無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以感知周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)并將結(jié)果發(fā)送給用戶,對于能量有限的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)而言,數(shù)據(jù)融合至關(guān)重要。隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,處理其產(chǎn)生的大量的數(shù)據(jù)成為一個重要的研究熱點。另外,在數(shù)據(jù)融合和處理過程中,數(shù)據(jù)的隱私性也應(yīng)該被高度重視。論文在充分調(diào)研無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的理論及技術(shù)的基礎(chǔ)上,重點研究基于預(yù)測的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合,提出了兩種隱私保護且能量有效的融合方案,并進行了相關(guān)的仿真與分析。另外還提出了基于Hadoop的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)隱私保護處理框架,并搭建了平臺驗證其可行性。論文成果主要體現(xiàn)在三個方面。首先,為減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸量,并提供隱私保護能力,提出了基于指數(shù)平滑的數(shù)據(jù)融合方案。該方案使用基于數(shù)據(jù)鏈的融合方式,每次融合中使用根據(jù)指數(shù)平滑得到的預(yù)測值來計算需要發(fā)送的隱私數(shù)據(jù),仿真實驗表明該方案有較高的隱私性和較低的能量開銷。其次,為了進一步減少能量開銷,尤其是網(wǎng)絡(luò)中的通信次數(shù),同時提供隱私保護,提出了一種基于ARMA的數(shù)據(jù)融合方案。該方案通過ARMA模型計算每一次融合的預(yù)測值,并根據(jù)閾值在需要時更新并同步模型。最后,為了處理無線傳感器網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),提... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

傳感器節(jié)點的組成

圖 1.1 傳感器節(jié)點的組成示，感知單元由數(shù)模轉(zhuǎn)換器 ADC 和各種不同類型的傳感器組成，數(shù)到的環(huán)境數(shù)據(jù)即模擬信號，轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并發(fā)送到處理單元。處理器負責數(shù)據(jù)的加工以及數(shù)據(jù)的管理。經(jīng)由數(shù)據(jù)處理單元處理過的感知向外傳遞，同時收發(fā)信機也會將外部數(shù)據(jù)，如其他傳感器節(jié)點發(fā)來的。功率單元為以上所有的單元提供能量的支持，還額外支持著諸如定線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常少有或沒有基礎(chǔ)設(shè)施，而是直接由大量的傳感器節(jié)個區(qū)域或環(huán)境進行數(shù)據(jù)的采集，并使用多跳的通信方式將感知數(shù)據(jù)發(fā)，匯聚節(jié)點一般具有較強的處理能力和通信能力，是感知數(shù)據(jù)最終到站則負責無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和外部網(wǎng)絡(luò)的連接。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)地，我們將它分為 3 個層次：傳感器網(wǎng)絡(luò)層、傳感器匯聚層和用戶層

電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第二章 相關(guān)背景知識介于數(shù)據(jù)的存儲和處理，Hadoop[45]主要負責：將數(shù)據(jù)分塊存儲在集群上、在處理過程序和傳輸、 對 MapReduce 代碼做驗證和維護程序執(zhí)行的日志。在使用 Hadoop 時，記住 Hadoop 并不是一個數(shù)據(jù)庫，它將沒有索引的數(shù)據(jù)以文件的形式存儲在集群上能進行文件的隨機讀取，而是需要運行 MapReduce 程序來進行數(shù)據(jù)的讀取。


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