参与者信誉度感知的MCS数据收集机制

• 作者: 李鹏程 杨静 闫俊杰
• 来源期刊: 工程科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 群智感知 数据收集 参与者信誉度 信任状态 多任务并发场景
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 页码范围: 1922-1934
• 页数: 13页
• 分类号: TP393.04
• 字数: 11998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.12.020

摘要

在群智感知(mobile crowd sensing,MCS)数据收集过程中,任务参与者的恶意行为能够显著降低感知结果的真实性.为解决此问题,提出了一种参与者信誉度感知的数据收集机制,通过意愿程度和数据质量分析信任状态、量化历史信誉度,进而,根据逻辑回归模型动态更新参与者当前信誉度.同时,为准确衡量感知数据可信程度,利用剩余可发送时间和移动设备剩余能量将参与者分为直接发送和间接转发两类,从而在多任务并发场景下,服务器根据结果合理地选择任务参与者,达到准确可靠收集感知数据的目的.结果表明所提出数据收集机制能大幅度提升感知任务实时性,显著提高感知数据质量,有效降低服务器总奖励开销.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静	重庆邮电大学通信与信息工程学院	42	102	5.0	6.0
5	闫俊杰	重庆邮电大学通信与信息工程学院	14	54	4.0	7.0
9	李鹏程	重庆邮电大学通信与信息工程学院	3	8	2.0	2.0