Peer-to-Peer环境下基于分布式Kalman滤波的信用管理

摘要

Peer-to-Peer(P2P)环境下的信用管理对鼓励节点间的资源共享和抵制恶意节点的行为有重要的作用。针对目前P2P信用管理系统中全局信用值需要迭代计算,网络通信开销较大等问题,借鉴多传感器目标跟踪中的信息融合思想,提出了一种新的P2P环境下信用管理机制。建立了节点信用变化方程和测量方程,给出了节点全局信用值的分布式Kalman滤波估计方法,并讨论了恶意节点抑制问题。理论分析和仿真计算表明本文方法的信用值计算精度高、收敛速度快、资源开销小、对动态节点的适应性强并具有很好的可扩充性。