移動群智感知(Mobile Crowd Sensing,MCS)是一種新型的、靈活的、高效的數(shù)據(jù)感知技術(shù),由一組用戶攜帶著能夠感知和計算的智能設(shè)備參與數(shù)據(jù)采集,完成數(shù)據(jù)請求方提出的感知任務(wù)。得益于移動感知設(shè)備強大的感知、計算、通信能力,眾包的低成本,移動群智感知已廣泛應(yīng)用于環(huán)境感知、基礎(chǔ)設(shè)施感知和社交感知等。以地圖采集為例,百度地圖、高德地圖、Waze導(dǎo)航等平臺將地圖采集任務(wù)分發(fā)給符合要求的參與者,參與者上報路況如擁堵、施工、事故等,并從平臺獲得相應(yīng)獎勵。當前,如何以較低成本完成更多感知任務(wù)是移動群智感知任務(wù)分發(fā)的核心問題。然而,采集員在參與地圖采集并貢獻感知數(shù)據(jù)時,其隱私信息如地理位置、運動路線、個人身份等面臨著泄露的風(fēng)險。出于對隱私泄露的擔憂,參與者的參與熱情及任務(wù)完成質(zhì)量急劇下降,保護參與者隱私是移動群智感知任務(wù)分發(fā)亟需解決的問題。目前,移動群智能感知任務(wù)分發(fā)的隱私保護方法較多,但仍不夠完善并存在一些缺陷。第一,依賴可信平臺,由可信平臺在任務(wù)分配過程中保護參與者隱私不被第三方獲知,而實際應(yīng)用中,完全可信的平臺通常是不存在的;第二,主要保護單一位置隱私,路徑隱私保護不足,不能滿足參...

【文章頁數(shù)】：133 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1-1參與感知與機會感知任務(wù)分配。

在機會感知模式下,參與者不需要主動參與感知,其運行路徑不變,平臺任務(wù)分配負責選擇合適的參與者,并將參與者路徑上的任務(wù)分配給用戶,如圖1-1(b)所示。機會感知模式下,參與者的移動模型直接決定了感知數(shù)據(jù)質(zhì)量。Karaliopoulos等人[32]研究了確定性和隨機性參與者移動模型下....

圖1-2點任務(wù)分配與區(qū)域任務(wù)分配。

2)點任務(wù)分配和區(qū)域任務(wù)分配。根據(jù)任務(wù)類型不同將任務(wù)分配分為:點任務(wù)分配和區(qū)域任務(wù)分配。點任務(wù)模式下參與者需要移動到任務(wù)的位置點才能執(zhí)行任務(wù),參與者可以執(zhí)行一個或多個位置依賴的任務(wù),如圖1-2(a)所示。點任務(wù)分配的目標是選擇合適的參與者最大化任務(wù)完成數(shù)量、參與者與平臺效用等[4....

圖1-3在線任務(wù)分配與離線任務(wù)分配。

多邊動態(tài)在線任務(wù)分配指移動群智感知系統(tǒng)中不止一方信息是未知的。比較常見的多邊動態(tài)在線任務(wù)分配為雙邊動態(tài)在線任務(wù)分配,即任務(wù)和參與者均動態(tài)地進入、離開移動群智感知系統(tǒng),其進入系統(tǒng)時間、出現(xiàn)的位置、參與者做任務(wù)的能力等信息均是未知的,如圖1--3(b)所示。Tong等人[67]將在線....

圖1--4論文組織結(jié)構(gòu)

基于前述小節(jié)中陳述的研究內(nèi)容,論文圍繞移動群智感知隱私保護任務(wù)分發(fā),針對參與者任務(wù)選擇與任務(wù)競拍過程中的位置隱私保護、軌跡隱私保護、反向拍賣隱私保護三方面展開研究。全文共分為六章,組織結(jié)構(gòu)如圖1--4所示。第一章是緒論,論文在其中對研究工作的背景與意義、研究現(xiàn)狀及存在問題進行了概....

本文編號：3904002