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    基于數(shù)據(jù)分片的WSN安全數(shù)據(jù)融合方案優(yōu)化

    2020-08-24 04:22:48趙子君
    關(guān)鍵詞:分片密鑰精度

    王 軍, 陳 羽, 田 鹍, 趙子君

    (沈陽化工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 遼寧 沈陽 110142)

    隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分也在飛速發(fā)展,其由大量廉價(jià)的微型無線傳感器節(jié)點(diǎn)組成,通過無線通信方式形成多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).大量傳感器節(jié)點(diǎn)通過飛機(jī)投放、人工播撒等方式隨機(jī)地布置在各種各樣的野外環(huán)境中(如一些人類無法長時(shí)間停留的惡劣環(huán)境)收集目標(biāo)信息,并進(jìn)行分析和處理.如今,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、軍事、智能交通、物流跟蹤和智能醫(yī)療等眾多領(lǐng)域,并取得了巨大成就[1-2].然而,在實(shí)際應(yīng)用中傳感器節(jié)點(diǎn)自身還有很多弊端,暫時(shí)無法解決.如計(jì)算能力弱、存儲容量低和能源供給不足等缺點(diǎn),且節(jié)點(diǎn)之間都是通過無線信道相互通信,攻擊者可以很輕易地通過無線信道竊聽或者攻擊節(jié)點(diǎn)之間的無線通信,修改傳輸?shù)脑紨?shù)據(jù),從而導(dǎo)致最終的結(jié)果出現(xiàn)偏差.此外,由于傳感器節(jié)點(diǎn)是被放置在無人值守的環(huán)境中,容易被攻擊者捕獲,攻擊者甚至可以在捕獲節(jié)點(diǎn)后竊取密鑰或者偽造傳感器節(jié)點(diǎn)繼而破壞整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò),嚴(yán)重威脅到數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)性能[3-4].因此,對現(xiàn)有的WSN安全數(shù)據(jù)融合方案的優(yōu)化變得十分重要.

    數(shù)據(jù)融合技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一,它能夠去除在采集數(shù)據(jù)過程產(chǎn)生的冗余信息,有效地減少數(shù)據(jù)傳輸量,從而提高整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量使用率和帶寬利用率[5-7].為了提高數(shù)據(jù)融合的安全性,研究者們提出了一系列安全數(shù)據(jù)融合方案[8-12].例如:通過密鑰分配的方法提高數(shù)據(jù)融合的隱私保護(hù)性;Castelluccia等提出的同態(tài)加密算法[13]在不同程度上保證了數(shù)據(jù)融合的安全性;He等提出了SMART(slice-mix-aggregate)算法[14],該方案采用了數(shù)據(jù)分割技術(shù),將采集的原始數(shù)據(jù)分片后發(fā)送到BS(base station)節(jié)點(diǎn),有效地增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)性,但由于采用了分片發(fā)送策略,導(dǎo)致數(shù)據(jù)在傳輸途中發(fā)生碰撞的概率大大上升,節(jié)點(diǎn)消耗的能量也過高,不僅降低了網(wǎng)絡(luò)生命周期,還使SMART算法的數(shù)據(jù)融合精確度大大下降.

    研究發(fā)現(xiàn),SMART算法隱私保護(hù)性雖然高效可靠,但是其存在數(shù)據(jù)融合精度低、能耗高等缺點(diǎn).本文針對以上情況進(jìn)行探討研究,提出了一種基于預(yù)測模型的安全數(shù)據(jù)融合算法P-SMART,通過在基站處設(shè)置預(yù)測模型預(yù)測感知節(jié)點(diǎn)的未來數(shù)值,并用這些數(shù)值來替代在傳輸過程中丟失的數(shù)據(jù)分片.同時(shí)采用隨機(jī)密鑰分配對數(shù)據(jù)融合進(jìn)行加密和解密,通過從密鑰池中隨機(jī)提取出少量密鑰構(gòu)成密鑰環(huán),當(dāng)密鑰池足夠大時(shí),該機(jī)制安全性越強(qiáng).所以與SMART相比,P-SMART算法提高了數(shù)據(jù)融合精度并且減少數(shù)據(jù)通信量,降低能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,還降低了節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t.

    1 SMART安全數(shù)據(jù)融合算法

    SMART安全數(shù)據(jù)融合算法與傳統(tǒng)的加密技術(shù)有很大區(qū)別,通過采用數(shù)據(jù)分割混合技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分片分散發(fā)送,最終在BS節(jié)點(diǎn)匯聚重組.該算法數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制的安全性能和實(shí)用性均在仿真實(shí)驗(yàn)中得到了有效驗(yàn)證,起到很好的隱私安全保護(hù)作用.算法主要分為3個(gè)階段:分割(Slice)階段、混合(Mix)階段和融合(Aggregate)階段.

