基于群體信任的WSN異常數(shù)據(jù)過(guò)濾方法
[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.
【作者單位】: 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(NCET100263) 教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20110005130001) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(2011AA01A102) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272521)~~
【分類(lèi)號(hào)】:TP212.9;TN929.5
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2337037
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