基于信任模型的WSNs安全数据融合算法

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.     

基于QoS和声誉的Web服务信任度评估方法

Web服务的可信性往往对面向服务的应用起决定性作用.由于服务的信任信息来源很多,整合多种来源的服务信任信息,准确地评估服务的可信性是一个挑战.针对这一挑战,提出了一种基于QoS和声誉的服务信任度评估方法.与其他服务信任度评估模型相比,本模型融合了多个信任信息来源,在直接信任度中综合了QoS和用户对服务的历史信任,并加入时间衰减因子,逐渐削弱历史信任对直接信任度的影响,提高直接信任度的可靠性;在推荐信任度中引入推荐者声誉概念,建立用户之间的信任评估机制,从而将推荐信任分为熟人推荐信任和陌生人推荐信任两类,使推荐信任的评估更加完整、准确.此外,本方法在时间和空间复杂度方面,也存在诸多优势.实例分析表明,本文提出的评估方法可以用来解决Web服务选择的可信问题,并且能够提高服务信任度评估的准确性.     

一种基于节点信誉度的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络节点存在不信任因素的问题,利用无线传感器网络节点的数据、带宽和能量建立信任模型,并将信任模型引入到无线传感器网络管理体系中,此时网络组建和节点各种行为都以信任度为依据.从模拟实验结果可以看出,该模型可以减少网络的丢包率,网络具有更高不信任行为检测率.     

基于神经网络的多传感加权融合算法的研究

数据融合技术是无线传感器网络的一个关键的技术,能减少传感器的传输量,从而明显提高网络的感知性能,延长网络生命周期,减少时间延迟.多传感器的数据融合可以获得比单一传感器更多,更准确的信息.针对从含有噪声的测量数据中估计出监测变量,对自适应加权融合算法进行改进,基于信任度方法对测量数据进行数据预处理,然后基于神经网络误差修正的方法实现各传感器权重的自适应匹配,从而得到较为准确的估计值.通过对比仿真实验,本文算法的融合结果在精度、容错性方面均优于均值估计算法和自适应加权融合算法;能够更好地适应当今大数据环境下对数据精确度的要求.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

大数据场景下基于可信社团的服务推荐

为实现大数据场景下高效、可信的服务推荐,将社交网络理论和信任理论的研究成果有机融合,提出了大数据场景下基于可信社团的服务推荐方法.首先,利用现有的信任模型理论研究成果建立用户间的信任关系,计算用户对服务提供者的信任度;其次,在大数据场景下利用信任关系构建用户可信社团,确定社团中新用户的加入、甄别并删除恶意用户的方法;最后,在构建的可信社团基础上,利用MapReduce框架提出大数据场景下的基于可信社团的服务推荐方法.仿真实验结果表明:提出的方法适用于大数据场景,与传统的服务推荐方法相比,具有更好的性能.     

结构动态响应多传感器监测信号数据融合分析

针对结构监测中传感器受环境噪声影响的问题,采用数据融合方法实现减小所测得信号中噪声.采用证据理论(D-S)算法对多个传感器于同一点得到的加速度信号进行融合.首先构造出结构地震响应的"真值",并通过掺杂不同的噪声模拟多个传感器的传感信号.通过对多个案例的相关系数、峰值出现点以及误差值的分析比较表明,融合后的信号比融合前更加接近"真值".其分析比较还可表明,采用的多传感器数据融合方法所获得的信号优于其它方法如卡尔曼滤波处理后的数据.     

应用信任函数的容错区间估计融合方法

传感器网络是在动态的、具有不确定性的环境里运作的，所以网络设计时容错就成为一个很重要的问题．作者利用信任函数理论提出了一种新的容错区间融合函数，它根据先验信息和对融合结果的要求得到与之相应的输出区间及其信任度，可以缩短Marzu11o函数的输出区间，而且其输出结果比过去有关作者提出的函数的输出结果更为可靠.     

一种P2P网络分布式多粒度信任模型

鉴于集中式信任机制不适合于P2P网络,提出了一种分布式多粒度信任模型.该模型从文件质量、下载速度、文件类型和文件大小等多个角度评价服务节点的服务能力,并分别计算信任度.相比整体信任度,多粒度信任度可以提供更精确的信任信息,提高了系统实用性.该模型根据历史评价信息计算多粒度信任度,计算简便,没有迭代运算的不收敛问题.计算机仿真证明了该模型的优点.     

