基于群体信任的WSN异常数据过滤方法

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以节点数据的时空相关性为理论依据,通过定量数据与定性知识之间的不确定性转换,在知识层面上比较节点间数据的相似程度,实现对单节点数据的群体信任评估,进而设计了一种实时的WSN异常数据过滤方法,在节点数据采集过程中实时发现可疑数据。仿真实验验证了此方法不但能够实时过滤异常数据,提升WSN的入侵容忍能力,还有较低的通信及计算开销。
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