安全技术-网络信息-移动群智感知网络中数据收集与激励机制研究.pdf

"安全技术-网络信息-移动群智感知网络中数据收集与激励机制研究" 本文围绕移动群智感知网络的数据收集及其相关的参与激励问题，分别从如何度量和分析数据收集质量、如何设计有效的数据收集方法、如何激励用户参与数据收集三个角度提出一系列新模型和新方法。 1. 覆盖质量度量模型与分析方法：本文提出了覆盖间隔时间作为度量指标，基于北京和上海出租车的移动轨迹数据集的分析，建立了覆盖间隔时间的分布模型及感知区域覆盖率与节点个数关系的表达式。所提出的覆盖质量度量模型与分析方法为合理规划网络提供了理论依据。 在移动群智感知网络中，覆盖质量是衡量数据收集质量的一个重要性能指标。由于移动群智感知网络中的覆盖不同于传统的传感器网络的覆盖，它与人移动的机会性密切相关。因此，需要设计一个合适的覆盖质量度量模型来评估数据收集质量。 2. 基于时空相关性的协作机会感知：本文设计了协作机会感知架构，首先，提出离线的节点选择机制，根据给定的节点集合的历史移动轨迹从中选择最少个数的节点子集，使其满足指定的覆盖质量需求。其次，设计一个在线的自适应采样机制，根据感知数据的时空相关性，自适应地决定每个节点在某个时间是否执行采样任务。 在移动群智感知网络中，协作机会感知是提高数据收集质量和降低能量消耗的一个重要方法。本文设计的协作机会感知架构可以 guarante 数据收集质量和降低感知能量消耗。 3. 采用数据融合的协作机会传输：本文设计了协作机会传输架构，通过将机会转发机制与数据融合相结合来改善网络传输性能。基于该架构，提出了采用数据融合的传染路由机制（ERF）和 采用数据融合的二分喷射等待机制（BSWF），推导了相关性数据包的扩散规律，设计了新的数据转发规则。 在移动群智感知网络中，数据传输是一个重要的挑战。本文设计的协作机会传输架构可以 garanttee 数据收集质量和降低传输能量消耗。 4. 用户参与在线激励机制：本文研究在线激励机制，在预算限制下使任务发起者在指定的截止时间之前选择一个用户集来执行感知任务，使其获得的价值最大化。考虑不同用户的特点，调查了选择用户集的价值函数是一个非负单调子模函数的情况，可用于许多现实应用场景。 在移动群智感知网络中，用户参与是提高数据收集质量和降低能量消耗的一个重要方法。本文设计的在线激励机制可以 garanttee 用户参与和提高数据收集质量。 综上，本文从数据收集和激励机制两个方面提出一系列的模型和方法，通过理论分析及大量实验验证它们的有效性，为移动群智感知网络的广泛应用提供重要的理论和技术支撑。