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基于信誉机制的分布式扩散最小均方算法

卢光跃 陈文晓 黄庆东

卢光跃, 陈文晓, 黄庆东. 基于信誉机制的分布式扩散最小均方算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1234-1240. doi: 10.11999/JEIT140851
引用本文: 卢光跃, 陈文晓, 黄庆东. 基于信誉机制的分布式扩散最小均方算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1234-1240. doi: 10.11999/JEIT140851
Lu Guang-Yue, Chen Wen-Xiao, Huang Qing-Dong. Distributed Diffusion Least Mean Square Algorithm Based on the Reputation Mechanism[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(5): 1234-1240. doi: 10.11999/JEIT140851
Citation: Lu Guang-Yue, Chen Wen-Xiao, Huang Qing-Dong. Distributed Diffusion Least Mean Square Algorithm Based on the Reputation Mechanism[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(5): 1234-1240. doi: 10.11999/JEIT140851

基于信誉机制的分布式扩散最小均方算法

doi: 10.11999/JEIT140851
基金项目: 

国家自然科学基金(61271276, 61301091),陕西省国际合作项目(2013KW01-03),工业和信息化部通信软科学项目(2014R33)和陕西省自然科学基金(2014JM8299)资助课题

Distributed Diffusion Least Mean Square Algorithm Based on the Reputation Mechanism

  • 摘要: 非安全环境中的无线传感器网络(WSN)可能存在恶意攻击节点,恶意节点将会篡改其观测数据以影响参数估计的准确性。为此,该文提出基于信誉机制的分布式扩散最小均方(R-dLMS)算法和扩散归一化最小均方(R-dNLMS)算法。该算法能够根据各节点对整个网络参数估计的贡献来设置相应的信誉值,从而减小恶意节点对网络攻击的影响。仿真结果表明,与无信誉值的算法相比,该算法的性能得到大幅度提高,且R-dNLMS算法在R-dLMS算法的基础上,算法性能得到进一步提升。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-06-26
  • 修回日期:  2014-11-18
  • 刊出日期:  2015-05-19

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