Sammanfattning av denna webbsida: Säker och korrekt datafusion är en viktig fråga i trådlösa sensornätverk (WSN) och har forskats ingående i litteraturen. I detta dokument, genom att kombinera klusterteknik, rykte och förtroendesystem, och datafusionsalgoritmer, föreslår vi en ny klusterbaserad datafusionsmodell kallad Double Cluster Heads Model (DCHM) för säker och exakt datafusion i WSNs. Olika från traditionella klustermodeller i WSN:er väljs två klusterhuvuden efter klusterbildning för varje kluster baserat på rykte och förtroendesystem och de utför datafusion oberoende av varandra. Därefter skickas resultaten till basstationen där olikhetskoefficienten beräknas. Om olikhetskoefficienten för de två datafusionsresultaten överskrider den tröskel som förinställts av användarna, läggs klusterhuvudena till i svarta listan, och klusterhuvudena måste omväljas av sensornoder i ett kluster. Samtidigt, feedback skickas från basstationen till ryktet och förtroende systemet, som kan hjälpa oss att identifiera och ta bort de komprometterade sensorn noder i tid. Genom en serie omfattande simuleringar fann vi att DCHM presterade mycket bra i datafusionssäkerhet och noggrannhet.
Fu Ref föreslog dubbel CH-modell för säker och korrekt datafusion, där varje kluster upprätthåller dubbla CH-värden enligt ryktesutvärderingen.
Double Cluster Heads Model for Secure and Accurate Data Fusion in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}