基于贝叶斯的改进WSNs信任评估模型

发布时间：2017-11-04 14:41

  本文关键词：基于贝叶斯的改进WSNs信任评估模型

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【摘要】：基于贝叶斯和熵,提出一种改进的WSNs信任评估模型。考虑到非入侵因素带来的网络异常行为,引入异常衰减因子,利用修正后的贝叶斯方程估算直接信任,并利用滑窗和自适应遗忘因子进行更新。根据直接信任的置信水平确定其是否足够可信来作为综合信任,减少网络能耗,并降低恶意反馈的影响。如果直接信任不足够可信,计算间接信任来获得综合信任,利用熵来对不同的推荐赋予权重,克服主观分配权重带来的局限性,加强模型的适应性。仿真实验表明,该模型能够有效检测恶意节点,具有较高的检测率和较低的误检率,同时在很大程度上降低了网络的能量消耗。
【作者单位】： 江苏物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61373126) 江苏省自然科学基金项目(BK20131107) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(JUSRP51510)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 近年来,传感器网络已经成为最有用的技术之一并得到研究者越来越广泛的关注。由于具有数据采集、处理和传输能力,无线传感器网络被部署于许多应用场景,如环境监测、战场探测、工业安全监督及医疗保健等[1]。然而,由于无人值守的恶劣的部署环境及无线传感器网络自身的特点,传感

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 王婷婷;周建中;江焱生;翁朝晖;刘懿;张诚;;基于网络流的避洪转移模型[J];自然灾害学报;2016年01期

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【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【相似文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前4条

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本文编号：1139868