    (1) 在Slice階段:每個(gè)節(jié)點(diǎn)將采集的數(shù)據(jù)分割為J(J≥3)個(gè)分片,J為系統(tǒng)預(yù)設(shè)值.節(jié)點(diǎn)保留其中一個(gè)分片,將其余J-1個(gè)分片加密之后從鄰居節(jié)點(diǎn)集Si中隨機(jī)選取節(jié)點(diǎn)發(fā)送.

    (2) 在Mix階段:鄰居節(jié)點(diǎn)將接收到的分片解密之后與其保留的分片混合成一個(gè)新的數(shù)據(jù)包.由于節(jié)點(diǎn)對原始采集數(shù)據(jù)進(jìn)行的是基于數(shù)值的分割,因此,通過加法性融合函數(shù)運(yùn)算生成的融合數(shù)據(jù)不會受到分片混合因素的干擾.

    (3) 在Aggregate階段:節(jié)點(diǎn)將混合而成的數(shù)據(jù)包加密之后發(fā)送給上級融合節(jié)點(diǎn).上級融合節(jié)點(diǎn)將對其存儲的采集數(shù)據(jù)與接收到的各個(gè)子節(jié)點(diǎn)所發(fā)送的混合數(shù)據(jù)解密之后進(jìn)行融合運(yùn)算,生成融合數(shù)據(jù),加密之后繼續(xù)向其上級節(jié)點(diǎn)傳送,直至所有融合數(shù)據(jù)到達(dá)基站,最終在基站對所有數(shù)據(jù)解密整合,得到真實(shí)數(shù)據(jù)[15-16].

    SMART算法的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)性能固然極佳,但在其他方面還是存在著一些弊端,影響了其實(shí)際性能.首先,在Slice階段產(chǎn)生的大量分片分發(fā)行為將導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)通信量大大上升,使節(jié)點(diǎn)的能量消耗很大,進(jìn)而使得節(jié)點(diǎn)過早地死亡.同時(shí),由于數(shù)據(jù)通信量過大導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸過程中產(chǎn)生的碰撞、延遲、錯(cuò)包等情況,將會隨著數(shù)據(jù)通信量的增大而增大,并最終會影響到匯聚至BS節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)融合效率.

    2 SMART算法的改進(jìn)

    2.1 P-SMART算法基本思想

    由于感知節(jié)點(diǎn)在Slice階段產(chǎn)生大量分片分散發(fā)送,使得數(shù)據(jù)傳輸過程中產(chǎn)生碰撞的概率大大增加,數(shù)據(jù)分片丟失嚴(yán)重,導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合精度低;當(dāng)分片由于碰撞導(dǎo)致丟失后,會重傳丟失分片,將導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能耗和延遲增加.本文將預(yù)測模型的思想融入到SMART算法中,提出了P-SMART安全數(shù)據(jù)融合算法,在BS節(jié)點(diǎn)處加入預(yù)測模型,預(yù)測模型使用一階自回歸算法結(jié)合歷史采集數(shù)據(jù)來預(yù)測感知節(jié)點(diǎn)的未來數(shù)值(詳細(xì)過程見3.2章節(jié)),并將預(yù)測的未來數(shù)值按照感知節(jié)點(diǎn)分片規(guī)則進(jìn)行分片,并保留在本地.當(dāng)BS節(jié)點(diǎn)對接收到的融合數(shù)據(jù)進(jìn)行解密整合時(shí),若發(fā)現(xiàn)有數(shù)據(jù)分片丟失,就使用預(yù)測數(shù)值分片來代替?zhèn)鬏斶^程中丟失的分片,從而提高數(shù)據(jù)融合精度;由于通過預(yù)測數(shù)值替代丟失的分片,所以減少Slice階段丟失分片的重傳次數(shù)并不會影響數(shù)據(jù)的融合精度,并且可以減少節(jié)點(diǎn)能耗,降低網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t,將減少Slice階段丟失分片的重傳次數(shù)設(shè)置為1和2次(原SMART算法丟失分片的重傳次數(shù)為3次、4次、5次).

    2.2 預(yù)測模型介紹

    在BS節(jié)點(diǎn)中設(shè)置預(yù)測模型[17-19],通過該預(yù)測模型預(yù)測感知節(jié)點(diǎn)的未來數(shù)值,并對未來數(shù)值按規(guī)則進(jìn)行分片,用其代替丟失的分片.

