劉　栓，宋喜忠（黃淮學院信息工程學院，河南駐馬店463000）

基于可信度估計的迭代濾波的WSNs數(shù)據(jù)融合算法*

劉栓*，宋喜忠
（黃淮學院信息工程學院，河南駐馬店463000）

傳統(tǒng)的迭代濾波IF（Iterative filtering）算法假定傳感節(jié)點的初始可信度相同，這有背于客觀事實。為此，提出基于可信度估計的迭代濾波的WSNs數(shù)據(jù)融合ATIFDA（Ascertaining Trustworthinessof Sensor Node-based Iterative Filtering Data Aggregation）算法。ATIFDA算法利用最大似然估計MLE（Maximum Likelihood Estimation）計算每個傳感節(jié)點的初始可信度。首先進行簇劃分，每個簇選擇一個簇頭CH（Clusterhead），簇頭收集傳感節(jié)點的感測數(shù)據(jù)，然后，再利用MLE估計每個傳感節(jié)點的初始可信度，再進行IF算法，最后，進行數(shù)據(jù)融合。仿真結(jié)果表明，與dKVD算法相比，提出的ATIFDA算法在噪聲環(huán)境下，均方根誤差RMSE（RootMean Squared error）降低了近43%。

無線傳感網(wǎng)；數(shù)據(jù)融合；簇；可信度；最大似然估計；迭代濾波

為了提高數(shù)據(jù)傳輸效率，無線傳感網(wǎng)WSNs （Wireless Sensor Networks）的融合節(jié)點AN（Aggregator Node）將來自多個傳感節(jié)點提供的數(shù)據(jù)進行融合［1-3］，然后再轉(zhuǎn)發(fā)到基站（Base Station）。然而，由于計算能力和傳感節(jié)點能量的受限特性，以往數(shù)據(jù)融合方案僅使用簡單的融合算法，如平均算法。但是，簡單融合算法很容量受到遭受到惡意攻擊的侵害。因此，融合節(jié)點AN在數(shù)據(jù)融合之前需對各自傳感節(jié)點數(shù)據(jù)進行可信度（Trustworthiness）估計。估計的方差應該接近于CRLB（Cramer Rao Lower bound）［4］。換而言之，方差應逼近于最大似然估計MLE（Maximum Likelihood Estimator）。盡管傳感網(wǎng)絡(luò)應用領(lǐng)域日益廣泛，但是對分布式傳感節(jié)點提供的感測數(shù)據(jù)進行估計仍是一項挑戰(zhàn)性工作。不過，隨著處理器的功耗減少、計算能力的增加以及成本的下降，傳感節(jié)點能夠承載較復雜的融合算法。例如，近期出現(xiàn)的多內(nèi)核、多處理器的傳感節(jié)點［5］，具有高效、快速的計算數(shù)據(jù)處理能力。由于迭代濾波IF（Iterative Filtering）算法能夠解決數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)可信度評估兩項任務，其被廣泛應用于WSNs。在IF算法中，可信度的估計是基于傳感節(jié)點的感測數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)的估計值的差異。真實數(shù)據(jù)的估計值是通過上一輪迭代過程中所有傳感節(jié)點感測數(shù)據(jù)的融合而獲取的。近期，提出大量IF算法［6-13］。然而，這些算法在迭代初始時給所有傳感節(jié)點賦予相同的可信度值，并沒有進行差異化處理，這很容易遭受攻擊者的攻擊。為此，本文提出基于可信度估計的迭代濾波的WSNs數(shù)據(jù)融合 ATIFDA（Ascertaining Trustworthiness of sensor node-based Iterative Filtering Data Aggregation）算法。ATIFDA算法對每個傳感節(jié)點提供的數(shù)據(jù)進行不同的可信度處理。利用傳感節(jié)點的誤差估計，計算每個傳感節(jié)點的初始可信度，而不是像同類的IF算法那樣，假定每個傳感節(jié)點的初始可信度均相同。假定傳感節(jié)點的誤差是隨機性的，并引用誤差估計的偏差（Bias）和方差（Variance）概念。簇頭CH（Cluster Head）先收集簇成員的感測數(shù)據(jù)，然后利用IF算法對數(shù)據(jù)進行處理，最后進行融合。

1　背景知識

1.1系統(tǒng)模型

考慮如圖1所示的系統(tǒng)模型，將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感節(jié)點形成不連通的簇（Cluster），每個Cluster有一個簇頭CH，其擔任數(shù)據(jù)融合的任務。每個Cluster的CH周期地向簇內(nèi)成員收集數(shù)據(jù)，并進行融合，再向基站傳輸。此外，本文假定CH是可信的，未受到攻擊。同時，假定CH具有足夠的計算能力，能夠快速運行IF算法。

