WSN快速數(shù)據(jù)收集與安全數(shù)據(jù)融合的研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks:WSN)是一種由大量傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成且以數(shù)據(jù)為中心的無(wú)線自組網(wǎng),能夠?qū)崟r(shí)地監(jiān)控、收集和處理信息,具有廣闊的應(yīng)用前景。然而,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)常面臨著資源的制約以及安全威脅。由于原始感應(yīng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)交竟?jié)點(diǎn)通常需要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)融合傳輸兩個(gè)階段,在數(shù)據(jù)收集階段采用基于預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)收集方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,可有效減少節(jié)點(diǎn)間的通信次數(shù)、降低能源損耗;同時(shí),對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合操作

2、并在融合傳輸階段采取適當(dāng)?shù)匕踩Ｗo(hù)策略,可有效提高網(wǎng)絡(luò)安全性,保證融合結(jié)果安全到達(dá)基站。
　　基于自回歸AR(p)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)收集是一種有效縮減無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇頭節(jié)點(diǎn)和簇內(nèi)葉節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)通信頻率、降低節(jié)點(diǎn)能耗的方法。然而AR(p)模型在建模過(guò)程中忽略了不同時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值的影響存在的差異,導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)精度不高、網(wǎng)絡(luò)通信頻率受影響的問(wèn)題,對(duì)此,本文提出一種改進(jìn)的自回歸預(yù)測(cè)模型FAR(p)。在AR(p)模型中引入適當(dāng)?shù)?/p>

3、模糊隸屬度函數(shù),通過(guò)模糊隸屬度函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的每個(gè)歷史建模數(shù)據(jù)賦予權(quán)值,以弱化數(shù)據(jù)序列中早期數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值的影響,強(qiáng)化近期數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)值的作用,并經(jīng)二次加權(quán)平均弱化緩沖算法處理后重新構(gòu)建預(yù)測(cè)模型來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。最后通過(guò)仿真結(jié)果證明,FAR(p)預(yù)測(cè)模型有效地提高了模型預(yù)測(cè)精度,減少了傳感網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)通信次數(shù),并降低了能量消耗。
　　同時(shí),考慮到簇頭節(jié)點(diǎn)在對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合并層層上傳融合結(jié)果的過(guò)程中面臨著嚴(yán)重的安全問(wèn)題,本文提出一種新的

4、能在融合結(jié)果保密的情況下對(duì)數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程和融合過(guò)程的完整性分別及時(shí)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)融合安全保護(hù)算法HEHMAC。HEHMAC算法通過(guò)采用同態(tài)加密傳輸機(jī)制來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,同時(shí)避免節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐跳加解密的操作,可有效提高數(shù)據(jù)保密性、降低計(jì)算和通信能耗;同時(shí)采用同態(tài)消息驗(yàn)證法對(duì)融合結(jié)果的完整性進(jìn)行逐跳驗(yàn)證,能實(shí)時(shí)鑒別數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中和融合過(guò)程中的完整性,并及時(shí)丟棄虛假數(shù)據(jù),減少不必要的通信能耗。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比和理論分析驗(yàn)證了HEHMAC算法的安