發(fā)布時間：2020-09-14 14:07

　　 在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,數(shù)據(jù)融合的可靠性是一個非常重要的問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)點通過構(gòu)建信任表選舉可靠簇頭,簇頭根據(jù)權(quán)重檢測異常節(jié)點并融合可信數(shù)據(jù)。仿真實驗表明,該模型可以有效提高數(shù)據(jù)融合的安全性和準確性。
【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。若采集信息不準確，則將該節(jié)點的權(quán)重降低，α的定義如下：α＝１－ｅｍ－ｓｋ（３）其中，ｍ是融合過程中的異常節(jié)點個數(shù)，ｓ是簇內(nèi)節(jié)點個數(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。當簇內(nèi)異常節(jié)點較少時，α變化較慢，權(quán)重下降緩慢，對數(shù)據(jù)融合影響不大；當簇內(nèi)異常節(jié)點較多時，α變化較快，權(quán)重下降迅速，導致無法繼續(xù)進行數(shù)據(jù)融合，保證了數(shù)據(jù)融合的安全性和準確性。圖４α函數(shù)３９第５期張峰，等：基于信任和權(quán)重的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合模型

大時，過多的錯誤投票導致無法保證選舉出可靠簇頭，信任機制失去了作用。當然，大多數(shù)情況下受損節(jié)點所占比例較小，所以信任機制有著不錯的效果。圖５受損節(jié)點成為簇頭的概率４．２準確性分析本文通過比較是否使用ＴＷＤＦＭ產(chǎn)生的融合結(jié)果，來說明該模型對數(shù)據(jù)融合的準確性的影響。如上所述，可信節(jié)點和異常節(jié)點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)點的概率密度函數(shù)如圖６所示�？梢园l(fā)現(xiàn)，可信節(jié)點的均值為２０；而異常節(jié)點的均值為２４，且分布相對分散。顯然，異常節(jié)點的存在會使融合結(jié)果產(chǎn)生偏差，比例越大，偏差就越大。圖６傳感器節(jié)點度量模型假定異常節(jié)點的比例為３０％，通過分析數(shù)據(jù)融合結(jié)果隨時間的變化曲線（見圖７），來說明ＴＷＤＦＭ對數(shù)據(jù)融合結(jié)果的準確性的影響。圖７融合結(jié)果變化曲線如圖７所示，當不使用ＴＷＤＦＭ時，融合結(jié)果和真實值總是存在偏差，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)點的影響。然而，當使用ＴＷＤＦＭ時，雖然在開始階段由于受到異常節(jié)點的影響，融合結(jié)果也高于真實值，但是融合結(jié)果很快就逼近真實值，且趨于穩(wěn)定。這是因為權(quán)重機制發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，隨著時間的推移和融合結(jié)果的更新，有異常節(jié)點被不斷地加入黑名單，因而融合結(jié)果就越來越接近真實值。４．３能耗分析如圖８所示，將ＴＷＤＦＭ和雙簇頭選舉模型［１２］進行比較。可知，雙簇頭選舉模型的能耗總是高于ＴＷＤＦＭ。這是因為，在雙簇頭選舉模型中，每個簇內(nèi)總是有兩個簇頭各自進行數(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對數(shù)據(jù)融合結(jié)果的準確性的影響。圖７融合結(jié)果變化曲線如圖７所示，當不使用ＴＷＤＦＭ時，融合結(jié)果和真實值總是存在偏差，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)點的影響。然而，當使用ＴＷＤＦＭ時，雖然在開始階段由于受到異常節(jié)點的影響，融合結(jié)果也高于真實值，但是融合結(jié)果很快就逼近真實值，且趨于穩(wěn)定。這是因為權(quán)重機制發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，隨著時間的推移和融合結(jié)果的更新，有異常節(jié)點被不斷地加入黑名單，因而融合結(jié)果就越來越接近真實值。４．３能耗分析如圖８所示，將ＴＷＤＦＭ和雙簇頭選舉模型［１２］進行比較�？芍p簇頭選舉模型的能耗總是高于ＴＷＤＦＭ。這是因為，在雙簇頭選舉模型中，每個簇內(nèi)總是有兩個簇頭各自進行數(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)融合的安全性和準確性，都增加了計算存儲和數(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。特別要說明，實驗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)束語本文提出了一種基于信任和權(quán)重的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合模型，通過信任機制選舉可靠簇頭，權(quán)重機制檢測異常節(jié)點并融合可信數(shù)據(jù)，旨在提高數(shù)據(jù)融合的安全性和準確性。仿真實驗表明，該模型可以有效提高數(shù)據(jù)融合的可靠性。然而，文中并沒有考慮能量損耗的問題，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，帶來了多余的能量損耗。未來工作將在如何平衡能量損

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