CN112911595A - 一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，涉及一种无线传感器网络数据融合方法，本发明引入了带有数据扰动的动态分片的策略，为了保护数据隐私，同时对无法成簇的孤立节点进行了特殊处理。通过性能分析，该数据融合方法能够在保护数据隐私的前提下，缓解了数据融合算法中普遍存在的通信量大和计算量大的问题。本发明引入了带有数据扰动的动态分片策略，同时对孤立节点进行特殊处理，减少了传感器节点在通信过程中的计算量和数据传输量，同时也保护了数据的隐私，延长了无线传感器网络的生命周期，具有更强的实用性。

Description

一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法
技术领域
本发明涉及一种无线传感器网络数据融合方法，特别是涉及一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法。
背景技术
随着科学技术的进步，传感器技术得到很大发展，这推动了无线传感器网络的发展。由于无线传感器网络一般被部署在环境比较恶劣的区域，可能会遭到外界攻击，隐私性较低，数据融合算法能解决上述问题，但现有的数据融合算法大多存在通信量大、计算量大的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，本发明引入了带有数据扰动的动态分片的策略，为了保护数据隐私，同时对无法成簇的孤立节点进行了特殊处理。通过性能分析，该数据融合方法能够在保护数据隐私的前提下，缓解了数据融合算法中普遍存在的通信量大和计算量大的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，所述方法包括带有数据扰动的动态分片策略以及孤立节点处理；
A.带有数据扰动的动态分片策略包括簇内节点分片阶段以及簇内节点串通阶段；
（1） 簇内节点分片阶段
在簇内节点分片阶段进行动态分片前，首先利用网络中的非在线装置产生一个随机数a i ，利用这个随机数对原始数据进行扰动可以保护数据的隐私，假设节点i所采集的原始数据为S i ，经过扰动得到的数据为V i =a i +S i ；当簇的规模m满足2n<m<=2n+1（此处n>=1，m>=3）时，J表示簇内节点分片数，分片数为J=n+2；为了降低通信量，每个簇的簇头节点只进行数据扰动操作而不进行分片操作；簇内成员节点根据分片数J，对数据V i 进行分片其中一片留给自身，剩下的J-1片数据经过加密后发送给其他节点；f i,j 为节点i发送给节点J的分片数据。
（2）簇内节点串通阶段
在簇内串通阶段，分为三个步骤进行，首先节点需要等待一段时间，确保收到所有的分片数据；在经过簇内分片后，将接收到的加密数据进行解密，簇内节点将自己所保留的数据和收到的分片数据解密求和，簇头节点未进行分片，只需要解密收到的分片数据，最后簇头节点和成员节点最终都得到了一个混杂数据d i， 在簇头处d i 表示为扰动数据V i 与节点发送的分片数据f i,j 之和，成员节点的混杂数据则为串通的分片数据f i,j 之和之和；
B.孤立节点处理包括簇内节点分片阶段以及簇内节点串通阶段；
（1）簇内节点分片阶段
对这类孤立的节点进行处理，将这类节点统一归到一个节点集W中，每个节点集的节点只进行数据扰动计算，而不进行分片操作；
（2）簇内节点串通阶段
在簇内节点串通阶段，由于节点集W的节点只进行数据扰动操作而不进行分片操作，所以混杂数据d 12 =V 12 ，d 12 为节点12的混杂数据。
所述的一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，所述簇内节点分片阶段根据簇的不同节点分片情况，簇内结点为3时分片数为3，簇内节点为5时分片数为4。
所述的一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，所述簇内分片阶段对孤立节点处理，假设节点12为孤立节点最终节点得到的扰动数据V 12 为：V 12 =a 12 +S 12 ，a 12 为节点12的随机数，S 12 为节点12采集的原始数据，V 12 为孤立节点12生成的扰动数据。
本发明的优点与效果是：
本发明引入了带有数据扰动的动态分片策略，同时对孤立节点进行特殊处理，减少了传感器节点在通信过程中的计算量和数据传输量，同时也保护了数据的隐私，延长了无线传感器网络的生命周期，具有更强的实用性。
附图说明
图1为本发明 簇内节点分片图；
图2为本发明 簇内节点串通图；
图3 为本发明孤立节点数据扰动图；
图 4 为本发明 L-CPDA方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图所示实施例对本发明进行详细说明。
一、 L-CPDA方法原理
Wenbo He等人最早提出数据融合隐私保护算法CPDA（cluster-based privatedata aggregation），CPDA算法利用噪声干扰和多项式性质来计算最终的融合结果，但是在计算融合结果时CPDA最终需要求解m阶逆矩阵，m的值越大，计算也就越复杂，本发明L-CPDA（lightweight-cluster-based private data aggregation）就是针对CPDA算法的缺陷提出的，L-CPDA算法引入了动态分片的策略，根据簇的大小调整节点的分片数量，同时利用一个非在线的装置产生随机数，对原始数据进行扰动，提高了数据的隐私性，最后对无线传感器网络中成簇失败的节点进行处理。L-CPDA算法包括五个步骤：簇的形成、簇内节点分片、簇内节点串通、簇内节点混合簇间数据融合。本发明的三个步骤主要是在簇内节点分片和簇内节点串通这两个步骤中进行的。通过数据扰动、动态分片、对特殊节点进行处理这几个方法。保护了数据的隐私，同时能够降低无线传感器网络节点的计算量和通信量。下面将进一步描述L-CPDA算法的动态分片策略和对孤立节点处理是怎样实现的。为了阐述方便下表列出了本发明所用到的符号如下表所示：
表1 符号说明
Figure DEST_PATH_IMAGE002
如L-CPDA方法流程图所示。
二、带有数据扰动的动态分片策略
（1） 簇内节点分片阶段
在簇内节点分片阶段进行动态分片前，首先利用网络中的非在线装置产生一个随机数a i ，利用这个随机数对原始数据进行扰动可以保护数据的隐私，假设节点i所采集的原始数据为S i ，那么经过扰动得到的数据为V i =a i +S i 。当簇的规模m满足2n<m<=2n+1（此处n>=1，m>=3）时，J表示簇内节点分片数，分片数为J=n+2。为了降低通信量，每个簇的簇头节点只进行数据扰动操作而不进行分片操作。 簇内成员节点根据分片数J，对数据V i 进行分片其中一片留给自身，剩下的J-1片数据经过加密后发送给其他节点。根据簇的不同节点分片情况如下图图1 簇内节点分片所示。簇内结点为3时分片数为3，簇内节点为5时分片数为4。f i,j 为节点i发送给节点J的分片数据。
（2）簇内节点串通阶段
在簇内串通阶段，这一阶段分为三个步骤进行首先节点需要等待一段时间，确保收到所有的分片数据。在经过簇内分片后，将接收到的加密数据进行解密，簇内节点将自己所保留的数据和收到的分片数据解密求和，簇头节点未进行分片，只需要解密收到的分片数据，最后簇头节点和成员节点最终都得到了一个混杂数据d i， 在簇头处d i 可以表示为扰动数据V i 与节点发送的分片数据f i,j 之和，成员节点的混杂数据则为串通的分片数据f i,j 之和之和，簇内节点串通如下图图2 簇内节点串通所示。
三、孤立节点处理
（1）簇内节点分片阶段
一个簇至少由三个节点，如果有节点不满足条件无法成簇的话，就会成为孤立的节点，如果直接将这类节点归于其他簇，将要和其他节点一同进行动态分片，这样会增加计算量与通信开销，为了解决这个问题，本发明对这类孤立的节点进行处理，将这类节点统一归到一个节点集W中，每个节点集的节点只需要进行数据扰动计算，而不需要进行分片操作，这样既保护了数据隐私，也避免了节点浪费。簇内分片阶段对孤立节点处理如下图图3孤立节点数据扰动所示。假设节点12为孤立节点最终节点得到的扰动数据V 12 为：V 12 =a 12 + S 12 ，a 12 为节点12的随机数，S 12 为节点12采集的原始数据，V 12 为孤立节点12生成的扰动数据。
（2）簇内节点串通阶段
在簇内节点串通阶段，由于节点集W的节点只进行数据扰动操作而不进行分片操作，所以混杂数据d 12 =V 12 ，d 12 为节点12的混杂数据。

