基于信誉度集对分析的WSN安全数据融合
由于无线传感器网络存在资源约束问题,为了有效地减少无线传感器网络中的数据传输量以降低网络的总能耗,同时确保对感知数据进行融合操作的安全性,提出了一种基于传感器节点信誉度集对分析的安全数据融合方法.在节点分簇阶段,利用基于密度函数的减法聚类方法进行分簇,既获得了较快的分簇速度,又保证了簇头节点地理位置的合理分布,使得分簇规模更加符合节点的实际布设情况.在数据传输阶段,将簇头节点选择下一跳数据转发节点建模为多属性决策过程,综合考虑备选转发节点的信誉度、能量等属性信息,从中选择综合评价最优的簇头节点转发融合数据,不仅使网络中的数据流量分布更加均衡而且保证了数据的安全性.仿真结果表明,提出的数据融合算法在融合精度、安全性及簇头节点能耗方面与同类的LEACH算法和BTSR算法相比具有明显的优势.
无线传感器网络、分簇算法、数据融合、信誉度、集对分析
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60973139,60773041,61003039,61003236;江苏省科技支撑计划工业基金项目BE2010197,BE2010198;江苏省高校自然科学基础研究基金项目08KJB520006;国家博士后基金项目20090451240,20090451241;江苏省博士后基金项目0801019C;江苏省六大高峰人才基金项目2008118;江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目CX10B-197Z
2011-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1652-1658
