發(fā)布時間：2017-10-04 12:13

  本文關鍵詞：基于擬合分析的WSN數(shù)據(jù)融合技術研究

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【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)具有數(shù)據(jù)量大、高冗余量、低可靠性、節(jié)點能量有限等特點。數(shù)據(jù)融合是WSN中進行數(shù)據(jù)處理獲得查詢結(jié)果,且有效減少能耗的重要技術之一。如何將感知數(shù)據(jù)高效、準確、安全地發(fā)送到服務器是WSN數(shù)據(jù)融合研究的熱點和難點。本文從無線傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)融合和安全數(shù)據(jù)融合問題著手,首先整體介紹研究背景、相關工作的進展等。然后,以數(shù)據(jù)融、安全數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)架構(gòu)為脈絡,詳細闡述各部分的研究熱點。最后,重點分析基于相似度預測的WSN數(shù)據(jù)收集算法和基于加權擬合分析的WSN安全數(shù)據(jù)融合算法,并對算法的進行理論性分析,采用仿真實驗的方式將本文提出的算法與經(jīng)典算法在能耗、安全性等方面進行對比、分析。針對基于擬合曲線的數(shù)據(jù)預測機制在WSN數(shù)據(jù)收集應用中區(qū)間敏感的問題,提出了基于時間周期的擬合曲線相似度序列,將基于預測的數(shù)據(jù)收集問題轉(zhuǎn)化為一定精度下預測相似度的估計問題。基于特征相似度服從高斯分布的假定,研究準確預測感知相似度的最大概率,采用貪婪算法動態(tài)調(diào)整預測相似度。最后,采用PSO算法實現(xiàn)基于預測相似度的預測數(shù)據(jù)推斷。仿真實驗結(jié)果表明,該算法達到了預期效果,在能耗方面有較大的降低。傳統(tǒng)的基于密碼學方式的安全機制并不能有效解決妥協(xié)節(jié)點產(chǎn)生的假冒攻擊,同時基于簇頭的信任判斷和證實機制需要更多的通信開銷,使得基于簇頭的信任管理與認證是當前安全數(shù)據(jù)融合機制研究的焦點。以能量衰減模型的事件感知為研究場景,設計一種基于加權擬合分析的安全數(shù)據(jù)融合機制。在事件源情況未知的條件下,實現(xiàn)簇內(nèi)節(jié)點對事件源距離的近似估計。研究具有簇屬性特征的數(shù)據(jù)點基于所擬合曲線的分布性質(zhì),提出基于曲線簇分析的簇頭信任判斷機制。仿真實驗表明,所提出的機制在曲線擬合精度,防妥協(xié)性能等方面有較高的提升,達到了預期的效果。
【關鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)融合 安全 數(shù)據(jù)預測 加權曲線擬合 曲線相似度
【學位授予單位】：長沙理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9;TP202
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-13
• 1.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合的研究意義11-12
• 1.1.2 WSN安全數(shù)據(jù)融合的研究意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 WSN數(shù)據(jù)融合的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 WSN安全數(shù)據(jù)融合的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的工作內(nèi)容以及論文結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合及其安全問題16-22
• 2.1 WSN數(shù)據(jù)融合的概念16
• 2.2 WSN數(shù)據(jù)融合的分類及功能模型16-17
• 2.3 WSN數(shù)據(jù)融合算法17-19
• 2.4 WSN安全問題的特點19-22
• 第三章 基于相似度預測的WSN數(shù)據(jù)收集算法22-34
• 3.1 研究進展22-24
• 3.2 條件假設及相關定義24-26
• 3.2.1 系統(tǒng)整體構(gòu)架24-25
• 3.2.2 相關定義及說明25-26
• 3.3 算法描述及性能分析26-31
• 3.3.1 數(shù)據(jù)收集算法26-27
• 3.3.2 預測機制及性能分析27-31
• 3.4 實驗與仿真31-34
• 3.4.1 有效性驗證31-34
• 第四章 基于加權擬合分析的WSN安全數(shù)據(jù)融合機制研究34-44
• 4.1 相關工作34-35
• 4.2 網(wǎng)絡模型及攻擊分析35-36
• 4.2.1 網(wǎng)絡描述35
• 4.2.2 攻擊模型35
• 4.2.3 術語與定義35-36
• 4.3 基于多簇加權擬合性質(zhì)的判斷機制36-40
• 4.3.1 簇內(nèi)節(jié)點的事件距離估計37-38
• 4.3.2 簇間加權擬合性質(zhì)38-40
• 4.4 實驗與仿真40-44
• 4.4.1 節(jié)點事件距離估計及融合精度40-41
• 4.4.2 曲線擬合精度41-42
• 4.4.3 惡意節(jié)點與惡意簇的識別仿真42-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-47
• 5.1 總結(jié)44
• 5.2 下一階段工作44-47
• 參考文獻47-50
• 致謝50-51
• 附錄A 碩士期間發(fā)表的學術論文51

【相似文獻】

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本文編號：970594