一种基于非均匀分簇的低能耗安全数据融合方法.pdf

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1、第26卷第5期传感技术学报V0l_26No．5CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS2013年5月Mav2013ALowEnergy-ConsumingPrivateDataAggregationMethodBasedonUnequalClusteringWANRunze，WANGHaijun，ZHANGXingyan(1．CollegeofComputer，HubeiUniversityofEducation，Wuhan430205；2．CollegeofComputerScienceandTechnology，Huazhong

2、UniversityofScienceandTechnology，Wuhan430074)Abstract：Inordertoensurethedataprivacyofthesensornodesandimprovethenetworklifecycle，thispaperproposesalowenergy—consumingprivatedataaggregationmethodbasedonunequalclustering(UCDA)．Firstly，thetentativeclusterheadsconstructclustersofunequalS

3、iZeSbyusingnnevencompetitionrangesaccordingtothedistancetoBasestation．Then，thefragmentrecombinationtechnologyisadopted．Toreducethecommunicationoverheadandobtainthedataprivacy．thenodeintheoverlapareaofdifferentclusterssliceitsprivatedataintopieces，andthenitsendtotheclusterheadsformixi

4、nginthenextprocess．SimulationresultsshowthatUCDAcanpreservedataprivacy，getaccuratedataaggregationresultsandcostlesscommunicationandcomputationoverheadwhencomparedwiththeSMARTalgorithm．Keywords：wirelesssensornetwork；unevenclustering；security；dataaggregationEEACC：6150Pdoi：10．3969／j．iss

5、n．1004—1699．2013．05．022一种基于非均匀分簇的低能耗安全数据融合方法木万润泽h，王海军，张兴艳(1．湖北第二师范学院计算机学院，武汉430205；2．华中科技大学计算机科学与技术学院，武汉430074)摘要：为了在保证网络节点数据隐私性的同时，提高网络的生命周期，提出了一种轻量级的基于非均匀分簇的安全数据融合方案UCDA。首先根据距离Bs节点远近构造不同大小的簇，然后再采用分片重组技术，位于不同簇重叠区域的节点将分片数据发送至不同簇的簇头节点进行数据的混杂，在降低通信开销的同时提高了数据安全性。仿真实验和理论分析证明，UCDA方案在满足一般隐

6、私保护要求的前提下，比SMART算法花费更少的通信开销和计算开销，并保证了数据融合结果的精确性。关键词：无线传感器网络；非均匀分簇；安全；数据融合；中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004-1699(2013)05—0715-07无线传感器网络由数量庞大的简单节点组成，众数据进行过滤、筛选，去除冗余，并对原始数据进行简多的传感器节点分布于某一特定区域协同进行监测，单计算和处理，将处理后的更贴合实际需要的融合数网络中会产生大量数据。而节点密度往往较大，不同据继续向上层节点传输。与将全部节点收集数据不节点会对监测区域产生交叠和重复现象，因而采集到经处理

7、而全部转发给基站这种集中式方法相比，数据的数据会存在极大的冗余_】J。若将所有收集到的融合大大地降低了网络传输量。不过，随着传感器网数据全部一一传送到基站，无疑会诱发多次数据传输络的应用发展，在实际应用部署过程中暴露出严重的和转发，而收发数据是无线传感器最主要的能量消耗隐私数据泄漏或被篡改的威胁，这就需要采取非一般因素。将大量冗余数据通过频繁转发送至基站无疑的加密模式对敏感的信息进行隐私保护，保证攻击者是不明智的。因此，一般采用数据融合的方法来降低无法窃取传输过程中的隐私数据，因此设计一个能保网络传输量从而减少能量消耗，延长网络寿命。障数据安全j生的数据融合方法

8、是非常必要的。数据融合J