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无线传感器网络中的分簇安全数据汇聚方案刘冰; 马壮; 陈宜栋; 李艳俊【期刊名称】《《计算机工程》》【年(卷),期】2019(045)009【总页数】7页(P136-142)【关键词】无线传感器网络; 分簇结构; 数据汇聚; 动态切片; 隐私保护【作者】刘冰; 马壮; 陈宜栋; 李艳俊【作者单位】北京电子科技学院密码科学与技术系北京100070【正文语种】中文【中图分类】TP3090 概述无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)由若干能够收集各种环境信息的传感器节点组成,目前已广泛应用于军事、救灾、医疗等领域[1]。
由于WSN中的多数传感器节点计算能力较低,存储空间较小,且电池容量受限,因此对传感器节点的能量进行有效利用一直备受关注。
通过数据汇聚技术能够有效降低传感器网络的能耗,在该技术下,多个成员节点感知的数据通过应用求和、求均值和取最大值等汇聚函数,最终聚合成一个单独的数据进行传输[2],进而降低能量开销。
然而,WSN通常部署在恶劣环境中,且多数传输数据具有敏感性,经常遭受各种网络攻击。
一旦节点遭到攻击,数据就可能暴露给攻击者并被其修改,此时将无法保证WSN中传输数据的机密性和完整性。
为对传感器节点的能量进行有效利用,并解决数据在传输和汇聚过程中的安全问题,研究人员提出了大量隐私保护数据汇聚方案。
文献[3]提出CPDA(Cluster-based Private Data Aggregation)和SMART(Slice-Mix-AggRegaTe)2种隐私保护数据汇聚方案。
在CPDA方案中,传感器节点随机形成分簇,在每个簇内,利用多项式的代数性质来计算所需的聚合值,同时保证单个节点无法获取其他节点的数据值。
SMART是多级数据汇聚方案,每个簇内的中间集合值将沿着汇聚树的方向进一步聚合。
SMART方案共分为3步:首先,网络中每个节点si(i=1,2,…,N)在h跳内随机选择J-1个邻居节点构成节点集si,将感知数据di随机切分为J个数据切片,si为本节点留下其中1个数据切片,将J-1个数据切片进行加密后随机发送至其他节点sj,用dij表示由节点si传送至sj的数据切片;然后,每个节点sj对收到的数据进行解密并求和,得到最后,所有节点si(i=1,2,…,N)使用树形路由将计算的rj送至基站,基站对所有rj求和得到汇聚结果每个节点通过将其采集的数据进行分片来隐藏其私有数据,并将加密数据分片发送到不同的中间汇聚节点,接收到切片的中间汇聚节点计算中间汇聚值并将它们传输至接收器。
山洪灾害监测预报预警平台建设 摘要：山洪灾害监测预报预警平台的建设对于减少人员伤亡和财产损失具有重要意义。本文将探讨山洪灾害监测预报预警平台建设的现状和意义，并提出相应的解决方案和改进措施。
关键词：山洪灾害；灾害监测；灾害预警；预报预警平台 引言： 随着全球气候变化的不断加剧，山洪灾害频发成为引起广泛关注的问题。在应对山洪灾害的过程中，及时准确地监测、预报和预警是至关重要的。然而，在目前的山洪灾害管理体系中，存在着信息不畅、监测手段落后等问题。因此，建设一套高效可靠的山洪灾害监测预报预警平台成为迫切需要解决的任务。
一、山洪灾害监测预报预警平台的现状分析 1.当前山洪灾害监测预报预警的局限性 监测手段单一：目前，大部分山洪灾害监测主要依赖于传统的气象观测站和水文站等固定设施，这些设备虽然能够提供一定的数据支持，但由于分布稀疏、更新滞后等原因，难以满足实时、高精度监测的需求。预报模型落后：山洪灾害的发生受到多种因素的影响，如降雨量、地形地貌、土壤含水量等。目前，常用的山洪预报模型大多基于简单的统计方法或物理过程模拟，缺乏对复杂非线性关系的准确刻画，导致预报结果存在较大的不确定性。