圖1　系統(tǒng)模型

1.2IF算法

首先，以WSN的數(shù)據(jù)融合為背景，簡單地描述IF算法?？紤]n個傳感節(jié)點Si的WSN，且i=1，…，n。假定CH以特定時刻讀取的一組數(shù)據(jù)為分析對象，每組數(shù)據(jù)由m個連續(xù)時隙的數(shù)據(jù)構(gòu)成。因此，用矩陣表 示 一 組 數(shù) 據(jù) ，其 中xi=表示傳感節(jié)點Si的第i-m維數(shù)據(jù)。

當l=1，r（1）=X 1。那么第l+1輪的w（l+1）可利用函數(shù) g（d）計算，如式（2）所示。其中，表示傳感器感測數(shù)據(jù)的的與真實值的差異。

圖2　常用IF算法步驟

算法1描述了常用IF算法的步驟。從上述可知，傳統(tǒng)的IF算法在初始迭代時，給每個傳感節(jié)點賦予相同的可信值，這是不合理。每個傳感節(jié)點存在個體的差異性。為此，提出的ATIFDA算法利用傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)，估計傳感節(jié)點的可信度，然后再進行融合。

2　ATIFDA算法

2.1算法框架

為了提高ATIFDA算法的性能，提出了一個估計傳感節(jié)點的信任值的初始估計算法，將該初始估計值用于IF算法的初始迭代。大量傳統(tǒng)算法是以樣本均值（SampleMean）作為方差的估計值。據(jù)此，提出一個強健的方差估計算法。假定感測數(shù)據(jù)誤差的組成部分是相互獨立的隨機變量，且服從高斯分布。

圖3描述了ATIFDA算法的框架以及框架內(nèi)部模塊間的相互作用。如圖3所示，首先估計傳感節(jié)點的兩個噪聲參數(shù)，偏差（Bias）和方差（Variance）。然后，利用最大似然估計MLE算法估計可信向量的初始值，最后，利用可信向量的初始值估計每個傳感節(jié)點的可信度，再進入初始IF算法。

圖3　算法框架

2.2偏差Bias的估計

假定WSN中所有傳感節(jié)點數(shù)據(jù)均有一些誤差，傳感節(jié)點S的誤差為，且服從高斯隨機分布，偏差Bias為bs、方差為σs，即～N（bs，σ）。設(shè)定rt表示在時間t的傳感數(shù)據(jù)的真實值，因此，每個傳感節(jié)點感測的數(shù)據(jù)，如式（3）所示。

由于不知道真實的傳感數(shù)據(jù)rt，不能直接獲取誤差的值。但是，能夠計算傳感節(jié)點間誤差差異值，為此。先定義δ（i，j）：

據(jù)于式（6），引入拉格朗日多乘算子λ，可得：

通過設(shè)定F（）b的梯度為零，便可得到Bias值的線性等式。若定義：

因此，可得：注意到獲取的bi值實際上是傳感節(jié)點i的誤差的樣本均值的近似值。

2.3方差估計

假定感測誤差是由于相互獨立的隨機變量產(chǎn)生，那么Bias值bi為樣本均值的近似值，因此可得：

類似地：

依據(jù)上式可知，通過計算矩陣 β可得Sensors Noise方差的估計值。依據(jù)使用以下引理，能夠計算所有傳感節(jié)點的方差和。

引理（總體方差） 設(shè)定xˉt為時隙t的感測數(shù)據(jù)的均值，利用式（10），并結(jié)合，可得：

同樣，引入拉格朗日乘子λ，得到如式（18）的線性等式：

2.4最大似然估計M LE

2.2和2.3兩節(jié)描述誤差估計的偏差（Bias）和方差的計算過程。

再利用式（18）計算所得的υi替換σi。再對式（19）進行關(guān)于rt的微分，并令導數(shù)等式為零，便可得：

利用測量值期望值rt描述傳感節(jié)點的初始可信值。即。

2.5ATIFDA算法

傳統(tǒng)的IF算法假設(shè)所有傳感節(jié)點的可信度相同，較脆弱，易受到攻擊者的攻擊。為此，提出的改進IF算法克服此缺點，依據(jù)傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)，計算每個傳感節(jié)點的可信度，再進行迭代IF，流程圖如圖4所示。