基于随机集的复杂境况下多目标测量

在多传感器多目标融合系统中,多传感器所提供的信息常常不同类,难以融合,建立多传感器多目标的随机集观测模型可以解决统一融合问题.基于随机集理论,根据虚警及漏测的情况,给出了目标的信任测度及其全局密度.从单传感器单目标推广到多传感器多目标,建立了实用的多目标随机集测量模型,并根据实例证明了该模型的实用性和有效性.     

多传感器信息融合方法与仿真

给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法．这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法．每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计，把这些估计融合为一个最优估计，即传感器系统的估计．     

模糊神经网络和多传感器数据融合的系统设计——海底管道腐蚀监测系统

系统利用三组超声传感器和漏磁传感器获取原始信息,对多路原始信息进行小波变换和频谱分析,提取时域、频域的多种不同属性参数,并从中选择与输油管道腐蚀程度相关度大的特征参数。采用模糊神经网络多传感器数据融合方法,监测海底输油管道的腐蚀程度,可以在很大程度上提高对输油管道腐蚀程度的检测精度。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于幂均融合算子的模糊传感器数据融合

提出了一种新的融合模糊传感器数据的方法。首先把模糊传感器输出的隶属函数作为对模糊命题的支持程度，之后引入了一个相似性测度对各个传感器输出的相似性进行度量，定义了一个相对一致度系数表示各个传感器被其他传感器所支持的程度，最后基于幂均算子实现了模糊传感器的数据融合。与已有的方法相比，该方法综合考虑了各个传感器的输出信息，降低了融合过程中的信息损失。通过一个目标识别的算例验证了该方法的有效性。     

数据融合技术在多滚轮法大轴径测量中的应用

为克服单一传感器的不确定性和局限性，全面而准确地描述被测对象，充分利用多传感器之间的协调和互补优势，采用多传感器数据融合技术，设计了多滚轮法大轴径测量系统。该系统利用电位移传感器、光栅测角、光电测转数、压力测量等系统以及温度传感器、多路温度巡测仪，对不同时间和空间的测试数据进行融合、处理，极大地提高了测量系统的性能和效率，可得到高精确度的大轴径测量尺寸。     

国外手爪中多传感器数据融合技术的研究概况

近年来 ,多传感器数据融合技术已引起世界范围内的普遍关注 ,成为一个新兴的技术方向 ,并已成功地应用在军事系统、交通系统和智能机器人等研究领域。手爪是空间智能机器人的关键部件之一 ,它集成了视觉、触觉和力觉等多种传感器。为了能进行灵活和自适应的操作 ,机器人手爪必须要采用多传感器数据融合技术。该文介绍了机器人手爪中多传感器集成和数据融合技术的研究概况 ,对我国机器人的研究发展具有一定的借鉴意义。     

基于粗糙熵和目标威胁等级的多传感器管理方法

随着现代化武器平台的快速发展,多传感器管理在信息融合系统中所占据的地位越来越重要,因此,需要对有限的传感器资源进行科学合理的管理,提高防空作战能力.针对多传感器资源管理优化问题,分析了粗糙熵的定义,提出了基于粗糙熵和目标威胁等级的多传感器管理方法.该方法通过计算传感器对目标的粗糙熵,获得每个传感器对每个目标最大的信息增益,以此作为代价函数,考虑目标的威胁等级,利用线性规划思想进行多传感器对多目标的优化分配,实例分析表明了该方法的有效性.     

基于多传感器信息融合的机器人故障诊断

提出一种新型的多传感器信息融合方法,并将此方法与支持向量机相结合,针对生产装配线上机械手在向抓握物体位置行进时遇到的机械手受阻、前方碰撞、除前方外其他方向碰撞3种故障形式进行诊断;通过适当融合向量的选取、支持向量机模型参数的寻优,成功地对3种故障进行了诊断;同时,对多传感器信息融合方法中的融合向量属性数量的选择进行了分析.结果表明,在传感器测量数据一定的条件下,融合数据属性数量的选取对融合向量样本的数量、分类的准确率均有影响.     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

基于随机集的证据理论的改进在发电机故障诊断中的应用

在多传感器信息融合处理故障诊断问题过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖。文中运用随机集的方法对传统的证据理论进行改进,提出了一种新的基于证据本身的可信度权重和基于证据相似度的可信度权重的证据调整方法,并将改进后的方法应用于发电机系统的故障诊断中。结果表明,与传统证据理论相比改进后的方法更加精确地辨识出故障源,提高了诊断系统的性能。