    (1)

    2.3 算法的實(shí)施步驟

    文中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被抽象為連通圖G(V,E),其中:V表示傳感器節(jié)點(diǎn)集,|V|=N表示傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量;E代表傳感器節(jié)點(diǎn)的通信鏈路.

    定義數(shù)據(jù)融合函數(shù)為

    y(t)=f[d1(t)+d2(t)+…+dN(t)].

    (2)

    其中:di(t)(i=1,2,…,N)表示節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻采集的數(shù)據(jù)(如圖1所示).有很多典型數(shù)據(jù)融合函數(shù),如count、average、max、min等都可以化簡為sum函數(shù),因此本文以sum函數(shù)為研究對象[20],記

    圖1 數(shù)據(jù)融合sum函數(shù)

    (3)

    2.3.1 密鑰分配階段

    采用與SMART算法相同的隨機(jī)密鑰分配方法對融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密與解密.該密鑰分配機(jī)制分為3步:

    (1) 產(chǎn)生一個(gè)有K個(gè)密鑰的密鑰池,并從密鑰池中隨機(jī)選取k個(gè)密鑰.

    (2) 各個(gè)節(jié)點(diǎn)通過互發(fā)信息確定哪些鄰居節(jié)點(diǎn)和自己擁有相同的密鑰.擁有相同密鑰(記為ki)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間共享一條安全鏈路.

    (3) 對于沒有相同密鑰的兩個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn),可以建立一條通過多跳鏈接形成的安全鏈路.

    2.3.2 建立數(shù)據(jù)融合樹階段

    根據(jù)TAG[16]算法建立數(shù)據(jù)融合樹.在構(gòu)建融合樹過程中,基站往周圍節(jié)點(diǎn)發(fā)送“Hello”數(shù)據(jù)包來招募沒有父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)成為基站的子節(jié)點(diǎn).若該節(jié)點(diǎn)是孤立節(jié)點(diǎn),則其收到“Hello”數(shù)據(jù)包后向基站發(fā)送“Join_Request”數(shù)據(jù)包來表示同意成為基站子節(jié)點(diǎn);若該節(jié)點(diǎn)不是孤立節(jié)點(diǎn)已有父節(jié)點(diǎn),則不用回復(fù);若一個(gè)孤立節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)間收到很多“Hello”數(shù)據(jù)包,則它將在大量招募者中遴選出一個(gè)招募者發(fā)送“Join_Request”來表示愿意成為其子節(jié)點(diǎn),招募者在收到“Join_Request”數(shù)據(jù)包后回復(fù)“Join_Accept”數(shù)據(jù)包來確認(rèn)其成為招募者的子節(jié)點(diǎn).已有父節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)繼續(xù)重復(fù)上述招募操作,直至所有節(jié)點(diǎn)都加入融合樹.構(gòu)建完成的融合樹如圖2所示.

    圖2 數(shù)據(jù)融合樹

    2.3.3 分片數(shù)據(jù)串通階段

    (1) Slice階段:感知節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)分割成J片(J≥3),一份分片保留本地,其余J-1分片使用密鑰加密后發(fā)送至鄰居節(jié)點(diǎn).并且當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生碰撞后,嚴(yán)格控制其重傳次數(shù).

    由于分片的大量發(fā)送使數(shù)據(jù)碰撞的概率大大上升,節(jié)點(diǎn)的實(shí)際分片接收率只有30 %左右,若發(fā)送分片的節(jié)點(diǎn)沒有接收到對應(yīng)鄰居節(jié)點(diǎn)的ACK信息,會向該鄰居節(jié)點(diǎn)重傳數(shù)據(jù)分片,直至接收到ACK信息為止或者直至Mix階段等待時(shí)間結(jié)束.然而,考慮到Mix階段等待時(shí)間較短,若時(shí)間過長,則會影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的延時(shí),所以重傳次數(shù)較少(本文設(shè)置為1次和2次,觀察其仿真結(jié)果).

    (2) Mix階段:鄰居節(jié)點(diǎn)等待一段時(shí)間,將接收到的數(shù)據(jù)分片與本地保留的分片進(jìn)行混合運(yùn)算,將生成的數(shù)據(jù)包加密之后上傳至父節(jié)點(diǎn).

    (3) Aggregation階段:所有節(jié)點(diǎn)上傳并且融合數(shù)據(jù).

    2.3.4 預(yù)測模型運(yùn)行階段

    使用一階自回歸預(yù)測算法預(yù)測故宮博物院的溫度(見圖3),以故宮博物院環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)采集的3個(gè)月溫度數(shù)據(jù)作為樣本,模擬傳感器節(jié)點(diǎn)的工作流程,并采用閾值誤差為0.50 ℃(預(yù)測成功率達(dá)81 %)的數(shù)據(jù)作為仿真實(shí)驗(yàn)中的溫度數(shù)據(jù).

