[发明专利]群智感知中基于区域覆盖的一种激励方法

说明书

本发明公开了群智感知中基于区域覆盖的一种激励方法。群智感知依赖于智能手机及可穿戴式设备中的嵌入式传感器收集数据，在参与过程中，用户消耗了私人资源，如电池和设备计算能力，也可能存在隐私安全等问题。为了在保证用户参与的同时最大化覆盖区域，本发明考虑到现实场景用户的感知范围，参与成本的地域性差异以及预算有限，在动态定价反向拍卖的基础上，提出了区域覆盖最大化方法，提高了所选择的用户感知覆盖面积。

技术领域

本发明公开了本发明公开了一种群智感知在固定预算的前提下最大化区域覆盖的反向拍卖激励方法，属于无线通信的技术领域。

背景技术

传统的传感器网络需要将应用程序特定的传感器部署在一个大的区域来监测环境，例如空气质量或交通堵塞情况。然而，它的性能很大程度上依赖于传感器的数量，因此网络安装维护成本高，节点覆盖不足。随着智能手机等移动设备的广泛使用，它将代替传感器网络中的固定节点，于是群智感知(Crowd Sensing，CS)[1]出现。参与传感的概念与以人为中心的计算模式，CS是指具有感测和计算装置的移动用户为了适应各种应用负责收集和贡献数据的一种感知范式。CS的应用是利用已经部署或者是人们所携带的数以百万计的移动设备(例如，安卓手机，iPhone，和iPad)所提供的传感，计算和无线通信能力。基于智能手机及可穿戴式设备中的嵌入式传感器，参与者可以从周边环境中收集数据，并通过可用网络上传到应用程序服务器，服务器对参与者的数据进行处理并提取所需信息。群智感知广泛应用于社会生活中，例如空间气象监测、智能城市建设等等。

在群智感知中，参与者是自愿参与，足够数量的参与者可以提供精细监测，且传感装置具有移动过程更易收集时空数据。用户参与是群智感知中的最重要的元素，因为应用程序服务(例如，环境感知服务)真正依赖于用户的感知数据。用户参与包括包括传感，学习与挖掘，传播三个阶段。在参与过程中，一个用户消耗了自己的私人资源，如电池和他的设备计算能力，也可能存在隐私安全等问题。

为了保证用户参与，我们需要设置合适的奖励措施来激发用户的积极性，也就是所谓的激励机制。激励机制大体上可分为非货币激励和货币激励。非货币激励机制目标是吸引具有特定兴趣爱好或者利益相同的用户志愿参与，而货币激励机制是用金钱为动力鼓励参与者执行任务。

发明内容

技术问题：本发明针对群智感知过程中用户分布不均匀和恶意竞争问题，考虑实际场景，将标价同用户参与感知付出代价相结合，同时由于预算有限，从感知区域覆盖的角度提供了一种在固定预算的前提下最大化区域覆盖的反向拍卖激励方法。

技术方案：本发明提供一种群智感知中基于区域覆盖的一种反向拍卖激励方法，该方法包括以下步骤：

1)定义用户参与成本和重叠度：在群智感知中用户u_i(i＝1,2,…N)作为信息提供者，执行感知任务、提供感知数据，N为用户数，用户通过基站上报收集到的感知数据，用户与基站间距离为d_i，用户参与成本为c_i＝αd_i²(i＝1,…,N)，其中α为常数；所有用户感知范围是以用户u_i为中心，半径为r的圆，当两个用户中心距离d(u_i,u_j)＜2r时用户重叠，将某一个参与用户u_i与已选用户集W₁中所有用户重叠的数量定义为参与用户u_i的重叠度cdd_i；

2)用户以随机分布在c_i～1.5c_i的初始竞标价格b_i参与拍卖，初始化拍卖轮次r＝0，参与拍卖用户集W＝{u₁,u₂,…u_N}，选中上报信息用户集

3)令循环计数器m＝0，从参与用户集W中选取价格最低的用户作为获胜用户归为已选中用户集W₁中；