2.已有山洪灾害监测预报预警平台的不足之处 数据整合能力不足：现有的山洪灾害监测预报预警平台往往缺乏对多源数据的整合能力，无法实现不同类型数据之间的融合和共享，限制了数据的利用价值和应用效果。系统功能不完善：部分平台在功能设计上过于简单，缺乏对山洪灾害全过程的动态监测和预警功能，不能满足实际需求。同时，一些平台在操作界面设计上不够人性化，使用不便。技术支撑不足：山洪灾害监测预报预警平台的建设需要强大的技术支撑，包括先进的传感器技术、大数据处理技术、人工智能等。然而，目前部分平台在技术方面存在明显短板，无法满足实际需求。例如，一些平台在数据处理和分析方面存在瓶颈，无法实现对海量数据的高效处理和挖掘；另一些平台在算法模型方面存在不足，无法准确预测山洪灾害的发生和发展趋势。
无线传感器网络的数据融合和处理随着现代科学技术的不断发展，无线传感器网络已经被广泛应用到了很多领域中，例如环境监测、工业自动化、智能家居、人体健康监测等。
而无线传感器网络中产生的海量数据，需要经过数据融合和处理，才能够为应用提供更加准确、实时、可靠的信息。
本文将从数据融合和处理的角度，探讨无线传感器网络的应用现状和未来发展趋势。
一、无线传感器网络数据融合技术无线传感器网络中产生的海量数据，需要经过数据融合才能够得到更加准确和可靠的信息。
数据融合是指通过多个传感器节点采集的数据，利用一定的算法将它们合并成一条完整的信息，减小了运营成本和重复信息的产生。
数据融合技术是无线传感器网络应用的基础，是提高网络能力的关键。
数据融合技术包括传感器数据采集、数据预处理、特征提取、特征选择、数据分类以及数据挖掘分析等内容。
其中，数据预处理是数据融合技术中最基本的环节，当数据在传输过程中发生丢失或者噪声的时候，需要先进行数据清洗和处理，再进行后续的操作。
特征提取是指从原始数据中提取出有用的特征信息，例如温度、湿度、光照等，而特征选择则是筛选出最重要的特征信息以达到数据压缩的目的。
数据分类是通过对特征信息进行分类，得到正确的结果，而数据挖掘分析则是从数据中发现潜在的知识和规律。
二、无线传感器网络数据处理技术数据处理技术是对无线传感器网络中的数据进行处理和分析，最终提供给用户以直观和易于解释的结果。
无线传感器网络在应用过程中产生的数据有很多，包括温度、湿度、光照、压力、位置等，这些数据需要进行深入的分析和处理，以获得有用的信息。
数据处理技术主要包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化。
数据采集通过传感器节点获取现场数据，包括数据获取的频率、采集的时间间隔和传输的速度等。
数据清洗是对无效数据、缺失数据、异常数据进行清洗和处理，以减少误差和提高数据质量。
数据存储是对数据进行存储和管理，不仅要确保数据的安全性和完整性，还要提高数据存取和处理的效率。
基于无线传感器网络的环境监测与数据采集系统设计一、引言随着科技的不断发展，环境监测与数据采集系统在各个领域起着至关重要的作用。
无线传感器网络技术的出现为环境监测与数据采集带来了许多便利和创新。
本文旨在设计一个基于无线传感器网络的环境监测与数据采集系统，以满足环境监测需求。
二、系统设计1. 系统框架设计本系统采用无线传感器网络作为基础架构，由多个传感器节点组成，一个基站作为数据中心。
传感器节点通过无线通信与基站进行数据传输与接收。
整个系统框架如下图所示：[插入系统框架图]2. 传感器节点设计传感器节点是系统中最基本的组成部分，它负责收集和传输环境数据。
每个传感器节点包括传感器、微处理器、存储器、无线模块等。
传感器用于检测环境参数，如温度、湿度、光照强度等。
微处理器负责数据处理和控制。
存储器用于临时存储采集的数据。
无线模块用于与其他节点和基站进行通信。
3. 数据传输和接收协议设计为了实现传感器节点与基站之间的可靠数据传输，本系统采用了一种高效的数据传输和接收协议。