    圖3 一階自回歸預(yù)測算法

    (1) 在預(yù)測模型運(yùn)行的初始階段,由于BS節(jié)點(diǎn)沒有歷史數(shù)據(jù),無法進(jìn)行預(yù)測運(yùn)算,感知節(jié)點(diǎn)需要采集周圍環(huán)境信息,并將這些數(shù)據(jù)發(fā)送給BS節(jié)點(diǎn),作為BS節(jié)點(diǎn)預(yù)測模型的歷史數(shù)據(jù).

    (2) 當(dāng)BS節(jié)點(diǎn)的預(yù)測模型采集足夠的歷史數(shù)據(jù)后,開始進(jìn)行預(yù)測.從感知節(jié)點(diǎn)傳送回BS節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包被解密之后,將數(shù)據(jù)分片進(jìn)行組合,復(fù)原出原始的感知數(shù)據(jù).當(dāng)BS節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)復(fù)原的感知數(shù)據(jù)有分片丟失,即使用預(yù)測模型所預(yù)測的數(shù)據(jù)分片替代在傳輸過程中丟失的數(shù)據(jù)分片,彌補(bǔ)碰撞造成的損失.

    (4)

    (3) 將感知節(jié)點(diǎn)傳送給BS節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分片復(fù)原后,與預(yù)測模型的預(yù)測值進(jìn)行比較:若其誤差超出閾值,則使用真實(shí)值更新歷史數(shù)據(jù),確保預(yù)測模型的精準(zhǔn)性;若其誤差低于閾值,則不更新歷史數(shù)據(jù).

    P-SMART算法具體流程如圖4所示.

    圖4 P-SMART算法流程

    3 仿真結(jié)果與分析

    使用TinyOS中內(nèi)嵌的Simulator(TOSSIM)作為仿真工具,分別對P-SMART算法、SMART[14]算法以及ESPART[21]算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).網(wǎng)絡(luò)環(huán)境部署如下:400 m×400 m的矩形區(qū)域,區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布600個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),背景噪音為-105 dBm,高斯白噪音4 dB.仿真實(shí)驗(yàn)包括數(shù)據(jù)融合精度、數(shù)據(jù)通信量和傳輸延遲[21].

    3.1 數(shù)據(jù)融合精度

    數(shù)據(jù)融合精度是體現(xiàn)安全數(shù)據(jù)融合算法性能的重要指標(biāo)之一,其定義為實(shí)際融合結(jié)果與理論融合結(jié)果之比:

    (5)

    圖5 數(shù)據(jù)融合精確度對比

    由圖5可知:隨著時(shí)間的不斷變化,3種算法的融合精度都在不斷提高.ESPART算法融合精度上升最快,在10 s時(shí)就達(dá)到78.5 %,15 s之后數(shù)據(jù)融合精度趨于平緩,最終保持在89.8 %左右.SMART算法由于在Slice階段生成了大量的數(shù)據(jù)切片,在傳輸過程中產(chǎn)生碰撞、延遲、無碼等情況的概率大大上升,使其融合精度上升速度最低,在10 s時(shí)才達(dá)到約36.8 %的數(shù)據(jù)融合精度,同時(shí)其融合精度也是最低的,只達(dá)到42.5 %.在P-SMART算法中,當(dāng)數(shù)據(jù)只傳輸1次(P-SMART=1)時(shí),在10 s時(shí)數(shù)據(jù)融合精度達(dá)到66.2 %,15 s之后數(shù)據(jù)融合精度趨于穩(wěn)定,最終的數(shù)據(jù)融合精度達(dá)到80 %左右,遠(yuǎn)高于SMART算法;當(dāng)數(shù)據(jù)分片傳輸2次(P-SMART=2)時(shí),即發(fā)生碰撞的分片重新傳輸1次,其數(shù)據(jù)融合精度在15 s時(shí)就超過了TAG算法,最終數(shù)據(jù)融合精度達(dá)到91.6 %,高于ESPART算法的89.8 %.由此可以看出P-SMART算法的融合精度要遠(yuǎn)高于SMART算法,并且在數(shù)據(jù)分片傳輸2次時(shí),數(shù)據(jù)融合精度超過ESPART算法的數(shù)據(jù)融合精度.

