一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法，其步骤包括：首先，通过分析邻居节点的历史交互信息，计算邻居节点的三种信任证据；其次，簇头节点根据支持向量机算法和簇成员间的信任证据计算信任预测模型，簇成员节点根据信任预测模型计算邻居节点的信任值；最后，通过设置从簇头对主簇头进行监督，以降低主簇头被攻击时对网络功能造成的损失。本发明专利技术能够有效解决水下节点稀疏性导致信任证据不足的问题，并通过支持向量机算法训练出信任预测模型，可能获得更加精确的信任值，从而更加高效的检测出网络中的恶意节，以确保网络功能正常运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法
本专利技术属于水声传感器网络通信支持
，具体涉及一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法。
技术介绍
水声传感器网络是基于声波通信而组建起来的，应用于水环境中的、无线自组织的传感器网络，通常由若干传感器节点、基站、卫星等设施组成，传感器节点包括海面浮标节点、部署在水中或者锚定在水底的传感器节点，以及各种类型的无人水下航行器。这些设备负责实时监测、感知、采集、传输环境信息，并在水中通过声波通信相互传递数据，然后通过多跳路由将感知的数据传送给水面基站，最后经由卫星实时地将数据进一步传送给远程的控制中心或者用户。作为海洋监测的理想媒介以及陆上无线传感器网络在水环境中的拓展应用，水声传感器网络在海洋生态环境监测、军事海防、资源矿产开发等各个方面发挥着不可替代的作用，例如，在军事应用方面，水声传感器网络可用于对进入监测区域的敌人进行实时地监视、跟踪和报警，在民事应用方面，水声传感器网络可用于石油监测，地震和海啸预警，海洋气候观察和水污染跟踪，水下作业监控及救援等。目前水声传感器网络信任模型根据网络拓扑结构主要分为两大类：分层网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：邻居节点的信任证据计算通过分析邻居节点的历史交互信息，计算反映邻居节点可信任程度的信任证据；步骤二：信任预测模型的计算主簇头周期性向簇成员节点请求信任证据，簇成员将记录的邻居节点信任证据发送给主簇头，主簇头基于历史信任证据，通过机器学习算法训练出信任预测模型，并将训练出的预测模型广播给簇成员节点，簇成员节点依据所述信任预测模型计算邻居节点的信任值，作为判断邻居是否可信的依据；步骤三：簇头的监督与更新初始的主、从簇头由水面基站选取，主簇头负责簇内信任模型的计算，从簇头负责监督主簇头是否可信；主簇头在计算簇成...

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：邻居节点的信任证据计算通过分析邻居节点的历史交互信息，计算反映邻居节点可信任程度的信任证据；步骤二：信任预测模型的计算主簇头周期性向簇成员节点请求信任证据，簇成员将记录的邻居节点信任证据发送给主簇头，主簇头基于历史信任证据，通过机器学习算法训练出信任预测模型，并将训练出的预测模型广播给簇成员节点，簇成员节点依据所述信任预测模型计算邻居节点的信任值，作为判断邻居是否可信的依据；步骤三：簇头的监督与更新初始的主、从簇头由水面基站选取，主簇头负责簇内信任模型的计算，从簇头负责监督主簇头是否可信；主簇头在计算簇成员信任值的过程中，若发现从簇头信任级别低于阈值，会对从簇头进行更新；从簇头会周期性向簇内节点进行请求，若簇成员有与主簇头的交互信息，则将信息回复从簇头，从簇头根据接收到的交互信息计算主簇头的信任值；若主簇头信任值低于信任阈值，则向基站发送主簇头不可信通知，基站对主簇头进行更换；当主簇头剩余能量降低到能量阈值以下时，主簇头会在与从簇头共同邻居中选取能量高、信任值高的节点成为新的主簇头；当从簇头剩余能量低于信任阈值时，从簇头会通知主簇头，主簇头将从自己的邻居节点中选择剩余能量高、信任值高的节点成为新的从簇头；簇头更新后，都由主簇头向簇成员发布更新消息，并通知基站。2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的水声传感器网网络信任模型构建方法，其特征在于：所述步骤一中，邻居节点的信任证据计算方法如下：节点会记录每个邻居节点在指定时间内的交互信息，这段时间长度称为时间窗，新的交互信息将被记录，并且删除超过时间窗的历史信息；信任证据分为三类：通信信任证据、能量信...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩光洁，何宇，王皓，江金芳，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏,32