该协议主要包括以下几个方面的设计：（1）节点间数据传输：传感器节点之间通过无线通信将数据传输到基站。
数据传输采用分布式的方式，每个节点将数据与其他节点共享，以提高系统的可靠性和稳定性。
（2）数据接收与存储：基站负责接收来自传感器节点的数据，并将数据存储在数据库中。
为了提高系统的可扩展性和容错性，可以采用分布式数据库和备份策略。
（3）数据处理和分析：基站对接收到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
可以利用统计分析、机器学习等方法对数据进行进一步挖掘，以获取更深层次的环境信息。
4. 系统部署和维护本系统需要合理部署传感器节点和基站，以实现数据的全面覆盖和及时采集。
传感器节点需要安装在需要监测的区域，确保能够准确感知环境参数。
基站需要部署在离传感器节点较近的位置，以保证与节点的通信质量。
系统的维护包括节点状态监测、数据质量监控和故障处理等。
可以通过远程监控系统对节点运行状态进行实时监测，及时发现和解决问题。
无线传感器网络中的数据融合方法无线传感器网络（WSN）是一种由许多互相连接的传感器节点组成的网络。
这些传感器节点能够感知和采集环境中的各种数据，并通过网络相互通信。
然而，由于传感器节点资源有限、环境复杂多变、通信信道不稳定等问题，传感器网络中的数据可能存在噪声、不一致和冲突等情况。
为了确保传感器网络中的数据的准确性和可靠性，数据融合方法应运而生。
一、数据融合概述数据融合是指将来自多个传感器节点的数据进行整合、合并、推理和解释的过程。
其目的是通过统计、数学和模型等技术手段，对原始数据进行优化、提炼，从而得到更准确、全面和一致的信息。
数据融合可以分为分级融合和联合融合两种方式。
二、分级融合方法分级融合是指将传感器节点分为不同的层级，每个层级上的传感器节点通过协作与通信，将原始数据融合成高级别数据，再传输给上一层级节点进行进一步融合。
该方法具有减少通信开销、降低计算复杂度等优点。
常见的分级融合方法有层次感知模型（Hierarchical Fusion Model）、分层融合模型（Layered Fusion Model）等。
三、联合融合方法联合融合是指将传感器节点间的数据进行直接融合，得到最终的融合结果。
该方法相比分级融合更加灵活高效，但也更加复杂。
常见的联合融合方法有加权平均法（Weighted Average Method）、模型融合法（Model Fusion Method）等。
四、数据预处理在进行数据融合之前，需要对传感器节点采集到的原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是消除噪声、降低不确定性，并提高数据的准确性。
常见的数据预处理方法包括滤波、插值、异常检测和数据校正等。
五、融合算法融合算法属于数据融合的核心部分，其目的是通过运算、分析和推理等手段，将预处理后的数据进行合理的融合运算，得到最终的融合结果。
常见的融合算法包括加权平均算法、最大值算法、最小值算法、Kalman滤波算法等。
六、融合冲突解决在数据融合过程中，由于传感器节点之间可能存在差异或冲突，可能会导致融合结果不一致的情况。
4.3无线传感器网络4.3.1无线传感器网络简介及意义4.3.1.1无线传感器网络简介1.名称：无线传感器网络，英文全称是Wireless Sensor Networks, 日常使用多缩写为WSN，是一种分布式传感网络，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。
2.WSN中传感器的通信方式是通过无线通信。
3.功能：是一种新型的信息获取系统。
4.组成和构成：是由部署在监测区域内大量的微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统。
