【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大数据，尤其涉及一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法。
技术介绍
1、随着无线通信技术和微处理器技术的发展，移动设备拥有了越来越强大的计算、存储和通信能力，移动群智感知正在成为一种适用面广泛且价格低廉的数据获取方式。移动群智感知是指通过人们已有的移动设备形成交互式的、参与式的感知网络,并将感知任务发布给网络中的个体或群体来完成。
2、但目前面临的一个重要挑战是如何保证获取到的感知数据的真实性。在现实场景中存在恶意、欺诈以及不诚信的参与者，其提供的错误信息可能会导致收集数据的最终结果与真实值存在较大偏差，从而造成群智感知所提供的服务质量不高。
3、信任检测存在两个主要问题：
4、(1)平台难以获取到任务的真实结果，这类任务通常是与时间地点强相关，当时间或地点发生改变后，就难以还原到当时的状态得到真实任务数据。例如，想要获取到某地某时的车流量，那么平台难以在过后得知其真实车流量是多少。
5、(2)想要获取真实结果所付出的代价太大，如果对每个参与者都进行比对，则系统其实是采集了所有真实的数据，那就没有必要获取参与者提交的数据，其成本也非常高。
6、专利cn113642978a公开了一种基于群智感知信任管理机制的人群疏散方法及系统，以感知单元内预设人员所获取的感知数据作为任务的真实数据来计算每个人员的信任值。若其中存在恶意人员，故意提交伪造数据，则会使得其他人员的信任度判断错误。此外根据前几次信誉值和当前信息计算出该个体的新信誉值，计算不够客观准确，并且未考虑
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术的不足，专利技术的目的在于提供一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，可用于识别出系统中的恶意参与者，提高群智感知数据质量。
2、本专利技术提出了一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，包括：
3、s1，获取到所有参与者的任务提交数据dall，边缘节点对每一维数据进行标准化处理，使其数值范围均在[0,1]之间；
4、s2，对于有不确定参与者可靠性的区域，派无人机飞往所述有不确定参与者可靠性的区域进行数据采集，将采集得到的数据记为真实数据dreal；并对真实数据dreal的每一维数据进行标准化处理；根据参与者提交的数据dall与无人机采集的真实数据dreal的标准化后的每一维数据的差异值之和，判断参与者的可信度；
5、s3，计算每个参与者差异值与真实值的比值δi，定义分界点θ；将δi和θ进行比较，根据比较结果判断该参与者提交数据的信任值趋势；
6、s4，根据实际场景中参与者的可靠行为和不诚实行为的信任值趋势，设置信任值更新公式；
7、s5，将参与者历史上未提交的数据向上提交，通过追溯各个历史时期的数据，并获取到特定时间与地点已确定的真实数据，从而获得历史数据与真实数据的对比，对参与者以往的行为进行追溯比较，分析判断出该参与者的可信度；
8、s6，从数据库中找到每个时间戳内在该区域内收集数据时计算其他同时期参与者信誉值的分界值θtj，然后计算每个时间戳内的信誉值增减量；其中，θtj为在时间戳tj内参加同任务的所有其他参与者的差异值比例的可信与不可信的分界值；
9、s7，根据时间衰减因素和所述每个时间戳内的信誉值增减量，计算参与者的总信誉值增减量，根据总信誉值增减量判断该参与者的信任趋势。
10、进一步地，在所述s1中，采用下式对每个参与者的每一维数据进行标准化处理：
11、
12、其中，为第i个参与者在第j维数据的标准化后的归一值；di,j为第i个参与者提交的第j维数据；uj为第j维数据的最大值；lj为第j维数据的最小值；i为第i个参与者；j为第j维数据。
13、进一步地，在所述s2中，采用下式计算参与者提交的数据dall与无人机采集的真实数据dreal的标准化后的每一维数据的差异值之和，
14、
15、其中，δi为差异值之和；为第i个参与者提交的第j维数据的标准化归一值；为真实值的第j维数据的标准化归一值；k为当前维度，m为总维度；
16、δi越大，则表示该参与者提交的数据的可信度越低，其为恶意参与者的可能性更大；δi越小，则表示该参与者提交的数据与无人机收集回来的真实值越接近，可靠性越高。
17、进一步地，在所述s3中，
18、当δi≤θ时，判断该差值在可接受范围内，该参与者为可信的，其信任值应该增加；
19、当δi>θ时，判断该参与者提供的是虚假的数据，信任值应该减少。
20、进一步地，在所述s4中，所述信任值更新公式为：
21、
