基于卡方拟合度的无线传感器网络数据复原汇聚方法.pdf

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1、130传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2015年第34卷第4期DOI：10．13873／J．1000--9787(2015)04-0130-04基于卡方拟合度的无线传感器网络数据复原汇聚方法孔贵琴，李智(四川大学电子与信息学院。四川成都610041)摘要：在无线传感器网络(WSNs)中，现有的数据复原汇聚算法不能准确判断节点感知数据的受攻击程度，数据复原精度偏低，故提出了一种基于卡方拟合度的分布式数据复原汇聚算法。该算法根据不同时刻节点感知数据的时间相关性特点来构造各节点信任权值计算当前时刻各簇数据样本的估计值，并利用卡方拟

2、合度来衡量此时各个簇的受攻击程度，最后通过加权运算提高了算法的数据复原精度。另外，由于卡方拟合度能够准确感知数据的细微波动，该方法对网络噪声干扰的稳健性有很大提高。仿真结果表明：该算法的数据复原汇聚精度大幅度提高，优于现有数据复原汇聚算法。关键词：无线传感器网络；数据复原汇聚；卡方拟合度；时间相关性中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)04-0130-04ResilientdataaggregationmethodforWSNsbasedonChmi-squaregoodanessoffiittingKONGGui-qin，LIZhi(Coll

3、egeofElectronicsandInformationEngineering，SichuanUniversity，Chengdu610041，China)Abstract：Theexistingresilientdataaggregationalgorithmdoesn’taccuratelyjudgeunder—attacklevelofeachnodeinwirelesssensornetworks(WSNs)，resuhinginalowprecision，proposeadistributedresilientdataaggregationalgorithmbased

4、onChi—squaregoodnessoffitting．Thealgorithmfirstlyconstructweightsoftrustofeachnode，calculatescurrentestimationvalueofdatasampleofeachclusterbyexploitingtimecorrelationofasensornodeatdifferenttime，toevaluateattacklevelusingChi—squaregoodnessoffitting．Finally，throughweightedarithmetic，increasepr

5、ecisionofdatarecovery．Inaddition，Chi—squaregoodnessoffittingcansensetoslightdatafluctuations，accuratelythusthepresentedalgorithmcanbetterimproverobustofnetworknoise．Simulationresuhshowsthatdataaggregationprecisionofthepresentedalgorithmisgreatlyimproved，whichisbetterthanexistingdataresilientag

6、gregationalgorithm．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；dataresilientaggregation；Chi—squaregoodnessoffitting；timecorelation0引言针对此问题，WagnerDavid提出了几种简单的数据复在无线传感器网络(WSNs)中，数据汇聚是各种应用原汇聚方法J，如截断法、剪切法等。在此工作基础上，数的基础，能有效减少冗余数据的传输，延长网络寿命。目前据汇聚复原方法得到很大的改进和提高。但是这些方法在数据汇聚面临的一个难题是节点感知数据容易遭到恶意的实际中有很大的局限性。B

7、uttyanL等人提出了基于随篡改。这种攻击主要分为两类，一类是节点感知数据在传机取样一致性检验法(RANSAC—basedresilientaggregation，输过程中被修改，此种情况可以通过加密技术检测出来，另RANBRA)，该方法通过随机取样将模型与样本进行一致性一类是节点感知数据在汇聚之前被篡改，这种攻击无法利检验，不断地剔除异常节点数据，重复实验后，将最终剩下用加密技术检测并阻止。因此，数据汇聚算法主要用来的数据集合作为聚合函数的输入。但是这种方法采用的