1.一种群智感知网络中基于隐私保护的数据融合方法，包括任务发布者、感知平台、云服务器和用户，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：初始化：

a1:第三方认证机构CA运行 获取双线性元组相关参数，随后，CA基于BGN加密系统生成元组 最后，将 作为系统公钥；

其中，为是有限乘法群，g是 的随机生成元，p是BGN系统的私钥，p和q是两个不同的q n/p素数，h＝g 是 的子群的随机生成元，CA随机选择哈希函数 为的子群，e为双线性映射，n＝pq是 的阶，N为 的阶；H为 的一个随机生成元；

2 d

a2:CA使用Shamir秘密共享机制，基于多项式函数SK(x)＝p+a1x+a2x+…+adx ，将BGN的私钥p分享给云服务器，并将云服务器集合定义为CS，对于云服务器集合中每一个云服务器CSi，CA计算出对应的SK(i)，并将SK(i)分发给云服务器作为它的密钥，即skCS,i＝SK(i)；

a3:用户用其各自的私钥签署其各自的感知数据，以使云服务器可进行验证，每个用户均向CA进行注册，CA随机选择sku,i∈Zp作为用户的私钥，选择 作为用户ui的公钥，CA将sku,i发送给用户，将pku,i发送给云服务器；

步骤二：任务发布者通过感知平台请求某个位置的感知信息，并将请求发送到云服务器：b1:任务发布者向感知平台发布感知任务请求，感知平台在收到感知任务请求后生成感知任务无组S＝(St,Sn,Sl,Sa)，其中St代表感知时间，Sn代表感知内容，Sl代表感知位置，Sa代表感知奖励；

b2:感知平台首先选择一个位于Sl中的云服务器，并将感知任务S分配给相应的云服务器，云服务器在接收到感知任务请求时，根据相应的地理位置筛选用户参与感知任务以获得感知数据；

步骤三：用户完成感知任务后使用他们的私钥对感知数据进行签名并为其添加噪声；

c1:用户ui根据自已的兴趣决定是否参加感知任务，完成感知任务后根据公式(1)对感知数据进行签名生成签名感知数据Di：式中，ri∈Zp，为用户随机选择的私钥；

c2:用户ui将Di＝(Di,j)添加拉普拉斯噪声Lap(Δ(f)/εj)生成加噪感知数据Ψj，其中，j＝(1,2,…t)，f代表数据的敏感度，根据感知任务请求定义，εj是用户的隐私预算，t代表用户的数量；

c3:用户ui根据公式(2)计算拉格朗日因子βj；

用户ui根据公式(3)利用βj、密钥sku,i以及系统公钥g和h通过BGN加密系统对Ψj进行加密得到密文Πj，然后发送给云服务器；

步骤四：云服务器在收到签名的加扰感知数据后，汇总个人数据，并保留用户的签名，然后将汇总结果发送到感知平台：整个用户集合设为U，不把感知数据传输到云服务器的用户集合设为Um，而感知数据传输到云服务器的用户设为集合Un,U＝Um∪Un，对于云服务器接收到的所有密文的用户ui∈Un；

d1:云服务器收到Πj后，对于每一个用户ui∈Un对应的密文Πj，云服务器首先根据公式(4)计算其拉格朗日因子β′j；再根据公式(5)得到用户的感知数据密文Π′j；

d2:在用户数据收集的过程中，假定了所有的用户都会提供数据，因此，将所有用户的索引均放入了Πj中的βj的计算中，考虑到存在部分参与任务的用户由于网络故障或不愿意将感知数据传输到云服务器的情况，并且为了恢复Shamir秘密共享分发的密钥，删除βj中不向云服务器传输感知数据部分用户的索引，只保留向云服务器传输感知数据的用户索引；

d3:利用拉格朗日插值函数根据公式(6)得到多项式函数SK(x)，并根据公式(7)计算SK(x)的私钥p；

d4:云服务器根据公式(8)融合来自多个用户的Π′j得到加密的融合感知数据密文Π，并保留用户的签名，然后将汇兑结果发送到感知平台；

p

其中，g′＝g；

d4:感知平台使用基本的gv计算出Π的离散对数，再使用Pollard的lambda方法在预期时间 中从n个用户获得 然后发送给任务发布者。

2.根据权利要求1所述的一种群智感知网络中基于隐私保护的数据融合方法，其特征在于，在步骤四中的d1中，云服务器收到感知数据后，查看用户签名，在用户多次提交同一感知数据想要获得额外奖励时，丢弃重复的感知数据。