物联网应用中基于聚类的上下文感知传感器选择及传感器网络通信安全机制

### 物联网应用中基于聚类的上下文感知传感器选择及传感器网络通信安全机制 #### 1. 物联网传感器选择背景 物联网（IoT）允许人与物在任何时间、任何地点，理想情况下通过任何路径、网络和服务进行连接，实现万物数据交换。近年来，物联网的兴起使得大量物联网设备在各种应用中得以部署，这些设备多为传感器，能感知不同应用领域的各种上下文信息。然而，在物联网环境中，每时每刻都有数百亿个传感器产生大量数据，导致搜索空间巨大，为用户找到符合上下文的最优数据十分耗时。而且在上下文感知计算中，信息的相关性取决于用户需求信息的具体情境，已有的解决方法需处理所有传感器收集的全部数据来获取所需信息，这既不可行又耗时。因此，亟需一种有效的传感器搜索方法。 #### 2. 相关工作分析 - **内容搜索核心**：基于内容的搜索旨在找到在特定时刻输出所需值的最优传感器子集，但通过示例定义上下文在实际应用中较难，且难以判断未列出的信息是否为上下文。 - **上下文自适应系统**：可借助无线接入技术和不同位置的设备，帮助用户执行日常程序或应用。 - **数据理解步骤**：为给传感器感知的原始数据赋予价值，需对数据进行收集、建模、推理和分发等操作，已有研究证明了其在上下文感知计算中的有效性。 - **传感器排序方法**：部分工作提出了物联网场景下的传感器排序方法，利用特定预测模型识别传感器过去输出的周期性模式，计算传感器在未来输出所需值的概率，优先处理可能匹配查询的传感器，但存在特定查询预测选择未自动化的局限。 - **水下传感器搜索**：一些方法主要关注水下传感器的节能搜索，基于3D立方体网格路由概念，传感器随机部署在海底油管道附近，收集异常监测信息并发送到基站分析管道泄漏情况。 - **本体框架与语义网络**：CASSARAM本体框架可根据用户提供的上下文信息捕获和建模传感器上下文属性，对传感器进行优先级排序并过滤无用传感器；传感器语义覆盖网络（SSONs）将具有相似上下文信息的传感器聚类，搜索速度较快，但比其他方法复杂。 #### 3. 聚类导向的上下文搜索系统 该系统旨在从大量部署的传感器中，根据用户上下文选择最优传感器。系统主要模块及操作步骤如下： - **用户查询**：收集两种类型的需求，具体如下： - **点基需求**：包括传感器选择区域、所需传感器类型、传感器优先级等。 - **邻近需求**：如感知上下文的值、传感器数量、感知值的偏差、感知值的时间等。 - **点基传感器搜索**：根据用户指定的特定区域，将传感器搜索范围限制在该地理区域。 - **邻近传感器搜索**：按上下文类型对传感器进行分组，根据用户查询中提到的传感器优先级，先在优先级最高的传感器中搜索最优传感器，依次类推。 - **聚类方法**： - **随机聚类（方法1）**： 1. 提取用户输入的传感器值x、偏差y、时间t、日期d等信息。 2. 计算总偏差范围Td range = 2y。 3. 计算用户输入值x的总可能偏差Td possible = (x * y) / 100。 4. 确定给定值x的总可能偏差范围Td possible range = (x - (x * y) / 100) 到 (x + (x * y) / 100)。 5. 选择总可能偏差范围内的所有传感器，从