论文研究 基于相似度的无线传感器网络数据复原汇聚方法.pdf

针对现有数据复原汇聚算法的复原汇聚精度低和对网络噪声干扰的稳健性差等不足, 提出了一种基于相似度的无线传感器网络数据复原汇聚算法。该算法在分布式数据汇聚模型的基础上, 利用重心距离和相关系数来衡量各簇节点感知数据的受攻击程度, 并把两者统一在加权系数中, 通过加权运算提高了算法的数据复原汇聚精度。此外, 利用相关系数对噪声干扰敏感的特点提高了算法对网络噪声干扰的稳健性。理论分析和仿真结果表明, 新算法的性能优于现有数据复原汇聚算法。