【摘要】：移動群智感知(Mobile Crowd Sensing,MCS)中“群”表示大量用戶及其移動設(shè)備,“智”指的是智能移動設(shè)備以及用戶的智慧,“感”意味著通過移動設(shè)備獲取周圍環(huán)境數(shù)據(jù),“知”則表示通過分析數(shù)據(jù)、挖掘知識以提供實(shí)時在線服務(wù)�？紤]到大量參與者在感知區(qū)域內(nèi)獲取感知數(shù)據(jù)是完成感知任務(wù)的前提,因此,設(shè)計(jì)可靠數(shù)據(jù)收集機(jī)制高效完成感知任務(wù)成為一個亟待解決的問題。首先,從產(chǎn)生原因、數(shù)據(jù)收集流程引出MCS相關(guān)概念,在分析靈活性、高效性以及社會性等特點(diǎn)的同時,簡要闡述噪聲監(jiān)測、健康護(hù)理以及大氣污染監(jiān)測等典型應(yīng)用場景。同時,概述信任管理、激勵機(jī)制、隱私保護(hù)以及數(shù)據(jù)收集研究熱點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,對當(dāng)前數(shù)據(jù)收集機(jī)制進(jìn)行分類。然后,提出基于信譽(yù)度的收集機(jī)制。具體地,根據(jù)移動設(shè)備剩余能量以及參與者響應(yīng)時間衡量意愿程度,同時,通過時效性、完整性、準(zhǔn)確度和價值量衡量參與者數(shù)據(jù)質(zhì)量,進(jìn)而,綜合分析意愿程度以及數(shù)據(jù)質(zhì)量確定參與者歷史信譽(yù)度評估方法。從而,服務(wù)器將歷史信譽(yù)度作為重要參量,并借助邏輯回歸函數(shù)更新參與者當(dāng)前信譽(yù)度。另外,服務(wù)器根據(jù)參與者當(dāng)前信譽(yù)度確定感知數(shù)據(jù)可信程度,在判定參與者傳輸數(shù)據(jù)方式的同時,有效選擇接收可靠數(shù)據(jù)。其次,提出帶有服務(wù)能力的收集機(jī)制。具體地,參與者通過衡量任務(wù)復(fù)雜性以及期望所獲獎勵選擇最佳感知任務(wù),而服務(wù)器通過最小總獎勵以及參與者服務(wù)能力選擇接收感知數(shù)據(jù)。因此,將參與者與服務(wù)器之間的相互選擇建立Stackelberg博弈模型以同時最大化參與者效用和服務(wù)器效用,同時,結(jié)合初始服務(wù)能力動態(tài)更新參與者下次服務(wù)能力,進(jìn)而,服務(wù)器以此作為是否接收感知數(shù)據(jù)的重要依據(jù)。從而,當(dāng)參與者將數(shù)據(jù)直接或間接傳輸?shù)椒⻊?wù)器時,可保證服務(wù)器以最小總獎勵開銷高效準(zhǔn)確完成感知任務(wù)。最后,從參與者屬性角度出發(fā),總結(jié)信譽(yù)度感知機(jī)制及帶有服務(wù)能力屬性的機(jī)制出發(fā),在此基礎(chǔ)上,深入剖析數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法的不足,并對未來工作進(jìn)行展望。
【圖文】：

MCS數(shù)據(jù)收集機(jī)制分類

圖 2.2 混合移動群智感知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)區(qū)域部分，節(jié)點(diǎn)主要分為靜態(tài)節(jié)點(diǎn)、路由節(jié)點(diǎn)和定的準(zhǔn)則進(jìn)行預(yù)先設(shè)置，，不僅可以將感知任務(wù)請接收感知數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)發(fā)到感知服務(wù)中心；路由節(jié)點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：2630956