基于数据分片的WSN安全数据融合方案优化

• 作者: 王军 田鹍 赵子君 陈羽
• 来源期刊: 沈阳化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 隐私保护 预测模型 延迟
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 171-177
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 5303字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2198.2020.02.013

摘要

无线传感器网络是物联网的重要组成部分,在数据融合的同时加入隐私保护机制是无线传感器网络隐私保护的重要手段之一.为解决SMART算法中数据融合精度低、能耗高等缺点,提出一种基于预测模型的安全数据融合算法P-SMART.通过预测模型预测感知节点的未来数值来弥补传输过程中丢失的分片,从而提高数据融合精度并减少数据通信量,降低能耗.仿真结果显示P-SMART算法不仅有效提高了数据融合精度,降低能耗,延长网络生命周期,还降低了节点间数据传输的延迟.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王军	沈阳化工大学计算机科学与技术学院	35	97	5.0	9.0
2	赵子君	沈阳化工大学计算机科学与技术学院	3	2	1.0	1.0
3	田鹍	沈阳化工大学计算机科学与技术学院	3	0	0.0	0.0
4	陈羽	沈阳化工大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0