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摘要:
融合了密码学、经济学、统计学、数据分析等相关领域的知识来建立可信传感器网络.探讨了一种基于高斯分布的传感器网络信誉模型(GRFSN,Gauss reputation framework for sensor network)描述方法.通过对高斯概率分布与信誉分布的拟合分析与证明,证实了用高斯分布建立信誉模型的途径是可行的.通过仿真实验,说明了高斯分布可更好地保持信誉稳定性和表达信任更加直观等特点,实验也显示了GRFSN模型具有更强的识别故障和抵御信誉恶意攻击能力的优越性.
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文献信息
篇名 基于高斯分布的传感器网络信誉模型
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 传感器网络 信誉 高斯分布
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 47-53,62
页数 8页 分类号 TP309.7
字数 5562字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-436X.2008.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨波 华南农业大学信息学院 65 451 11.0 17.0
2 肖德琴 华南农业大学信息学院 93 894 17.0 25.0
3 冯健昭 华南农业大学信息学院 18 197 6.0 13.0
4 周权 广州大学信息安全研究所 35 231 8.0 14.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
传感器网络
信誉
高斯分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
总被引数(次)
85479
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导