參與感知系統(tǒng)中基于信息質(zhì)量的激勵(lì)機(jī)制研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與無(wú)線通訊技術(shù)的迅猛發(fā)展使得我們進(jìn)入了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。以智能手機(jī)為代表的智能無(wú)線終端設(shè)備的出現(xiàn)改變了人們?nèi)粘５纳钚袨榉绞剑沟萌藗兛梢栽谥悄芙K端設(shè)備的幫助下，隨時(shí)隨地就可以獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。參與感知(Participatory Sensing)利用了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)形成了一個(gè)閉環(huán)，從而幫助人們來(lái)完成數(shù)據(jù)的采集、分析以及共享等行為，使人們獲得有價(jià)值的數(shù)據(jù)，最終影響人的決策。
　　參與感知系統(tǒng)是以人為

2、中心的，人是系統(tǒng)的核心組成部分，系統(tǒng)完全依賴于用戶的規(guī)模和用戶的參與程度，只有用戶愿意參加感知活動(dòng)并提供可靠的信息才能保證系統(tǒng)的持續(xù)、穩(wěn)定的運(yùn)行。但是，用戶在采集感知數(shù)據(jù)時(shí)需要消耗一定的成本，例如手機(jī)電量、時(shí)間等，這阻礙了用戶參與感知活動(dòng)或者執(zhí)行感知任務(wù)的熱情，所以如何激勵(lì)用戶的參與熱情和吸引更多的用戶就成為參與感知系統(tǒng)要解決的問(wèn)題。激勵(lì)機(jī)制可以幫助我們解決這一問(wèn)題。
　　為了使參與感知系統(tǒng)中的用戶積極主動(dòng)地執(zhí)行感知任務(wù)，增加感知

3、任務(wù)完成次數(shù)和提高用戶的參與熱情，本文提出了一種基于數(shù)據(jù)質(zhì)量的動(dòng)態(tài)價(jià)格激勵(lì)算法(Dynamic PriceIncentive Mechanism BasedData Quality,DPIM)。DPIM算法根據(jù)感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息質(zhì)量動(dòng)態(tài)地確定參與者所獲得的報(bào)酬價(jià)值。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DPIM算法不僅提高了用戶參與度，增加了感知任務(wù)完成的數(shù)量，并且激勵(lì)了參與者提供質(zhì)量更高的感知數(shù)據(jù)信息。
　　為了降低消費(fèi)者因獲取感知數(shù)據(jù)而付出的支付

4、成本，本文又提出了一種基于感知頻率的感知任務(wù)分類算法(Sensing TaskClassification Algorithm,STCA)。參與感知系統(tǒng)的服務(wù)器計(jì)算出每個(gè)感知時(shí)間片內(nèi)系統(tǒng)的平均感知頻率，并根據(jù)平均感知頻率將興趣點(diǎn)分到兩個(gè)不同的集合中，不同集合的最大支付報(bào)酬額大小不同。消費(fèi)者根據(jù)感知任務(wù)所在的興趣點(diǎn)的集合支付相應(yīng)的最大支付報(bào)酬，從而合理地降低了其支付成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與DPIM算法相比較，在引入STCA算法后不僅降低了消

5、費(fèi)者的平均支付成本，而且消費(fèi)者在有一定預(yù)算總額的情況下可以發(fā)布更多的感知任務(wù)，延長(zhǎng)了消費(fèi)者的生命周期。
　　最后，針對(duì)系統(tǒng)中存在惡意參與者以及對(duì)一些用戶采集的感知數(shù)據(jù)質(zhì)量較低的情況，本章提出了一種基于參與者歷史記錄的HRA信譽(yù)機(jī)制。HRA信譽(yù)機(jī)制通過(guò)參與者在興趣點(diǎn)的直接信譽(yù)和間接信譽(yù)，綜合計(jì)算出參與者在每個(gè)興趣點(diǎn)的信譽(yù)值。系統(tǒng)將減少向信譽(yù)值較低的用戶推送感知任務(wù)的數(shù)量，從而降低消費(fèi)者交易的風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，HRA信譽(yù)機(jī)制在提高參