圖4　ATIFDA算法流程圖

3　數(shù)據(jù)仿真

本節(jié)進行系統(tǒng)仿真，評估提出的算法在噪聲差的環(huán)境下估計傳感節(jié)點真實數(shù)據(jù)的能力。引用均方根誤差RMSE（RootMean Squared Error）作為評估的性能指標。

3.1仿真參數(shù)

所有實驗是基于HP電腦、采用3.30 GHz、Intel Core i5-2500處理器并使用Matlab R2012b軟件。每次實驗獨立重復200次，取平均值作為最終仿真數(shù)據(jù)。傳感節(jié)點數(shù)n=20，每個傳感節(jié)點讀取的連續(xù)數(shù)據(jù)時隙次數(shù)m=400。

表2　判別函數(shù)

在所有實驗中，將提出的ATIFDA算法與3個其他的IF算法進行比較。第1個IF算法為文獻［6］采用的dKVD算法。為了分析dKVD算法的性能，在仿真過程中引用判別函數(shù)，分別為g=d-1。選用的第2個IF算法為文獻［7］提出的基于 rank的相關(guān) IF算法 CR-IF（Correlation based ranking-IF）。最后一個IF算法為文獻［8］提出基于權(quán)值平均的IF算法WA-IF（Weighted Averaging-based IF）。仿真過程中，采用的判別函數(shù)為=d-0.5。

利用 dKVD、CR-IF、WA-IF和本文提出的ATIFDA算法進行數(shù)據(jù)融合，并對比分析它們的性能。表2總結(jié)選用的3個IF算法的判別函數(shù)。

3.2誤差環(huán)境下算法的準確性和有效性

在感測數(shù)據(jù)中接入高斯噪聲（Gaussian Noise）。為了更充分發(fā)評估算法性能，引用以下4類不同的仿真場景數(shù)據(jù)。

（1）無偏誤差（Unbiased Error）

圖5顯示了4類算法在無偏誤差的環(huán)境下的RMSE情況。從圖5可知，提出的ATIFDA算法的最低，并且隨著σ的增加，優(yōu)勢越明顯。

圖5　無偏誤差環(huán)境下的RM SE

（2）偏離誤差（Biased Error）

本次實驗，考慮偏離誤差。在感測數(shù)據(jù)中插入偏離誤差。因此，在時間t，傳感節(jié)點s的誤差ets服從偏離誤差的正態(tài)分布，即從1變化至5。無偏差為零均值高斯分布的隨機變量。仿真結(jié)果如圖6所示。

圖6　有偏誤差環(huán)境下的RMSE

從圖6可知，4類算法的RMSE的性能與無偏誤差環(huán)境下的RMSE相近，這表明四類算法對偏差具胡強健性。此外，從圖5可知，提出的ATIFDA算法的RMSE最低，進一步表明，提出的ATIFDA算法優(yōu)于其他同類算法。

（3）相關(guān)噪聲（Correlated Noise）

之前假定傳感節(jié)點的誤差是不相關(guān)的（Correlated），為此，進行實驗，考查在相關(guān)的誤差環(huán)境下算法的性能。選取冪指函數(shù) ρ（Power Exponential）［15］作為協(xié)方差（Covariance）函數(shù)。此外，方差=s×σ2，相應地方差矩陣仿真結(jié)果如圖 7所示。提出來的ATIFDA算法的RMSE優(yōu)于其他算法，隨著σs的增加，優(yōu)勢越明顯。此外，與圖5、圖6相比，相關(guān)噪聲環(huán)境下的，RMSE明顯增加。

圖7　相關(guān)噪聲環(huán)境下的RMSE

4　總結(jié)

在無線傳感網(wǎng)WSNs中，由于傳感節(jié)點的計算能力和能量受限，數(shù)據(jù)聚集節(jié)點常采用簡單的算法聚集來自其他傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)。簡單的聚集算法強健性差，容易受到遭受噪聲的影響。為此，本文提出基于簇化的最大似然估計的ATIFDA數(shù)據(jù)聚集算法。首先將傳感節(jié)點進行簇劃分，每個簇選擇一個簇頭，簇頭承擔數(shù)據(jù)收集聚集的任務。然后，再利用最大似然估計MLE估計每個傳感節(jié)點的初始可信度，最后，進行數(shù)據(jù)聚集。仿真結(jié)果表明，提出的ATIFDA算法在噪聲環(huán)境下，具有較低的RMSE。

［1］ Misra S，Venkata Krishna P，Saritha V.LACAV：An Energy-Efficient Channel Assignment Mechanism for Vehicular Ad hoc Networks［J］.JSupercomput，2012，62（3）：1241-1262.

