优化虚假数据过滤的传感器部署策略：2t节点覆盖算法

本文研究的是无线传感器网络中的虚假数据过滤问题，现有的解决方案通常采用随机策略部署节点，依赖转发节点通过验证数据包中附带的MAC签名来检测和过滤虚假数据。然而，这种随机部署方式在实际应用中存在不足，即可能导致网络中出现部分节点覆盖不均的情况，尤其是当节点部署的密钥分区不同时，很难确保所有节点都能同时覆盖到关键区域。 为了克服这个问题，研究人员提出了利用覆盖算法对传感器节点进行有目的的部署。他们旨在在保持网络覆盖质量和降低网络开销的前提下，寻找最适合虚假数据过滤的最优节点覆盖率。经过理论分析和实验验证，研究者发现，对于t个不同的密钥分区，最优的节点覆盖度是2t。这意味着在这样的配置下，可以更有效地保证每个密钥分区都有足够的节点覆盖，从而提高虚假数据过滤的准确性。 通过对比随机部署策略，最优覆盖算法显著提升了t个密钥分区同时被覆盖的概率。例如，当在50x50平方米的区域内部署400个节点时，随机部署下的t个密钥分区同时覆盖概率仅为9%，而最优覆盖算法则能提升至92%。这显示出最优覆盖算法在提升网络性能和抵御虚假数据方面具有明显的优势。 本文的研究不仅理论意义重大，还对实际的无线传感器网络设计提供了实用的优化策略。它对于维护网络的正常运行、保护数据真实性以及提高系统的整体可靠性具有重要的指导作用。因此，这项工作对于无线传感器网络的发展和应用具有深远的影响。