摘要:当前传感器网络（WSN）的感知簇头节点选举的主要依据是能量、位置等信息，没有考虑节点的可靠性。以信任评价值为可靠性依据，在簇头选举中在能量优先的条件下，考虑信任值的大小，来提高所选取簇头的可靠性。同时，一轮选举生成多个簇头候选节点，依次承担簇头，减少了选举频度，提高了簇头选举的效率。由此提出了能量和信任结合的簇头选举算法（CHTE）。实验表明，该方法在一定程度上选取了信任度高的节点作为簇头，与不考虑信任的选举算法比较，单位时间内在Sink节点上收到更多稳定的数据包，其平均无故障时间（MTBF）也得以提高，由此提高了网络的可靠性。
关键词:无线传感器网络；信任；簇头选择；可靠性；服务质量
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引言
物联网感知节点是由部署在监测区域中大量的手持设备、车载设备等节点构成。通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织网络系统, 由于这些节点本身能量受限, 使感知节点具有功能简单、处理能力低、能量小的显著特征，无法自主实现完善的安全防护，且节点群数目庞大不易管理控制，易有疏漏［1］。由于节点的脆弱性以及网络拓扑结构的多变性，簇头选举在不断进行，当前簇头选举算法均未考虑当选节点的性能问题，当出现性能低下、可靠性不高的节点为簇头时，影响网络的服务质量。簇头的可靠性成为决定网络能否正常运行的关键，因此设计以一种可靠性高的簇头选举机制来减少或者避免此类情况的发生成为影响整个网络系统可靠性的核心问题。
目前针对节点簇头选举机制的问题，有多种解决的方法：Ghiasi等［2］提出了一种能量有效的优化成簇方法，该方法使得每个簇中最多只有一个簇头节点。林恺等［3］提出一种利用能量预测的分簇算法，每个节点根据能量预测模型预测下一周期自己的剩余能量，并得出阈值，根据该阈值决定是否当选为簇头节点。为了使簇负载均衡且能量消耗小，Yu等［4］提出了一种能量有效的动态分簇技术以最大化网络生存周期,每个节点根据邻居节点信息计算自身成为簇头节点的概率。Qin等［5］研究了簇头选举策略，提出一种基于的分簇算法,但是该算法选择簇头时只是简单地考虑邻居节点的能量。在信任模型的研究中，信任关系被用于多个方面，例如：Web 服务工作流中基于信任关系的QoS调度［6］，基于多维历史向量的P2P分布式信任评价模型［7］，文献［8］中提出的一种网格环境下基于信任模型的动态级调度。这些研究以及应用主要针对信任调度、资源选择等方面。在文献［9］中提出了一种兼顾安全和剩余能量的簇头选择算法，综合考虑了节点的信任度和节点的剩余能量两种因素。信任体现了被评价节点稳定运行的概率，从簇头选举看，在保证能量等基础参数的基础上，按照信任度大小选择簇头节点，将有助于保证簇头节点的可靠性，进而提高整个网络系统的可靠性。
本文提出一种基于信任机制的簇头选举(Cluster Head Trust Election,CHTE)算法。在综合考虑节点信任值和剩余能量基础上，产生候选簇头摘自：毕业论文文献格式www.808so.com
集合，并且此候选集合根据选举周期依次承担簇头。在传统的簇头选举算法中引入节点的信任值并且并且优化了选举算法，有效地提高了系统的可靠性。
1物联网应用模型
1.1物联网应用框架 WWw.808so.com 808论文查重
基于信任机制一种无线传感器网络簇头选举算法
更新时间：2024-02-16
作者：用户投稿
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