［2］ 趙慶平.基于LEACH協(xié)議的WSNs樓宇環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計［J］.電子器件，2014，37（3）：493-497.

［3］ 歸奕紅.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)HEDSA數(shù)據(jù)聚合研究［J］.計算機工程，2011，37（7）：160-164.

［4］ 付永生，李善平，周波.無線傳感網(wǎng)絡(luò)中能量均衡的連通支配集算法［J］.傳感技術(shù)學報，2010，23（8）：114-1145.

［5］ Shi H L，Hou K M.Energy Efficient and Fault Tolerant MulticoreW ireless Sensor Network：E2MWSN［C］//Proc 7th Int ConfWireless Commun，Netw Mobile Comput，2011：1-4.

［6］ De C，Van P.Dooren.Iterative Filtering in reputation systems［J］. SIAM JMatrix AnalAppl，2010，31（4）：1812-1834.

［7］ Zhou Y，LeiT，Zhou T.A RobustRanking Algorithm to Spamming ［J］.Europhys Lett，2011，94（8）：48-52.

［8］ Laureti P，Moret L，Zhang Y C.Information Filtering Via Iterative Refinement［J］.Europhys Lett，2006，75（8）：1006-1012.

［9］ Yu Y K，Zhang Y C.Decoding Information From Noisy，Redundant，and Intentionally Distorted Sources［J］.Physica A：Statist Mech Appl，2006，7（8）：732-744.

［10］Li R H，Yu JX，Huang X.Robust Reputationbased Ranking on Bipartite Rating Network［J］.Proc SIAM Int Conf Data Mining，2012，56（8）：612-623.

［11］Ayday E，Lee H，F(xiàn)ekri F.An Iterative Algorithm For Trust and Reputation Management［C］//Proc IEEE Int Conf Symp Inf Theory，2009，3（6）：2051-2055.

［12］Liao H，Cimini G，Medo M.Measuring Quality，Reputation and Trust in Online Communities［C］//Proc 20 th Int Conf Found Intell Syst，Aug.2012，4（5）：405-414.

［13］Chen B C，Guo J，Tseng B.User Reputation in a Comment Rating Environment［C］//Proc 17 th ACM SIGKDD Int Conf Know l Discovery DataMining，2011，56（8）：159-167.

［14］RezvaniM，Ignjatovic A，Bertino E.Secure Data Aggregation Technique for Wireless Sensor Networks in the Presence of Collusion Attacks［J］.School Comput Sciand Eng，Univ New South Wales，Kensington，NSW，Australia，Tech Rep，2013，34（6）：23-31.

［15］Vuran M C，Akyildiz IF.Spatial Correlation-Based Collaborative Medium Access Control in Wireless Sensor Networks［J］.IEEE/ ACM Trans Netw，2006，14（2）：316-329.

劉栓（1978-），男，漢，河南新蔡縣人，碩士，講師，研究方向為圖形圖像、網(wǎng)絡(luò)、智能信息處理，liu_liliu@126.com。

An Ascertaining Trustworthinessof Sensor Node-Based Iterative Filtering Data Aggregation A lgorithm in WSNs*

LIU Shuan*，SONGXizhong
（College of Information Engineering，HuanghuaiUniυersity，Zhumadian He'nan 463000，China）

As certaining trustworthiness of data is crucial for WSNs.Iterative filtering（IF）algorithms hold great promise for such a purpose.However，it is not reasonable to assume that the initial trustworthiness of sensor node is the same for traditional IF algorithm.Therefore，the ascertaining trustworthiness of sensor node-based iterative filtering data aggregation（ATIFDA）algorithm is proposed.In ATIFDA，initial trustworthiness of sensor node is estimated by MLE（Maximum Likelihood Estimation）.Firstly，The sensor nodes are divided into disjoint clusters and each clusterhasa clusterhead（CH）.Itcollects the reading ofsensors，and isused to estimate the initial trustworthiness by MLE.Secondly，CH would copewith these data by iterative filtering.Finally，the data aggregation is done. The simulation results show that the proposed routing algorithm outperforms the dKVD algorithm especially in the RootMean Squared error（RRSE），which is reduced about43%.

wireless sensor networks；data aggregation；cluster；trustworthiness；iterative filtering；maximum likelihood estimation

TP393

A

1005-9490（2016）04-0810-06

項目來源：河南省科技發(fā)展計劃項目（132102210463）；河南省教育廳科學技術(shù)研究重點項目（13A520786）

2015-08-25修改日期：2015-10-27

EEACC:6140；723010.3969/j.issn.1005-9490.2016.04.012