摘要
在移动群智感知网络中，节点相互协作是数据成功转发的前提，由于采集数据和转发数据会消耗节点的能量和带宽，自私节点会寻求自身利益，而忽略了其他节点的利益。为了解决自私节点对移动群智感知网络带来的负面影响，本文提出一种新型的基于声誉与信任的激励机制(RTM)，定义服务质量因子、链路可靠因子和时间热度因子作为定价因子来综合定价，完成消息转发，两种激励机制的结合会产生更理想的激励效果，同时提高机制的公平性。实验结果分析，以包投递率、平均延迟和能量消耗作为指标参数，证明了基于声誉和信任的激励机制的有效性，与基于声誉激励机制和基于信任激励机制相比，RTM在有效性和可行性方面均有较好的表现。 参与者的位置分布情况会影响获取感知任务信息的时效性，所以处在良好位置的参与者可以提高任务的完成率，由于参与者能力的个性化差异，任务的完成质量也会不同，所以具有良好信誉值的参与者可以确保完成任务的质量。本文进而提出基于效用的位置分布逆向拍卖激励机制(ULDM)，将任务感知点与工作者之间的距离作为筛选完成感知任务对象的判据之一，综合考虑预算约束、工作者信誉、位置分布在激励模型中的作用，选出胜出者完成感知任务，提交数据信息，完成支付交易，然后定义距离相关度与时间相关度计算胜出者采集的数据的效用值，检验数据的实用性，最后来界定胜出者的信誉值增加与否。实验结果分析，以包投递率、平均延迟和能量消耗作为指标参数，ULDM提高了任务的完成质量，加强了激励效果，也使得胜出者收到的报酬更加合理。
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