By analyzing the influence on the r

By analyzing the influence on the reputation of sensornode’s report from the historical sensing results, the weightof reputation value should be updated with the varying of thesensing time. In order to ensure the robustness of the system,the model should have a certain tolerance for honest userswho occasionally send error sensing data, and its reputationvalue can be gradually improved by continuously reportingcorrect data in subsequent period. Let m denote the maximum storage length of the cognitive sensor node’s historicalevaluation value, and according to the historical evaluation value, the positive evaluation posi(k) and negative evaluationnegi(k) of cognitive sensor node i in the k-th sensing time slotcan be obtained by

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通过分析 历史感测结果对传感器节点报告信誉的影响， 应随感 测时间的变化而更新信誉值的权重。为了确保系统的鲁棒性， 该模型应该对 偶尔发送错误检测数据的诚实用户具有一定的容忍度，并且 可以通过 在后续期间连续报告正确的数据来逐步提高其信誉值。令m表示认知传感器节点的历史 评估值的最大存储长度，并根据历史评估值， 在第k个认知传感器节点i的正评估posi（k）和负评估negi（k）。感应时隙 可以通过

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通过分析对传感器声誉的影响 节点的报告从历史感应结果，重量 声誉价值应更新与不同的 感应时间。为了确保系统的稳健性， 模型应该对诚实的用户有一定的容忍度 偶尔发送错误传感数据及其声誉的人 通过持续报告，价值可以逐步提高 后续期间的正确数据。让我们表示认知传感器节点的历史最大存储长度 评价价值，并根据历史评价价值，积极评价假设（k）和负评价 认知传感器节点i的内吉（k）在k-th传感时段 可以通过

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通过分析传感器声誉的影响 节点的历史感测结果报告，权重 声誉价值应随以下各项的变化而更新 感应时间。为了保证系统的鲁棒性， 模型应该对诚实的用户有一定的容忍度 偶尔发送错误感应数据及其声誉 持续上报，价值可逐步提升 在后续期间纠正数据。让m表示认知传感器节点历史记录的最大存储长度 评价价值，并根据历史评价值，积极评价posi（k）和负评价 k-感测时隙中认知传感器节点i的negi（k） 可通过

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