无线传感器网络(WSNs)作为物联网的底层基础设施,扩展了人们收集外界信息的能力,实现了信息世界与物理世界的融合。然而,传感器节点的计算能力、存储能力、通信能力以及能量都极为有限,如何有效管理大规模无线传感器网络,以充分发挥其感知性能,仍然是一个极具挑战性的问题。近年来,云计算技术飞速发展。传感器网络与云计算技术的结合越来越紧密,云计算技术拓展了传感器网络的应用空间,也为解决传感器网络的诸多限制问题提供了新的思路,由此就产生了传感云。传感云利用云计算强大的计算和存储能力,为传感器网络的应用提供服务。例如,在森林险情监测应用中,森林中采集的各种数据(如温度),统一上传到云平台进行存储和分析,通过利用云平台强大的计算和管理能力进行分析,一旦发现火灾等险情,传感云系统就能及时做出反应。毋庸置疑,底层传感网所采集的数据是传感云系统的基础和一切应用的根本。但如果收集的数据本身就是有问题的、不可信的,这将使得上层的数据保护和应用成为空中楼阁、无源之水。例如,上述森林火灾监测的应用中,若是火灾发生时,传感节点传送了错误的数据信息,则可能会导致灾难性的后果。传感器网络采集的数据并不可信,主要原因有:1)传感器节点大部分部署在恶劣的自然环境中,加之自身能量不足,极易发生故障,产生不准确的甚至是错误的数据。由于噪声等因素会导致传感器采集的数据发生偏差,只有不到49%的信息是有效的、可信的。2)由于传感节点能力弱,非常容易遭受恶意攻击而被物理操纵,从而产生无效的甚至是误导性的数据。3)数据传输过程中存在恶意攻击,如数据被恶意节点故意干扰破坏,需要对数据进行进一步筛选。然而,传感网的这些问题归根到底是底层传感器网络计算能力太弱,无法为可信数据收集提供计算和存储能力的支撑。为了解决这些问题,本论文引入边缘计算模式(Edge Computing)。边缘计算模式是云计算模式的延伸,与云计算相似,边缘计算为末端网络节点提供计算、数据存储服务。一方面边缘计算的主要特点是接近网络末端、具有一定的本地计算能力、更广的地理分布和支持移动性,另一方面,传感网中部分功能较强的节点(如移动节点)本身就具有成为边缘节点的基因。与云计算相比,边缘计算所采用的架构呈分布式,更接近网络边缘,将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不是将所有数据提交到云端。本论文在传感网和云计算平台之间,引入移动节点,其与固定的基站或者汇聚节点等设备组成边缘计算平台层(简称“边缘节点”层),通过移动边缘节点进行可信数据收集来解决上述问题。边缘节点层能在传感器网络和云计算平台之间起到桥梁和纽带的作用,依靠边缘节点的本地计算能力,普通传感器节点不能运行的复杂任务可以放到这里实现,如可信评估、数据收集和检测等。本研究与传统方法的不同点是,要同时把节点是否可信作为重要考虑的因素。论文设计的移动式数据收集方法,既要能尽量收集到更多可信数据,又要综合考虑能量和时延等因素。主要研究工作如下:1)解决传感云中节点信任评估问题。基于边缘计算,对传感云中的节点进行多指标和多维度的信任评估。利用对节点的直接信任和间接信任的评估,有效识别传感云网络中的恶意节点,保证节点和后续收集数据的可信性。2)解决传感云系统中信任值效用的路径问题。本论文根据对网络中节点的信任评估,利用信任值和欧氏距离生成效用值最大的化的路径。细化探讨了基于边缘计算的路径方案,设计了针对边缘节点的效用值最大化移动方案。3)解决传感云系统中虚拟力的可信数据收集问题。本论文充分利用节点的信任值,将节点信任值映射为节点受到的虚拟力,利用虚拟力的作用生成可信的数据收集路径,确保传感云系统收集的数据的可信性。综上所述,针对传感器系统中存在的恶意攻击与数据不可信的问题,本论文设计了基于边缘计算模式的传感云可信数据收集框架,利用边缘节点作为移动数据收集器,实现了节点的信任评估、效用值最大化的移动和虚拟力作用下的可信数据收集。利用移动边缘节点进行可信的数据收集,解决了底层传感器计算能力太弱和节点面临的内部恶意攻击问题,在保证节点可信的前提下有效延长了网络的生命周期。为了验证所提出的方案,本论文进行了大量的模拟仿真实验,实验结果验证了方案的有效性。