在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,數(shù)據(jù)融合的可靠性是一個(gè)非常重要的問(wèn)題并且受到了廣泛的關(guān)注。為此,提出一種基于信任和權(quán)重的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合模型(TWDFM)。在該模型中,傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)構(gòu)建信任表選舉可靠簇頭,簇頭根據(jù)權(quán)重檢測(cè)異常節(jié)點(diǎn)并融合可信數(shù)據(jù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該模型可以有效提高數(shù)據(jù)融合的安全性和準(zhǔn)確性。
【部分圖文】：

ａｌｓｅ，也可能是小數(shù)或整數(shù)，因此引入誤差是必要的。若采集信息不準(zhǔn)確，則將該節(jié)點(diǎn)的權(quán)重降低，α的定義如下：α＝１－ｅｍ－ｓｋ（３）其中，ｍ是融合過(guò)程中的異常節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，ｓ是簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，ｋ是控制變化速率的參數(shù)。圖４是α函數(shù)的變化曲線，假設(shè)ｓ為２０，ｋ為４。當(dāng)簇內(nèi)異常節(jié)點(diǎn)較少時(shí)，α變化較慢，權(quán)重下降緩慢，對(duì)數(shù)據(jù)融合影響不大；當(dāng)簇內(nèi)異常節(jié)點(diǎn)較多時(shí)，α變化較快，權(quán)重下降迅速，導(dǎo)致無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，保證了數(shù)據(jù)融合的安全性和準(zhǔn)確性。圖４α函數(shù)３９第５期張峰，等：基于信任和權(quán)重的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合模型

大時(shí)，過(guò)多的錯(cuò)誤投票導(dǎo)致無(wú)法保證選舉出可靠簇頭，信任機(jī)制失去了作用。當(dāng)然，大多數(shù)情況下受損節(jié)點(diǎn)所占比例較小，所以信任機(jī)制有著不錯(cuò)的效果。圖５受損節(jié)點(diǎn)成為簇頭的概率４．２準(zhǔn)確性分析本文通過(guò)比較是否使用ＴＷＤＦＭ產(chǎn)生的融合結(jié)果，來(lái)說(shuō)明該模型對(duì)數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確性的影響。如上所述，可信節(jié)點(diǎn)和異常節(jié)點(diǎn)的度量模型服從高斯分布。假設(shè)環(huán)境溫度為２０℃，兩種節(jié)點(diǎn)的概率密度函數(shù)如圖６所示�？梢园l(fā)現(xiàn)，可信節(jié)點(diǎn)的均值為２０；而異常節(jié)點(diǎn)的均值為２４，且分布相對(duì)分散。顯然，異常節(jié)點(diǎn)的存在會(huì)使融合結(jié)果產(chǎn)生偏差，比例越大，偏差就越大。圖６傳感器節(jié)點(diǎn)度量模型假定異常節(jié)點(diǎn)的比例為３０％，通過(guò)分析數(shù)據(jù)融合結(jié)果隨時(shí)間的變化曲線（見圖７），來(lái)說(shuō)明ＴＷＤＦＭ對(duì)數(shù)據(jù)融合結(jié)果的準(zhǔn)確性的影響。圖７融合結(jié)果變化曲線如圖７所示，當(dāng)不使用ＴＷＤＦＭ時(shí)，融合結(jié)果和真實(shí)值總是存在偏差，并且偏差是不確定的，原因在于融合結(jié)果受到了異常節(jié)點(diǎn)的影響。然而，當(dāng)使用ＴＷＤＦＭ時(shí)，雖然在開始階段由于受到異常節(jié)點(diǎn)的影響，融合結(jié)果也高于真實(shí)值，但是融合結(jié)果很快就逼近真實(shí)值，且趨于穩(wěn)定。這是因?yàn)闄?quán)重機(jī)制發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，隨著時(shí)間的推移和融合結(jié)果的更新，有異常節(jié)點(diǎn)被不斷地加入黑名單，因而融合結(jié)果就越來(lái)越接近真實(shí)值。４．３能耗分析如圖８所示，將ＴＷＤＦＭ和雙簇頭選舉模型［１２］進(jìn)行比較�？芍�，雙簇頭選舉模型的能耗總是高于ＴＷＤＦＭ。這是因?yàn)�，在雙簇頭選舉模型中，每個(gè)簇內(nèi)總是有兩個(gè)簇頭各自進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，增加了數(shù)據(jù)傳輸，消耗了更多的能量。然而，不論是ＴＷＤＦＭ，還是雙簇頭選舉模型，為了提高數(shù)據(jù)融合的安

ＷＤＦＭ對(duì)數(shù)據(jù)融合結(jié)果的準(zhǔn)確性的影響。圖７融合結(jié)果變化曲線如圖７所示，當(dāng)不使用ＴＷＤＦＭ時(shí)，融合結(jié)果和真實(shí)值總是存在偏差，并且偏差是不確定的，原因在于融合結(jié)果受到了異常節(jié)點(diǎn)的影響。然而，當(dāng)使用ＴＷＤＦＭ時(shí)，雖然在開始階段由于受到異常節(jié)點(diǎn)的影響，融合結(jié)果也高于真實(shí)值，但是融合結(jié)果很快就逼近真實(shí)值，且趨于穩(wěn)定。這是因?yàn)闄?quán)重機(jī)制發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，隨著時(shí)間的推移和融合結(jié)果的更新，有異常節(jié)點(diǎn)被不斷地加入黑名單，因而融合結(jié)果就越來(lái)越接近真實(shí)值。４．３能耗分析如圖８所示，將ＴＷＤＦＭ和雙簇頭選舉模型［１２］進(jìn)行比較�？芍�，雙簇頭選舉模型的能耗總是高于ＴＷＤＦＭ。這是因?yàn)�，在雙簇頭選舉模型中，每個(gè)簇內(nèi)總是有兩個(gè)簇頭各自進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，增加了數(shù)據(jù)傳輸，消耗了更多的能量。然而，不論是ＴＷＤＦＭ，還是雙簇頭選舉模型，為了提高數(shù)據(jù)融合的安全性和準(zhǔn)確性，都增加了計(jì)算存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)傳輸，所以它們的總能耗都高于不使用任何模型的情況。特別要說(shuō)明，實(shí)驗(yàn)中研究的模型都是構(gòu)建在分簇路由協(xié)議上的，雖然ＴＷＤＦＭ增加了多余的數(shù)據(jù)傳輸（主要是控制消息和應(yīng)答），但是相比于傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)而言，在總體上還是減少了數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)傳輸量。圖８網(wǎng)絡(luò)總能量損耗結(jié)束語(yǔ)本文提出了一種基于信任和權(quán)重的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合模型，通過(guò)信任機(jī)制選舉可靠簇頭，權(quán)重機(jī)制檢測(cè)異常節(jié)點(diǎn)并融合可信數(shù)據(jù)，旨在提高數(shù)據(jù)融合的安全性和準(zhǔn)確性。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型可以有效提高數(shù)據(jù)融合的可靠性。然而，文中并沒(méi)有考慮能量損耗的問(wèn)題，為了保證數(shù)據(jù)融合的安全可靠性，增加了許多數(shù)據(jù)傳輸，帶來(lái)了多余的能量損耗。未來(lái)工作將在如何平衡能量損

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