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移动群智感知中数据共享机制研究的开题报告
一、研究背景
移动群智感知（MobileCrowdSensing,MCS）作为一种新型的感知模式在近年来备受关注。其利用手机等智能移动设备的传感器和通信功能，实时感知周围环境信息，并将信息收集和处理数据的任务分散到具有计算、通讯能力的手机设备上，从而降低了数据收集的成本和时间，同时也使移动终端用户参与感知活动成为可能[1]。针对感知任务规模庞大、分布范围广等问题，MCS具有很好的适应性和灵活性，同时还能够有效地避免传统感知方式中人工感知员的主观性和不确定性问题[2]。在MCS中，数据共享是实现感知任务协同处理和性能优化的关键因素。然而，由于MCS涉及到移动设备之间的信息交互和数据共享，因此需要考虑如何保证数据的安全性和隐私性，如何实现有效的数据共享机制，以便保证移动群众的利益和对任务完成的信任度。
二、研究目标
本研究旨在探究MCS中数据共享机制的设计、实现和评价，并提出有效的共享策略，构建一个可靠的数据共享平台，以便实现大规模感知任务的协同处理和性能优化。具体研究目标包括以下几个方面：
1.分析和比较现有的数据共享机制，探讨其优缺点。
2.基于可信计算和区块链技术，设计一个安全、可靠的数据共享策略，使得群智感知任务中的数据共享过程能够在保证数据隐私和安全的同时，实现高效的任务处理和性能优化。
3.在具体的应用场景中验证上述数据共享策略的有效性和性能，提出优化措施。
三、研究内容
本研究主要包括以下内容：
1.分析和比较现有的数据共享机制。众所周知，数据共享对于MCS来说至关重要。本文将比较目前已经被广泛使用的数据共享机制，包括中心化共享、去中心化共享和混合式共享等，深入探讨它们的优劣和适用性，以便为后续的数据共享机制设计提供参考。
2.设计和实现一个安全可靠的数据共享策略。基于现有的数据共享机制分析，本文将提出一种基于可信计算和区块链技术的数据共享策略，用于解决数据安全和隐私问题。该策略不仅能够很好地保护数据，同时还能够保证数据可靠性和可信度，使得感知任务中的数据共享过程变得更加高效。
3.数据共享策略的验证和性能评价。为了验证上述数据共享策略的有效性和性能，本文将在典型的感知任务场景下对其进行实现和测试，并综合考虑任务完成时间、数据传输效率和能源消耗等因素对其进行评估，以便探讨数据共享策略的优化措施。
四、预期成果
本研究预期达到如下几个成果：
1.比较分析现有的数据共享机制，提出各自的优缺点。
2.设计并实现一种基于可信计算和区块链技术的数据共享策略，构建可靠的数据共享平台。
3.在感知任务场景下测试并评估该数据共享策略的有效性和性能。
4.提出、总结数据共享策略的优化方案，为MCS的实际应用提供参考。
五、研究意义
本研究旨在探究MCS中的数据共享机制，为MCS技术的实际应用提供指导和参考。随着MCS技术的不断发展，其应用范围和数据规模越来越大，对于数据共享的安全性和可靠性等问题也提出了新的挑战。本研究提出的基于可信计算和区块链技术的数据共享策略，可以为保障MCS感知数据的安全性和隐私性提供有效的保障。此外，本研究的研究成果也将为其他相关领域的研究提供有益的参考和借鉴。