22、其中，为更新后的信任值；ri为第i个参与者的信任值，θ为取所有参与者的差值排序后选取的中位数，δi为差异值与真实值的比例；函数s(x)为sigmoid函数，该函数图像符合信任值的变化规律；α1和β1用于控制信誉值增大的速率以及收敛边界；α2和β2用于控制信誉值减小的速率以及收敛边界。
23、进一步地，当参与者过往提交的数据多次被判断为可信的时，则判断该参与者为可信参与者，将同个区域内所有可信参与者所采集数据的平均数作为该任务的真实数据dreal。
24、进一步地，在所述s5中，加入时间衰减函数μ(h)，用于对在不同时刻提交的数据合理加权，
25、
26、其中，h为当前第h个时间戳，v为最大时间戳。
27、进一步地，在所述s6中，采用下式计算每个时间戳内的信誉值增减量，
28、
29、其中，为信誉值增减量；i为第i个参与者，tj为第tj个时间戳，θtj为在时间戳tj内参加同任务的所有其他参与者的差异值比例的可信与不可信的分界值，ρi,tj为在时间戳tj内的参与者pi提交数据与已确定的真实数据间的差异值比例。
30、进一步地，在所述s7中，采用下式计算参与者pi的总信誉值增减量，
31、
32、其中，为总信誉值增减量；μ(t)为第t个时间戳内的时间衰减函数值；tv为时间戳最大值，φi,tj为第tj个时间戳内的第i个参与者的信誉值增减量；
33、进一步地，在所述s7中，若φi>0，则表明该参与者可能可信，且可信的概率较大；若φi<0,则表明该参与者为恶意参与者的概率更大。
34、本专利技术有益效果如下：
35、(1)传统的群智感知中信任检测方法，大多以所有参与者所提交数据的聚合结果作为真实结果进行比较，比如平均值、中位数等。本专利技术采用了主动式信任评价方法，利用无人机飞往待采集区域来采集真实数据，将其收集数据作为真实数据的比较基准，从而验证参与者提交数据可信度，解决了传统方法中难以获取真实数据的问题。本专利技术所获得的比较基准更加客观真实准确。在传统方法中，若存在大多数的恶意参与者，则会使得聚合结果偏离真实值，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述S1中，采用下式对每个参与者的每一维数据进行标准化处理：
3.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述S2中，采用下式计算参与者提交的数据Dall与无人机采集的真实数据Dreal的标准化后的每一维数据的差异值之和，
4.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述S3中，
5.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述S4中，所述信任值更新公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，当参与者过往提交的数据多次被判断为可信的时，则判断该参与者为可信参与者，将同个区域内所有可信参与者所采集数据的平均数作为该任务的真实数据Dreal。
7.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述S6中，采用下式计算每个时间戳内的信誉值增减量，
9.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述S7中，采用下式计算参与者Pi的总信誉值增减量，
10.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述S7中，若φi>0，则表明该参与者可能可信，且可信的概率较大；若φi<0,则表明该参与者为恶意参与者的概率更大。
...【技术特征摘要】
1.一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述s1中，采用下式对每个参与者的每一维数据进行标准化处理：
3.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述s2中，采用下式计算参与者提交的数据dall与无人机采集的真实数据dreal的标准化后的每一维数据的差异值之和，
4.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述s3中，
5.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，在所述s4中，所述信任值更新公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于主动和回溯的群智感知信任管理方法，其特征在于，当参与者过往提交的数据多次被判断为可信的...
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