无线传感器网络是一种低功耗、自组织网络，一般由一个或多个基站（Sink节点）和大量部署于监测区域、配有各类传感器的无线网络节点构成。
每个节点成本低，功耗小，具有一定计算处理能力、通信能力。
虽然单个节点采集数据并不精确，也不可靠，但是大量节点相互协作形成高度统一的网络结构，提高了数据采集的准确度和运行的可靠性。
5.应用环境和方向：可部署于在敌占区、灾害区、核反应堆等人力不可达的特殊区域进行数据采集、传输等，具有其他网络无法比拟的特性，可广泛用于国防、环境监测、智能家居等领域。
6.目的：是协作监测、感知和采集网络覆盖区域内各种感知对象的信息，并对这些信息进行处理，最终发送给观察者。
4.3.1.2 无线传感器网络的意义1.无线传感器网络引起了全世界的关注，被认为是继互联网之后的第二大网络。
2.无线传感器网络被称为21世纪最具影响的技术之一；是改变世界的十大新兴技术之首；是全球未来的四大高新技术产业之一。
3.在无线传感器网络研究及其应用方面，我国与发达国家几乎同步启动，它已经成为我国信息领域，位居世界前列的少数项目之一。
4.3.2无线传感器网络的发展1.传感器网络和无线传感器网络的发展历程：传感器网络的发展历程分为以下三个阶段：传感器→无线传感器→无线传感器网络。
第一阶段:最早可以追溯至越战时期使用的传统的传感器系统。
当年美越双方在密林覆盖的“胡志明小道”进行了一场血腥较量，“胡志明小道”是胡志明部队向南方游击队输送物资的秘密通道，美军对其进行了狂轰滥炸，但效果不大。
无线传感器网络中数据融合算法的研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种典型的分布式网络，由大量具有感知和通信能力的节点组成并能够自组织工作。
无线传感器网络在环境监测、安全监控、智能交通等领域具有非常广阔的应用前景。
在无线传感器网络中，节点感知环境并采集数据，通过无线通信协议将数据传递到相邻节点，最终汇聚到基站。
数据融合是无线传感器网络中的关键技术之一，即聚合节点收集的多源传感器数据，从中提取有用信息，实现数据的高效、精确、可靠地采集和处理。
本文将围绕无线传感器网络中数据融合算法的研究展开叙述。
一、数据融合算法概述数据融合算法是无线传感器网络中的关键技术，主要用于处理传感器节点感知环境的原始数据，合并信息并提高采集数据的精度和可靠性。
数据融合算法包括线性加权平均法、最大值法、最小值法、加权平均法、模糊集合理论等。
不同的算法适用于不同的应用场景。
线性加权平均法：该算法是一种基于节点感知到的数据价值来加权平均的方法。
通常，数据质量更好的节点的权值较大，对最终结果的影响也更大。
该算法简单易用，但需对节点感知数据进行比较，因此处理效率相对较低。
最大值法：该算法针对非较量性数据，简化了节点感知数据的比较，即不需要知道准确的数据来源，只需选取最大值来汇总数据。
该算法具有较高的处理速度，但精度不够高。
最小值法：该算法与最大值法相似，只是选取最小值来汇总数据。
适用于对数据质量要求较高的场景，但同时也会影响数据采集的速度。
加权平均法：该算法通过赋予不同节点不同的权值，使得节点的数据影响能够反映其传感器在网络中的位置和物理特性。
节点更靠近目标重要性更高时，权值更大。
该算法能够有效提高数据质量，但对节点间距离的估计较为敏感，会受到节点位置变化影响。
模糊集合理论：该算法基于模糊集合理论，将感知数据进行模糊化处理，然后采用模糊综合评判，提高数据的可信度和精度。
相对于其他算法，该算法更加适用于复杂、模糊的环境监测场景。
TopMap山洪灾害预警平台解决方案慧图山洪灾害预警平台是北京慧图信息科技有限公司为县级防洪部门着力打造的专业级山洪灾害预警解决方案，它以预警应用（软件）为核心，集成数据汇集系统、雨水情监测系统、无线发布预警系统，为县级防洪部门提供全面的信息采集、监视预警和指挥调度应用，提高山洪灾害预警的效率，为防治和降低山洪灾害损失提供有效的科技手段。
