【摘 要】
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群智感知(Mobile Crowd Sensing,MCS)将用户携带的移动终端设备作为基本感知单元,依托众多用户组成大规模感知网络,从而完成一些仅依靠个体很难实现的复杂感知任务[1]。然而,服务平台选择参与者时通常会受到预算及时间的限制但其对数据质量有着较高要求。此外,不同区域用户数量存在差异,不同用户之间完成感知任务所付出的努力、履行合约的能力以及自身偏好等均有较大不同,从而对任务完成率和数据
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群智感知（Mobile Crowd Sensing,MCS）将用户携带的移动终端设备作为基本感知单元,依托众多用户组成大规模感知网络,从而完成一些仅依靠个体很难实现的复杂感知任务[1]。然而,服务平台选择参与者时通常会受到预算及时间的限制但其对数据质量有着较高要求。此外,不同区域用户数量存在差异,不同用户之间完成感知任务所付出的努力、履行合约的能力以及自身偏好等均有较大不同,从而对任务完成率和数据可信度有着显著影响。因此设计有效的参与者选择策略,提升任务完成率、任务数据质量以及服务平台-用户双边满意度刻不容缓。本文对MCS网络的研究背景、基本特点以及当下的研究热点进行了论述。然后对MCS网络中保证数据质量以及提升用户和平台满意度所面临的挑战进行了分析,并介绍了典型的MCS参与者选择策略。提出一种用户特征感知以数据质量为中心的参与者选择策略。根据区域活跃用户数、用户平均停留时间及区域历史感知任务完成情况评估区域热度,结合用户的状态信息和用户历史感知任务记录计算用户意愿度、信誉度以及活跃度;综合考虑上述四个因素合理选择任务参与者。结果表明,所提策略能够显著提升总体数据质量,在低热度区域也可以及时可靠的完成感知任务。提出一种结合边缘计算的以双边满意度为中心的参与者选择策略。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）服务器根据用户实时状态信息评估其任务契合度,云服务平台通过历史任务记录评估其信誉度,然后MEC服务器结合用户历史信誉度、参与者契合度以及用户感知成本系数建立参与者收益感知模型,同时,结合数据的需求指数以及用户端的供给指数制定任务价格机制。最后,将参与者选择过程转换为用户与MEC服务器关于价格-数据质量的博弈,在多重限制条件下,选择效用比最高的参与者,从而提高用户的收益和满意度。结果表明,所提策略能够显著减少云服务平台处理数据量,缩短任务完成时间,增加用户和平台的满意度。
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