Claims (3)

1.一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，其特征在于，所述方法包括带有数据扰动的动态分片策略以及孤立节点处理；
A.带有数据扰动的动态分片策略包括簇内节点分片阶段以及簇内节点串通阶段；
（1） 簇内节点分片阶段
在簇内节点分片阶段进行动态分片前，首先利用网络中的非在线装置产生一个随机数a i ，利用这个随机数对原始数据进行扰动可以保护数据的隐私，假设节点i所采集的原始数据为S i ，经过扰动得到的数据为V i =a i +S i ；当簇的规模m满足2n<m<=2n+1（此处n>=1，m>=3）时，J表示簇内节点分片数，分片数为J=n+2；为了降低通信量，每个簇的簇头节点只进行数据扰动操作而不进行分片操作；簇内成员节点根据分片数J，对数据V i 进行分片其中一片留给自身，剩下的J-1片数据经过加密后发送给其他节点；f i,j 为节点i发送给节点J的分片数据；
（2）簇内节点串通阶段
在簇内串通阶段，分为三个步骤进行，首先节点需要等待一段时间，确保收到所有的分片数据；在经过簇内分片后，将接收到的加密数据进行解密，簇内节点将自己所保留的数据和收到的分片数据解密求和，簇头节点未进行分片，只需要解密收到的分片数据，最后簇头节点和成员节点最终都得到了一个混杂数据d i， 在簇头处d i 表示为扰动数据V i 与节点发送的分片数据f i,j 之和，成员节点的混杂数据则为串通的分片数据f i,j 之和之和；
B.孤立节点处理包括簇内节点分片阶段以及簇内节点串通阶段；
（1）簇内节点分片阶段
对这类孤立的节点进行处理，将这类节点统一归到一个节点集W中，每个节点集的节点只进行数据扰动计算，而不进行分片操作；
（2）簇内节点串通阶段
在簇内节点串通阶段，由于节点集W的节点只进行数据扰动操作而不进行分片操作，所以混杂数据d 12 =V 12 ，d 12 为节点12的混杂数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，其特征在于，所述簇内节点分片阶段根据簇的不同节点分片情况，簇内结点为3时分片数为3，簇内节点为5时分片数为4。
3.根据权利要求1所述的一种基于分片无线传感器网络轻量级数据融合隐性方法，其特征在于，所述簇内分片阶段对孤立节点处理，假设节点12为孤立节点最终节点得到的扰动数据V 12 为：V 12 =a 12 +S 12 ，a 12 为节点12的随机数，S 12 为节点12采集的原始数据，V 12 为孤立节点12生成的扰动数据。
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