基于群体信任的WSN异常数据过滤方法

发布时间：2018-11-17 07:56

【摘要】：以节点数据的时空相关性为理论依据,通过定量数据与定性知识之间的不确定性转换,在知识层面上比较节点间数据的相似程度,实现对单节点数据的群体信任评估,进而设计了一种实时的WSN异常数据过滤方法,在节点数据采集过程中实时发现可疑数据。仿真实验验证了此方法不但能够实时过滤异常数据,提升WSN的入侵容忍能力,还有较低的通信及计算开销。
[Abstract]:Based on the spatio-temporal correlation of node data and the uncertainty transformation between quantitative data and qualitative knowledge, the similarity degree of data between nodes is compared at the knowledge level, and the group trust assessment of single node data is realized. Then a real-time WSN anomaly data filtering method is designed to detect suspicious data in the process of node data acquisition. The simulation results show that this method not only can filter abnormal data in real time and improve the intrusion tolerance of WSN, but also has low communication and computing overhead.
【作者单位】： 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室;
【基金】：教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NCET100263) 教育部博士点基金资助项目(20110005130001) 国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2011AA01A102) 国家自然科学基金资助项目(61272521)~~
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2337036