本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN) + 概率包標記(PPM)　； 參考：《電子與信息學報》2014年02期

【摘要】：在利用概率包標記技術(shù)對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)惡意節(jié)點的追蹤定位中,標記概率的確定是關(guān)鍵,直接影響到算法的收斂性,最弱鏈,節(jié)點負擔等方面。該文分析并指出了基本概率包標記(BPPM)和等概率包標記(EPPM)方法的缺點,提出了一種層次式混合概率包標記(LMPPM)算法,可以克服以上算法的不足。該算法對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進行分簇,將每個簇看成一個大的"簇節(jié)點",整個網(wǎng)絡(luò)由一些大的"簇節(jié)點"構(gòu)成,每個"簇節(jié)點"內(nèi)部又包含一定數(shù)量的傳感器節(jié)點。在"簇節(jié)點"之間采用等概率包標記法,在"簇節(jié)點"內(nèi)部采用基本概率包標記法。實驗分析表明,該算法在收斂性、最弱鏈方面優(yōu)于BPPM算法,在節(jié)點計算與存儲負擔方面優(yōu)于EPPM算法,是在資源約束條件下的一種整體優(yōu)化。
[Abstract]:In tracking and locating malicious nodes in wireless sensor networks (WSNs) using probabilistic packet marking technique, the determination of marking probability is the key, which directly affects the convergence of the algorithm, the weakest chain, the burden of nodes and so on. This paper analyzes and points out the shortcomings of the basic probability packet marking (BPPM) and the equal probability packet marking (EPPM) methods, and proposes a hierarchical mixed probability packet tagging (LMPPM) algorithm, which can overcome the shortcomings of the above algorithms. In this algorithm, the wireless sensor networks are clustered and each cluster is regarded as a large "cluster node". The whole network is composed of some large "cluster nodes", and each "cluster node" contains a certain number of sensor nodes. The equal-probability packet marking method is used between "cluster nodes" and the basic probability packet marking method is used in "cluster nodes". The experimental results show that the proposed algorithm is superior to BPPM in convergence and weakest chain, and is superior to EPPM in node computation and storage burden. It is a global optimization under resource constraints.
【作者單位】： 皖西學院信息工程學院;中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)學院;解放軍陸軍軍官學院六系;
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金(61303209,61302179) 安徽省高等學校省級自然科學研究重點項目(KJ2013A255) 六安市定向委托皖西學院產(chǎn)學研合作項目(2012LWA015)資助課題
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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本文編號：2041533