【摘 要】
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无线传感器网络是一个低成本、灵活性强、易于部署的自组织网络,在目标探测、事件监测等军民领域具有广泛的应用前景。通常,无线传感器网络节点面临着计算能力、能量资源的限制。因此,如何减少传输数据冗余,降低节点能耗,保护数据安全成为无线传感器网络研究的热点问题。数据聚合是由网络中的传感器节点收集数据,通过上层聚合节点对收集的数据进行处理,是传感器网络数据处理的重要手段。目前,基于数据平均等简单的数据聚合算
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无线传感器网络是一个低成本、灵活性强、易于部署的自组织网络,在目标探测、事件监测等军民领域具有广泛的应用前景。通常,无线传感器网络节点面临着计算能力、能量资源的限制。因此,如何减少传输数据冗余,降低节点能耗,保护数据安全成为无线传感器网络研究的热点问题。数据聚合是由网络中的传感器节点收集数据,通过上层聚合节点对收集的数据进行处理,是传感器网络数据处理的重要手段。目前,基于数据平均等简单的数据聚合算法在遭受恶意节点攻击时鲁棒性较差,数据可靠性得不到保障。针对数据聚合中的恶意攻击问题,本文提出了攻击场景下的迭代数据聚合方法以及基于恶意节点识别的权值组合数据聚合方法,主要成果和贡献如下:1.首先介绍了传统迭代过滤算法,通过引入归一化信誉偏差,研究了迭代过滤方法在采用倒数判别函数、指数判别函数、线性判别函数时的不同性质;然后通过引入共谋攻击模型,用实验数据验证了现有迭代过滤方法在攻击场景下容易收敛到伪造数据这一问题。2.针对无线传感器网络中的共谋数据攻击问题,提出了抗共谋攻击的鲁棒安全数据聚合方法。该方法首先基于滑动窗离群值检测原理,剔除攻击节点异常数据,然后通过噪声参数估计方法和最大似然估计方法得到迭代的初始信誉值。数值仿真实验表明,该方法通过对传感器节点的初始迭代信誉值进行估计,增强了算法抵御共谋攻击的鲁棒性,提高了聚合结果的准确性。3.针对无线传感器网络节点被恶意用户捕获时的数据聚合问题,提出了基于差异度准则的恶意节点识别方法。在数据聚合阶段,不同于传统方法排除所有恶意节点,而是根据每个节点对最终聚合的影响分配可靠性权重进行数据聚合。实验结果表明,相比于在聚合中完全排除恶意节点的方法,所提出的方法能够获得更佳的数据聚合性能。
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