    3.2 數(shù)據(jù)通信量

    傳感器節(jié)點(diǎn)消耗的能量主要用于節(jié)點(diǎn)之間發(fā)送數(shù)據(jù),節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)通信開銷越低,節(jié)點(diǎn)消耗的能量越少,其工作壽命越長久,能夠延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期.減少數(shù)據(jù)通信量是延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的關(guān)鍵因素之一.通過仿真對SMART算法、ESPART算法和P-SMART算法的數(shù)據(jù)通信量進(jìn)行對比.

    SMART算法中,分片發(fā)送占主要數(shù)據(jù)通信量.在Slice階段,分片的大量發(fā)送使數(shù)據(jù)碰撞的概率大大上升,發(fā)生碰撞時(shí)則重傳分片直至傳輸成功或者M(jìn)ix階段等待時(shí)間結(jié)束.考慮到Mix階段等待時(shí)間較短,若等待時(shí)間過長,則會影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的延時(shí),故本文只考慮分片傳輸最大次數(shù)為2次,即分片重傳最大次數(shù)為1次.

    從圖6中可以看到:P-SMART=1(數(shù)據(jù)分片只傳輸1次)的數(shù)據(jù)通信量僅多于ESPART,在1200個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,這是因?yàn)閿?shù)據(jù)分片只需要發(fā)送1次,不需考慮分片是否發(fā)送成功,預(yù)測模型會彌補(bǔ)碰撞造成的分片損失;P-SMART=2的分片開銷在2000個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位上下浮動(dòng),其原因是在Slice階段分片傳輸過程中的碰撞率過高(達(dá)到70 %),導(dǎo)致傳輸失敗的分片重新傳輸,從而產(chǎn)生很高的分片通信開銷;而SMART算法的通信數(shù)據(jù)量在2500個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位上下浮動(dòng),其原因是發(fā)送失敗的數(shù)據(jù)分片會不斷發(fā)送,直至發(fā)送成功或者等待時(shí)間結(jié)束.P-SMART算法采用預(yù)測模型彌補(bǔ)丟失數(shù)據(jù)分片,可以減少分片重傳次數(shù)而不影響數(shù)據(jù)融合精度,從而減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信量,降低節(jié)點(diǎn)能耗.

    圖6 分片通信開銷對比

    3.3 時(shí)間延遲

    時(shí)間延遲是衡量數(shù)據(jù)聚集性能的一個(gè)重要指標(biāo).低延遲的數(shù)據(jù)聚集方案能夠提高整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性能.P-SMART算法通過減少發(fā)生碰撞后的分片重傳次數(shù)從而降低時(shí)間延遲,提高數(shù)據(jù)聚集性能,從而提高整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性.

    從圖7中可以看到:在數(shù)據(jù)聚集過程中,P-SMART=1算法的數(shù)據(jù)聚集耗時(shí)最低,大約在100個(gè)時(shí)間片左右波動(dòng);P-SMART=2的數(shù)據(jù)聚集時(shí)間約在105個(gè)時(shí)間片左右波動(dòng);SMART算法的數(shù)據(jù)聚集時(shí)間最長,需要大概120個(gè)時(shí)間片的時(shí)間才能完成數(shù)據(jù)聚集過程;ESPART的數(shù)據(jù)聚集時(shí)間約在110個(gè)時(shí)間片左右波動(dòng).可以看出P-SMART算法能夠大大減少數(shù)據(jù)聚集的時(shí)間,使觀察者能夠及時(shí)地獲得監(jiān)測區(qū)域所采集的數(shù)據(jù).

    圖7 時(shí)間延遲對比

    4 結(jié)束語

    WSN的安全問題日益嚴(yán)重,層出不窮的攻擊手段使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨著日益嚴(yán)重的危害.本文在基于數(shù)據(jù)分片的WSN安全數(shù)據(jù)融合方案上進(jìn)行優(yōu)化,提出了一種基于預(yù)測模型的安全數(shù)據(jù)融合算法P-SMART.此方案通過建立預(yù)測模型來預(yù)測感知節(jié)點(diǎn)的未來數(shù)值來替代在傳輸過程中丟失的數(shù)據(jù)分片,從而彌補(bǔ)數(shù)據(jù)在傳輸過程中造成的碰撞損失.通過仿真的比較與分析,相比較于SMART方案,P-SMART方案通過用預(yù)測值替代丟失的分片,從而提高數(shù)據(jù)融合的精度,減少網(wǎng)絡(luò)的通信開銷,節(jié)省大量能耗,同時(shí)在一定程度上降低節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t,提高數(shù)據(jù)聚集時(shí)間,使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性更好.在未來的研究中,將進(jìn)一步考慮建立預(yù)測準(zhǔn)確度更高的預(yù)測模型,從而使數(shù)據(jù)融合精度更高,使網(wǎng)絡(luò)通信開銷更低.

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