【摘要】：以節(jié)點數(shù)據(jù)的時空相關性為理論依據(jù),通過定量數(shù)據(jù)與定性知識之間的不確定性轉(zhuǎn)換,在知識層面上比較節(jié)點間數(shù)據(jù)的相似程度,實現(xiàn)對單節(jié)點數(shù)據(jù)的群體信任評估,進而設計了一種實時的WSN異常數(shù)據(jù)過濾方法,在節(jié)點數(shù)據(jù)采集過程中實時發(fā)現(xiàn)可疑數(shù)據(jù)。仿真實驗驗證了此方法不但能夠?qū)崟r過濾異常數(shù)據(jù),提升WSN的入侵容忍能力,還有較低的通信及計算開銷。
[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】： 北京郵電大學網(wǎng)絡與交換技術(shù)國家重點實驗室;
【基金】：教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃基金資助項目(NCET100263) 教育部博士點基金資助項目(20110005130001) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(2011AA01A102) 國家自然科學基金資助項目(61272521)~~
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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本文編號：2337037