基于LEACH协议的多因子可靠数据融合优化策略
本文选题:无线传感网 切入点:LEACH算法 出处:《计算机科学》2014年S2期
【摘要】:针对无线传感网中节点部署密度大、数据冗余度高、能量有限和易遭攻击等问题,提出基于LEACH算法的多因子可靠数据融合优化策略。该策略对LEACH算法做出3方面优化改进:在数据融合的相似度计算中增加两个可靠性优化因子MN-LEACH和LF-LEACH;在数据传输中采用多路径传输优化因子MT-LEACH。在敌对环境中,为避免大量恶意节点干扰真实数据,提高数据融合精确度,首先对突发的非线性噪声数据采用拉普拉斯函数而非高斯函数进行过滤,然后采用MN-LEACH优化因子计算相似度,通过加权平均进行数据融合,最后采用LF-LEACH优化因子对链路传输进行检测,并在传输时采用MT-LEACH优化因子,从而使链路负载更加均衡。实验结果表明,该策略与传统LEACH算法相比,在数据融合精确度、信噪比及能耗等方面有明显的优势。
[Abstract]:Aiming at the problems of high deployment density of nodes, high data redundancy, limited energy and vulnerability to attack in wireless sensor networks, and so on, A multi-factor reliable data fusion optimization strategy based on LEACH algorithm is proposed. The strategy improves the LEACH algorithm in three aspects: adding two reliability optimization factors MN-LEACH and LF-LEACHin the similarity calculation of data fusion and data transmission. The multipath transmission optimization factor MT-LEACH. in hostile environments, In order to avoid a large number of malicious nodes interfering with real data and improve the accuracy of data fusion, the burst of nonlinear noise data is filtered by Laplace function instead of Gao Si function, and then MN-LEACH optimization factor is used to calculate the similarity. Through weighted average data fusion, LF-LEACH optimization factor is used to detect link transmission, and MT-LEACH optimization factor is used in transmission, which makes the link load more balanced. Experimental results show that the strategy is compared with the traditional LEACH algorithm. It has obvious advantages in data fusion accuracy, signal-to-noise ratio and energy consumption.
【作者单位】: 郑州大学信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61379079)资助
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 潘谦红,王炬,史忠植;基于属性论的文本相似度计算[J];计算机学报;1999年06期
2 杨庚;李森;陈正宇;许建;杨震;;传感器网络中面向隐私保护的高精确度数据融合算法[J];计算机学报;2013年01期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 敖成龙,苏英,龚元明;基于相似度的复杂数据对象比较[J];北京理工大学学报;2003年05期
2 丁建;范太华;;一种综合的概念语义相似度计算方法[J];电脑知识与技术;2011年03期
3 周如旗;;个性化远程学习的形式化建模方法研究[J];广东教育学院学报;2005年05期
