无线传感器网络中安全高效的空间数据聚集算法

提出了一种传感器网络中安全高效的空间数据聚集算法SESDA（secure and energy-efficient spatial dataaggregation algorithm）.SESDA 基于路线方法实现数据聚集,由于算法沿着已设计好的路线执行聚集请求和数据聚集,使得SESDA 不受网络拓扑结构的影响,适用于网络拓扑结构动态变化的传感器网络,且节省了网络拓扑结构的维护消耗.此外,针对过多加/解密操作对节点能量急剧消耗的特点,SESDA 通过安全通道传输感知数据来保证数据的隐私性,避免了节点之间在数据传输过程中需要对感知数据进行加/解密操作,不仅可以节约节点大量的能量从而延长网络寿命,而且使得数据聚集具有很小的处理延迟,因而获得较高的聚集精确度.理论分析和实验结果显示,SESDA 具有低通信量、低能耗、高安全性和高精确度的特点.     

无基础设施Wi-Fi室内定位算法设计

设计了一套基于信号强度RSS（received signal strength）的无基础设施定位算法。它无需借助任何其他的基础设施,只利用Wi-Fi;减轻了构建数据库的工作量,通过一种特殊的动态方式进行数据库的完善;通过热点的筛选,有效地减轻了周围无线信号的干扰;改进了基于RSS定位时的匹配算法,提高了定位准确度;定位操作简单,无需终端用户的复杂参与。本算法适合服务商在特定地点提供定位服务,通过部署专用的热点,有效地减轻周围环境的影响,提高定位服务的质量。     

传感器网络中基于路线的隐私保护数据聚集算法

针对现有隐私保护数据聚集算法依赖某种网络拓扑结构和加解密次数过多的问题,本文提出了一种基于同心圆路线的隐私保护数据聚集算法PCIDA （Privacy-preserving and Concentric-circle Itinerary-based Data Aggregation algorithm）.PCIDA沿着设计好的理想路线执行数据聚集,使得算法不依赖网络拓扑结构.PCIDA利用安全通道保证数据的隐私性,避免了数据聚集过程中的加解密运算.PCIDA沿着同心圆并行处理,使得算法数据处理延迟较小.理论分析和实验结果显示,PCIDA在较低通信量和能耗的情况下获得较高的数据隐私性和聚集精确度.