一、平台组成慧图山洪灾害预警平台由雨水情监测系统、数据汇集系统、山洪灾害预警软件和无线发布系统组成。
系统组成结构图如下所示：雨水情监测系统实现雨量、河道水位流量、水库水位的实时采集和传输；数据汇集系统将来自不同途径的数据汇集到山洪灾害预警软件的数据库中；山洪灾害预警软件以预警应用为核心，实现实时监视、预警、会商、发布和响应处理等功能，并提供和无线发布系统的接口，实现预警信息发布；无线发布系统将预警信息及时的发送到相关人员，实现快速抢险调度。
二、雨水情监测系统系统结构雨水情监测系统由一体化雨量自动监测站、人工雨量监测站、雨量水位自动监测站和中心站组成。
系统构成如下图：系统可采用自动监测和人工监测方式灵活布置山洪灾害监测站点，进行雨量、水位数据上报，其通信系统可采用GSM（GPRS、SMS）和卫星通信方式，中心通过多通道接收数据，并支持基于网络的远程查询。
➢一体化雨量自动监测站SMARTDATA-1000R一体化雨量自动监测站。
➢人工雨量监测站人工雨量监测站设备包括翻斗式雨量计和SMARTDATA-1000A雨量告警器。
➢雨量水位自动监测站雨量水位自动监测站由SMARTDATA-1000R一体化雨量自动监测站和无线水位计组成。
➢远程中心站远程中心站采用专线、卫星地面站或Internet网络连接、以及短信接收前置机，使用SMARTDATA监控软件实现对多个监测点实时雨水情数据的远程接收、存储、配置、召测及系统管理。
三、数据汇集系统数据汇集系统是基于服务架构的实时信息汇集软件，它将气象信息、雨水情信息、洪水预报信息以及其他实时信息汇集到山洪预警灾害软件的数据库中。
基于无线传感器网络的灾害监测系统研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）指的是由多个分布式无线传感器节点组成的自组织网络体系，这些节点可以自主采集、处理和传输环境信息，并将其汇聚到中心位置进行分析和应用。
WSN技术在许多领域中都已经得到广泛应用，尤其是在灾害监测和预警方面的应用尤为突出。
本文将探讨基于WSN技术的灾害监测系统的研究现状，分析其应用前景及未来挑战。
一、无线传感器网络在灾害监测中的应用现状目前，WSN技术在灾害监测领域中得到广泛应用。
灾害监测系统通常由多个传感器节点组成，可以用于监测自然灾害如地震、洪水、风暴等，以及人为灾害如核辐射、恐怖袭击等。
传感器节点可以监测环境参数如温度、湿度、压力等，同时可以采集图像、音频、视频等信息，将数据通过无线网络传输到监测中心，实现对灾害情况及时监控和预警。
在灾害监测领域中，WSN技术在不同灾害场景中发挥着重要的作用。
例如，在地震监测中，传感器节点可以监测地面运动、建筑物震动等参数，帮助人们及时发现地震发生的迹象；在洪水监测中，传感器节点可以监测河流水位、水流速度等参数，实现对洪水的无线实时监测。
研究表明，基于无线传感器网络的灾害监测系统可以有效提高应急救援的效率，减少灾害损失。
二、基于无线传感器网络的灾害监测系统的应用前景基于无线传感器网络的灾害监测系统具备很强的应用前景。
一方面，WSN技术可以通过无线传输实现数据的实时监测和远程控制，并且节点之间可以相互协作，不断优化监测效果。
另一方面，由于传感器节点体积小、易于安装等特点，系统具备很强的可扩展性和可移植性。
基于无线传感器网络的灾害监测系统可以广泛应用于许多领域，如城市安防、环境监测、医疗保健等，有着广泛的市场前景。
三、基于无线传感器网络的灾害监测系统的未来挑战尽管基于无线传感器网络的灾害监测系统应用前景广阔，但是仍面临着一些挑战。
首先，由于节点数量众多，节点之间的通信存在干扰和冲突，需要采用合适的网络通信协议和传输算法，来实现节点间的无损数据传输。
