同的应用场景可能需要采用不同的融合策略，因此需要进行针对性的研究和优化。

其次，在协同定位中，信号传播特性的变化、环境噪声和干扰等因素都会对定位精度产生影响。

如何提高定位精度和鲁棒性，是一个需要持续探索和改进的问题。

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Ｄｅｃ．２０１６
２０１６年１２月
ＷＳＮｓ中基于信任的数据融合方法
何庆志，张润莲，李豪
（桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林５４１００４）
摘
要：针对无线传感器网络中数据融合的安全问题，提出一种分簇结构下的基于信任的数据融合方法。簇头节点根据簇
ｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｎｏｄｅ，ａｎｄｔｈｅｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｏｆｄａｔａｉｓｑｕａｎｔｉｚｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍａｔｒｉｘ，ｔｈｅｔｒｕｓｔｏｆｎｏｄｅｓｉ８ｃｏｍｐｕｔｅｄ
ｃｏｍｉｎｇｆｒｏｍｉｎｖａｌｉｄｎｏｄｅｓｗｉｌｌｂｅｒｅｊｅｃｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｄａｔａｃｏｍｉｎｇｆｒｏｍｎｏｒｍａｌｎｏｄｅｓｗｉｌｌｂｅｆｕｓｅｄｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｅｉｇｈｔｓ．Ｔｈｅ
果的准确性。
关键词：无线传感器网络；数据融合；信任；相似度矩阵
中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ８０８Ｘ（２０１６）０６ — ０４８３ — ０４
ＤａｔａｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｒｕｓｔｉｎＷＳＮｓ
第３６卷
第６期
桂林电子科技大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏｌ＿３６，Ｎｏ．６
ｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｏｆｎｏｄｅｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｔｈｅｄａｔａｆｒｏｍｎｏｄｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｂａｄｉｎｆｌｕ —
内成员节点采集的数据，计算得到一个相似度矩阵，量化了数据的可信度。基于相似度矩阵，采用ｂｅｔａ分布函数计算节点的信任值，识别出非法节点。在数据融合过程中，剔除非法节点的虚假数据，并以不同的权值对正常节点的数据进行融合。测试结果表明，该方法能够根据节点发送的数据评估节点的可信度，避免非法数据对融合结果的影响，提高了数据融合结
ｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｃｌｕｓｔｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙｃｌｕｓｔｅｒｍｅｍｂｅｒｎｏｄｅｓ，ａｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍａｔｒｉｘｉｓｃｏｍｐｕｔｅｄｂｙ