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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种水声传感网中的自适应信任预测方法，通过将AUV引入UASN架构，构建基于AUV的边缘UASN架构，并将AUV视为边缘设备以辅助实现信任预测过程；在该边缘UASN架构下，分别从水下传感节点和AUV的角度实现对异构设备的信任特征提取，其中AUV计算簇头的延时信任，而簇头计算簇成员的数据信任，并将两种信任特征聚合为信任数据集，用于信任预测；基于注意力机制自适应地调整不同信任特征的权重，利用基于注意力门控的长短期记忆网络实现精确的信任预测，以检测UASN的异常节点。本发明可以有效检测并过滤不可靠的异常节点，保障UASN安全。
主权项：1.一种水声传感网中的自适应信任预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1以AUV为边缘设备，构建基于AUV的边缘UASN架构，架构包括感知层、边缘层和应用层；2从异构设备的角度，提取用于节点信任预测的信任特征以构建信任数据集,作为区分正常节点和异常节点的衡量指标；3利用聚合的信任数据集，基于注意力机制自适应地调整不同信任特征的权重，以表示在动态水下环境和网络拓扑中，不同信任特征对信任预测的贡献程度；然后实现节点信任预测模型来评估节点可信度并检测水下异常节点，提高UASN安全性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种水声传感网中的自适应信任预测方法
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