4 谢晓兰,刘建华,陆绮荣;高考招生系统中的决策算法[J];桂林工学院学报;2001年04期
5 张兰芳;;一种基于本体的自然语言语义相似度算法[J];桂林理工大学学报;2012年02期
6 李广原;冯嘉礼;;基于属性坐标的文本信息检索模型[J];广西科学院学报;2005年04期
7 霍林;潘英花;王力;黄俊文;;分布式密文全文检索系统设计及安全性研究[J];广西大学学报(自然科学版);2010年06期
8 李广原;属性论在文本相似度计算中的应用[J];广西师院学报(自然科学版);2000年03期
9 赵跃华;熊琳;;面向无线传感器网络的数据完整性和隐私保护融合算法[J];传感器与微系统;2014年04期
10 赵建军;王怀宇;赵泽阳;陈生昌;;WSN中基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案[J];电信科学;2014年09期
相关会议论文 前4条
1 李广原;冯嘉礼;;基于属性坐标的文本信息检索模型[A];广西计算机学会2005年学术年会论文集[C];2005年
2 陈黎黎;冯嘉礼;;基于属性坐标学习和分析的教学质量评估模型[A];全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(下册)[C];2008年
3 赵妍妍;秦兵;刘挺;张俐;苏中;;基于多特征融合的句子相似度计算[A];全国第八届计算语言学联合学术会议(JSCL-2005)论文集[C];2005年
4 章成志;;基于多语文本聚类的主题层次体系生成研究1)[A];国家自然科学基金委员会管理科学部宏观管理与政策学科青年基金获得者交流研讨会论文集[C];2010年
相关博士学位论文 前10条
1 邵世维;基于几何特征的多尺度矢量面状实体匹配方法研究与应用[D];武汉大学;2011年
2 冯嘉礼;核电站严重事故应急决策支持系统及其计算机实现研究[D];中国原子能科学研究院;2001年
3 章志勇;三维模型几何相似性比较的研究[D];浙江大学;2005年
4 何清;机器学习与文本挖掘若干算法研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2002年
5 李宏伟;基于Ontology的地理信息服务研究[D];解放军信息工程大学;2007年
6 曾传华;事故车辆技术状况智能鉴定系统研究[D];西南交通大学;2008年
7 刘刚;面向领域的软件需求一致性验证方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
8 赵玉茗;文本间语义相关性计算及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
9 王秀红;文本相似度计算核函数的构造及其在分布式信息检索中的应用研究[D];江苏大学;2012年
10 于博;无线传感器网络数据聚集调度技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
相关硕士学位论文 前10条
1 周晓红;基于内容与链接的页面价值算法研究[D];电子科技大学;2010年
2 陈永超;基于字数差别因子的中文文本相似度研究[D];湖北工业大学;2011年
3 吴倩倩;基于语义Web的智能问答系统的研究与实现[D];北京交通大学;2011年
4 王利鑫;文本自动比对研究与应用[D];南京信息工程大学;2011年
5 李国佳;汉语全文相似度计算的研究及应用[D];电子科技大学;2011年
6 陈飞宏;基于向量空间模型的中文文本相似度算法研究[D];电子科技大学;2011年
7 裴运亮;基于切词和语义的中文相似度研究与应用[D];电子科技大学;2011年
8 唐凌志;基于语义理解的论文相似度研究[D];湘潭大学;2011年
9 马二磊;互联网人物信息排歧技术研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
10 魏忠钰;金融新闻检索系统中新闻相关性分类研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
【二级参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 冯嘉礼,董占球;基于属性抽取和整合的感觉神经检测模型[J];计算机研究与发展;1997年07期
2 杨庚;王安琪;陈正宇;许建;王海勇;;一种低耗能的数据融合隐私保护算法[J];计算机学报;2011年05期
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 周军,王志胜,周凤岐;基于线性均方估计的数据融合理论[J];宇航学报;2003年04期
2 林华,玄兆林,周德超;数据融合系统数据库的结构设计[J];舰船电子工程;2004年04期
3 邓睿;胡志勇;;数据融合发展的综述[J];连云港师范高等专科学校学报;2005年04期
