[00504972]参与式协作感知关键技术研究

　　该项目针对参与式感知环境中的不同应用场景，对感知数据质量、参与者选择、隐私保护机制、激励机制、感知动作推荐、参与者协作等研究热点进行了深入研究，提出了一系列的模型、算法、应用等内容，主要研究成果如下：

　　1.针对参与式协作感知中的能量优化定位算法与任务协作代理机制：提出了协作式低功耗定位技术和算法，节能式参与者选择策略、协作式参与者贡献评估和协作式感知数据聚合算法。

　　2.针对满足参与式感知系统感知数据质量约束的最优感知数据采集策略：提出了基于时空单元的感知数据质量模型、多任务环境下的参与者选择算法，以及基于任务完成度和参与者打扰度权重的参与者选择算法。

　　3.针对参与式感知中的激励机制：对已有的激励机制进行综述，提出了一种基于参与意愿和数据质量的参与者信誉度算法和一种基于需求能耗比的面相参与者的激励机制算法。

　　4.针对参与式感知中的隐私保护机制：提出了基于多角色分工机制的参与者隐私保护机制，基于Biometric的三因素远程身份认证协议，以及基于椭圆曲线加密的远程用户认证协议设计。

　　5.针对数据质量和可信度保障研究：提出了基于时空分布的感知任务完成度评估算法和基于多方验证的数据验证策略。

　　6.针对参与式感知应用研究：提出了基于参与式感知的热点事件检测模型和基于Min-cut算法的事件边缘计算方法。