应用主观逻辑的无线传感器网络信任更新算法

为了解决基于信誉的传感器网络安全框架存在的信任更新失真问题,提出了基于主观逻辑的信任更新算法。首先,对基于信誉的安全框架的信任更新过程进行认知和分解,指出了信誉随机变量期望描述的信任无法完全反映节点当前的行为趋势是导致信任更新失真的主要原因。在此基础上给出了总体设计模型。然后,改进了基于信誉随机变量期望的信任更新,采用主观逻辑意见忽略当前行为趋势支持度低的信任更新,避免了描述长期行为趋势的信任更新在反映节点当前行为趋势时出现的失真。最后,通过仿真实验,证明了所提算法既可以描述节点的长期行为趋势,又可以在一定程度上反映节点当前的行为趋势。

无线传感器网络本地集中式动态成簇算法研究

为了缩短簇型无线传感器网络的成簇时间、延长网络寿命,提出了一种本地集中式动态成簇算法。对LEACH算法的成簇过程进行了认知与分解,指出了簇密度不均匀是成簇时间延长的主要原因。在此基础上建立了总体设计模型,对簇密度进行了自适应调整,采用簇内节点数阈值控制的簇分裂和簇合并,从而避免了簇密度过大或过小的情况。提出了簇头意外失效时补选簇头和网络层功率控制优化策略。改进的J-Sim仿真实验结果表明,该算法有效地延长了网络寿命。

基于信任的无线传感器网络时隙分配博弈分析

为了帮助无线传感器网络作出既有利于自身收益又能抑制恶意节点的决策,提出了一种信任激励的时隙分配博弈模型。根据收益矩阵对恶意节点和簇头之间的非零和博弈关系进行了认知和分解,指出了破坏行为可以抑制的原因是纳什均衡可以作为惩罚阻止节点偏离收益更高的策略组合。在此基础上建立了博弈模型,然后证明了无限重复博弈中的纳什回归策略成为子博弈完美均衡的充分必要条件。采用单轮纳什均衡惩罚合作性策略的偏离者,从而使恶意节点与簇头的无限重复博弈能够产生合作效应。仿真实验结果表明,根据该模型作出的决策可以增加网络收益并抑制恶意节点的破坏行为。

基于伽马分布的传感器网络信任反馈收集算法

为了解决无线传感器网络信任管理系统信任反馈收集不足的问题,提出一种基于伽马分布的信任反馈收集算法。对时分复用节点休眠调度进行了认知与分解,指出了节点的严格异步唤醒策略是信任反馈收集不足的主要原因。在此基础上建立了总体设计模型,对节点休眠调度进行了调整,采用基于伽马分布的覆盖异步随机休眠调度来增加节点收集的信任反馈数量,从而避免了节点异步唤醒造成的信任反馈收集盲区。通过J-Sim仿真实验结果表明,该算法以较少的能耗代价增加了信任反馈收集数量。