4 肖红云;肖兵;;综合集成赋权法在数据融合能力评估中的应用[J];湖南工业大学学报;2008年05期
5 李向阳;李玲娟;陈建新;徐小龙;;数据融合在智能电网中的应用研究[J];计算机技术与发展;2012年04期
6 税一秦;吕林;刘友波;;电力系统智能预警的数据融合应用[J];华东电力;2013年03期
7 胡圣武;张卷美;王新洲;王宏涛;;空间数据融合的基本框架[J];测绘科学;2007年03期
8 王益鸣;彭冬亮;;一种多传感器数据融合仿真平台的设计[J];杭州电子科技大学学报;2010年04期
9 胡向东;魏琴芳;唐慧;;物联网中数据融合的信誉度模型与仿真[J];仪器仪表学报;2010年11期
10 吴志刚;苏安婕;李`u杰;王璐;;基于层次分析与数据融合的综合评估方法[J];河南大学学报(自然科学版);2013年05期
相关会议论文 前10条
1 孙乐昌;梁亚声;陆余良;赵水宁;;决策用数据融合系统的设计与实现[A];第十五届全国数据库学术会议论文集[C];1998年
2 朱斌;符刚;朱爱华;李延斌;吴琼;;用户数据融合技术发展策略[A];中国通信学会信息通信网络技术委员会2011年年会论文集(上册)[C];2011年
3 熊凌;张凯;;数据融合及其应用[A];2005年十二省区市机械工程学会学术年会论文集(湖北专集)[C];2005年
4 马宪民;赵跃齐;;一种基于数据融合理论的煤矿抢险救护机器人技术的研究[A];第十六届全国煤炭自动化学术年会、中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2006年
5 畅言;罗利强;;数据融合系统关键技术研究[A];2013第一届中国指挥控制大会论文集[C];2013年
6 鲁睿;张杰;徐勇军;吴琳;;数据融合中证据冲突的典型处理方法[A];2014第二届中国指挥控制大会论文集(上)[C];2014年
7 杨功流;杨君;刘玉峰;王文富;杨晔;;用数据融合理论减少壳体旋转低速误差的技术研究[A];全面建设小康社会:中国科技工作者的历史责任——中国科协2003年学术年会论文集(上)[C];2003年
8 苏惠敏;张明廉;;飞控系统中的多传感器数据融合[A];1996年中国控制会议论文集[C];1996年
9 殷新春;徐力杰;;WSN中一种基于数据融合的能量高效分簇路由协议[A];2007年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2007年
10 管清波;张荣;罗小明;;分布式数据融合系统及其时钟同步算法[A];第四届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2001年
相关重要报纸文章 前4条
1 唐得胜 本报特约记者 梁申虎 特约通讯员 丁雅涵;数据融合,陆上“猛虎”闯大海[N];解放军报;2012年
2 中兴通讯股份有限公司 鲁兰 红朱 王炜;数据融合奠基网络融合[N];通信产业报;2006年
3 闻丹岩;Avaya IP语音重回报[N];中国计算机报;2003年
4 本报记者 付连英;大数据融合与创新性变革加剧[N];国际商报;2014年
相关博士学位论文 前6条
1 李雨谦;基于数据融合的综合识别方法研究[D];电子科技大学;2013年
2 邓达强;运动机械监测系统数据融合关键技术的研究与应用[D];重庆大学;2001年
3 蔺杰;数据融合的神经计算方法[D];浙江大学;2005年
4 张宇林;计算智能在土壤数据融合中的应用研究[D];江南大学;2009年
5 王欣;多传感器数据融合问题的研究[D];吉林大学;2006年
6 贾海涛;基于感知引导的数据融合算法研究[D];电子科技大学;2012年
相关硕士学位论文 前10条
1 李向阳;面向情境感知的数据融合研究[D];南京邮电大学;2012年
2 丁龙;基于群机并行的数据融合系统研究及融合算法的改进[D];西安电子科技大学;2001年
3 毛关利华;基于数据融合的纯角度多目标定位算法研究[D];浙江大学;2013年
4 王刚;数据融合若干算法的研究[D];西安理工大学;2006年
5 游漪;中国近海海洋动力参数多源卫星数据融合及应用[D];武汉理工大学;2013年
6 张浩;数据融合在工程中的应用与研究[D];湖南大学;2001年
7 常乐;数据融合在航迹数据处理中的应用研究[D];南京理工大学;2006年
8 杨龙;数据融合中基于隐私保护的数据完整性验证[D];南京邮电大学;2013年
9 陈于康;基于神经网络的数据融合研究和仿真[D];电子科技大学;2011年
10 谢萍;数据融合技术研究演示性C3I数据融合方案分析[D];电子科技大学;2003年
,本文编号:1691376
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/1691376.html